了得網研究生_計算分子進化（復旦大學進化生物學書叢）

商品搜索

类别：

关键字：

商品分类

計算分子進化（復旦大學進化生物學書叢）
該商品所屬分類：研究生 -> 公共課
【市場價】	640-928元
【優惠價】	400-580元
【作者】	英楊子恆
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材公共課
【出版社】	復旦大學出版社
【ISBN】	9787309060423
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
【本期贈品】	①優質無紡布環保袋，做工棒！②品牌簽字筆 ③品牌手帕紙巾

版本	正版全新電子版PDF檔
您已选择：	正版全新
溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。 . 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。 . 購買電子書不支持貨到付款，購買時選擇atm或者超商、PayPal付款。付款後1-24小時內通過郵件傳輸給您。 *. 如果收到的電子書不滿意，可以聯絡我們退款。謝謝。

內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787309060423

作者：[英]楊子恆

出版社：復旦大學出版社

出版時間：2008年06月

編輯推薦

本書旨在為生物學研究者介紹分子進化領域的統計分析工具，著眼點放在對資料分析有重要價值的方法，使讀者繫統而深入地了解其全貌，避免分析數據時的“黑箱作業”。

內容簡介

分子進化生物學是一門利用分子數據重建物種或基因間的進化關繫並了解其進化過程與機制的學科，統計模型及算法則是分子進化研究中的主要方法論工具。
本書包含核苷酸置換和氨基酸置換模型、繫統發育重建的常規方法及*似然法與貝斯推斷法、分子鐘檢驗與物種分歧時間估計、適應性進化檢測以及分子進化模擬技術等章節，內容豐富，方法新穎，並輔以實例說明，可作為高年級本科生和研究生教材，也可供進化生物學、分子繫統學、群體遺傳學以及生物統計學和計算生物學等相關領域的研究人員閱讀。

作者簡介

楊子恆，1964年生於甘肅通渭，1984年畢業於甘肅農業大學，1992年獲北京農業大學博士學位。曾在甘肅農業大學和北京農業大學畜牧繫工作以及英美等國從事博士後研究。1997年起在倫敦大學學院（University College London）生物繫任教（1997-2000年任講師，2000-2001年任副教

第1部分分子進化建模
第1章核苷酸置換模型
1.1 引言
1.2 核苷酸置換和距離估計的馬爾可夫模型
1.2.1 JC69模型
1.2.2 K80模型
1.2.3 HKY85、F84、TN93等模型
1.2.4 轉換／顛換比率
1.3 位點問可變的置換率
1.4 似然估計
1.4.1 JC69模型
1.4.2 K80模型
1.4.3 概形與積分似然方法
1.5 馬爾可夫鏈和廣義模型下的距離估計第1部分分子進化建模
第1章核苷酸置換模型
1.1 引言
1.2 核苷酸置換和距離估計的馬爾可夫模型
1.2.1 JC69模型
1.2.2 K80模型
1.2.3 HKY85、F84、TN93等模型
1.2.4 轉換／顛換比率
1.3 位點問可變的置換率
1.4 似然估計
1.4.1 JC69模型
1.4.2 K80模型
1.4.3 概形與積分似然方法
1.5 馬爾可夫鏈和廣義模型下的距離估計
1.5.1 廣義理論
1.5.2 廣義時間可逆（GTR）模型
1.6討論
1.6.1不同置換模型下的距離估計
1.6.2成對比較的局限
1.7練習
第2章氨基酸和密碼子置換模型
2.1 引言
2.2 氨基酸替代模型
2.2.1 經驗模型
2.2.2 機理模型
2.2.3 位點間的異質性
2.3 兩條蛋白質序列間距離的估計
2.3.1 泊松模型
2.3.2 經驗模型
2.3.3 伽馬距離
2.3.4 例子：貓和兔的p53基因間的距離
2.4 密碼子置換模型
2.5 同義和非同義置換率的估計
2.5.1 計數法
2.5.2 似然法
2.5.3 方法比較
2.5.4 對距離的詮釋及濫用
2.6 轉換概率矩陣的數值計算.
2.7 練習
第2部分繫統發育重建
第3章繫統發育重建：概述
3.1 樹的概念
3.1.1 術語
3.1.2 樹之間的拓撲距離
3.1.3 一致樹
3.1.4 基因樹和物種樹
3.1.5 樹重建方法的分類
3.2 窮舉式或啟發式樹搜索
3.2.1 窮舉式樹搜索
3.2.2 啟發式樹搜索
3.2.3 分枝交換
3.2.4 樹空間的局部峰
3.2.5 隨機樹搜索
3.3 距離方法.
3.3.1 小二乘法
3.3.2 鄰接法
3.4 簡約法
3.4.1 簡史
3.4.2 對給定樹計算小變化數目
3.4.3 加權簡約法和顛換簡約法
3.4.4 長枝吸引
3.4.5 簡約法的假定
第4章似然法
4.1 引言
4.2 樹的似然計算
4.2.1 數據、模型、樹及似然函數
4.2.2 修剪算法
4.2.3 時間可逆性、樹根及分子鐘
4.2.4 缺失數據與對位排列間隔
4.2.5 一個數值例子：猿類繫統發育關繫
4.3 復雜模型下的似然計算
4.3.1 位點間可變置換率模型
4.3.2 多個數據集聯合分析的模型
4.3.3 非齊次與非穩定模型
4.3.4 氨基酸與密碼子模型
4.4 祖先狀態重建
4.4.1 概述
4.4.2 經驗和等級貝斯重建
4.4.3 離散形態性狀
4.4.4 祖先重建中的繫統偏差
4.5 似然估計的數值算法
4.5.1 單變量化
4.5.2 多變量優化
4.5.3 樹形固定時的優化
4.5.4 樹形固定時似然表面上的多重局部峰
4.5.5 似然樹搜索
4.6 似然法的近似
4.7 模型選擇與穩健性
4.7.1 LRT、AIC和BIC
4.7.2 模型的充分性與穩健性
4.8 練習
第5章貝斯方法
5.1 貝斯範式
5.1.1 概述
5.1.2 貝斯定理
5.1.3 經典統計學與貝斯統計學的比較
5.2 先驗分布
5.3 馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法
5.3.1 蒙特卡羅積分
5.3.2 MetropoliS_Hastings算法
5.3.3 單一成分Metropolis—Hastings算法
5.3.4 Gibbs取樣法
5.3.5 Metropolis-偶聯MCMC（MCMCMC或MC3）
5.4 簡單建議及其建議比
5.4.1 均勻分布的滑動窗口
5.4.2 正態分布的滑動窗口
5.4.正態分布的滑動窗口
5.4.4 比例收縮和膨脹
5.5 監測馬爾可夫鏈及處理輸出
5.5.1 驗證和診斷MCMC算法
5.5.2 潛在尺度減約統計
5.5.3 處理輸出
5.6 貝斯繫統發育分析
5.6.1 簡史
5.6.2 總體框架
5.6.3 彙總MCMC輸出
5.6.4 貝斯法與似然法的比較
5.6.5 一個數值例子：猿類繫統發育關繫
5.7 溯祖模型下的MCMC算法
5.7.1 概述
5.7.2 θ的估計
5.8 練習
第6章方法比較與樹的檢驗
6.1 樹重建方法的統計性能
6.1.1 標準
6.1.2 性能
6.2 似然法
6.2.1 與常規參數估計的不同之處
6.2.2 一致性
6.2.3 有效性
6.2.4 穩健性
6.3 簡約法
6.3.1 與病態似然模型的等價性
6.3.2 與正常行為的似然模型的等價性
6.4 檢驗關於樹的假設
6.4.1 自展
6.4.2 內枝檢驗
6.4.3 Kishino—Hasegawa檢驗及改進
6.4.4 簡約法分析中所用的指數
6.4.5 例子：猿類的繫統發育
6.5附錄：Tuffley和Steel的單性狀似然分析
第3部分高級專題
第7章分子鐘與物種分歧時間估計
7.1 概述
7.2 分子鐘檢驗
7.2.1 相對速率檢驗
7.2.2 似然比檢驗
7.2.3 分子鐘檢驗的局限性
7.2.4 離散指數
7.3 分歧時間的似然估計
7.3.1 全局分子鐘模型
7.3.2 局部分子鐘模型
7.3.3 試探式速率平滑方法
7.3.4 確定靈長類分歧時間
7.3.5 化石的不確定性
7.4 分歧時間的貝斯估計
7.4.1 總體框架
7.4.2 似然計算
7.4.3 速率的先驗分布
7.4.4 化石的不確定性與分歧時間的先驗分布
7.4.5 在靈長類和哺乳類分歧中的應用
7.5 展望
第8章蛋白質的中性與適應性進化
8.1 引言
8.2 中性理論和中性檢驗
8.2.1 中性與近中性理論
8.2.2 Tajima的D檢驗
8.2.3 Fu和Li的D檢驗與Fay和Wu的H檢驗
8.2.4 McDonald—Kreitman檢驗和選擇強度估計
8.2.5 Hudsorl—Kreitman—Aquade檢驗
8.3 經歷適應性進化的譜繫
8.3.1 啟發式方法
8.3.2 似然法
8.4 經歷適應性進化的氨基酸位點
8.4.1 三種策略
8.4.2 隨機位點模型下正選擇的似然比檢驗
8.4.3 處於正選擇的位點鋻定
8.4.4 人類主要組織相容性（MHC）基因的正選擇
8.5 影響特定位點和譜繫的適應性進化
8.5.1 正選擇的分枝一位點檢驗
8.5.2 其他類似模型
8.5.3 被子植物光敏色素的適應性進化
8.6 假定、局限與比較
8.6.1 當前方法的局限
8.6.2 中性檢驗與基於dN和ds的檢驗間的比較
8.7 適應性進化的基因
第9章分子進化的計算機模擬
9.1 簡介
9.2 隨機數發生器
9.3 連續隨機變量的產生
9.4 離散隨機變量的產生
9.4.1 離散均勻分布
9.4.2 二項式分布
9.4.3 廣義離散分布
9.4.4 多項式分布
9.4.5 針對混合分布的組分法
9.4.6 從離散分布中抽樣的重影法
9.5 分子進化的計算機模擬
9.5.1 樹形固定時序列的模擬
9.5.2 生成隨機樹
9.6 練習
第10章展望
10.1 繫統發育重建中的理論問題
10.2 大規模和異質數據集分析中的計算問題
10.3 基因組重排數據
10.4 比較基因組學
附錄
附錄A：隨機變量函數
附錄B：△技術
附錄C：繫統發育分析軟件
參考文獻

在線試讀

第2章氨基酸和密碼子置換模型
2.1 引言
在第1章中，我們討論了核苷酸置換的連續時間馬爾可夫鏈模型（continuous-time Markov chain model）及其在估計兩個核苷酸序列間距離方面的應用。本章將討論類似的馬爾可夫鏈模型以描述蛋白質中氨基酸間的置換或蛋白質編碼基因中密碼子間的置換。我們直接套用第1章中介紹過的馬爾可夫鏈理論，隻是鏈的狀態不再是4個核苷酸而是20個氨基酸或61個有義密碼子（sense codon）（通用遺傳編碼繫統）。
運用蛋白質編碼基因，我們可以區分同義置換（synonymous substitution，亦稱沉默置換，指所編碼氨基酸不改變的核苷酸置換）以及非同義置換（nonsynonymous substitution，亦稱替代置換，指所編碼氨基酸改變的核苷酸置換）。由於自然選擇主要作用於蛋白質水平，同義突變和非同義突變處於極不相同的選擇壓力之下，並以極不相同的速率固定。因而，正如分子進化研究的先驅們所指出的，DNA測序技術一經實現，同義和非同義置換率之間的比較就成為理解蛋白質上自然選擇效應的一種途徑（如Kafatos et al.，1977；Kimura，1977；Jukes and King，1979；Miyata and Yasunaga，1980）。這種比較不需要估計置換率或者有關分歧時間的知識。第8章將詳細討論通過多條序列間的繫統發育比較來檢測選擇的模型。在本章中，我們隻考慮兩條序列間的比較，以計算同義置換和非同義置換兩種距離。
2.2氨基酸替代模型
2.2.1經驗模型
氨基酸置換的經驗模型（empirical model）和機理模型（mechanisticmodel）有一個區別：經驗模型試圖描述氨基酸間的相對置換率，不考慮影響進化過程的確切因素，這些模型往往是通過分析從數據庫中獲得的大量序列數據而構建的；另一方面，機理模型則考慮氨基酸置換中涉及的生物學過程，如DNA上的突變偏差、密碼子到氨基酸的翻譯以及接受或拒絕自然選擇篩選後的結果氨基酸。在研究基因序列進化的動力和機制方面，機理模型的解釋性更強、更有用。對重建繫統發育樹而言，經驗模型看起來至少是同樣有效的。
……

網友評論我們期待著您對此商品發表評論

相關商品

商品搜索

商品分类

【醫學】

【各大出版社】