DNA和蛋白質序列資料分析工具(第三版)（簡體書）

全書分8章，第1章，闡述序列比較的核心方法，即運用BLAST和ClustalX等工具做序列比對；第2章重點介紹了核苷酸序列分析工具，主要包括：基因預測，編碼區結構分析，可變剪切分析，預測基因啟動子，基因調控元件預測，密碼子的偏好性分析等；第3章，蛋白質氨基酸序列分析從搜索數據庫開始，隨後對蛋白質基本理化性質、二級結構、結構域和三維空間結構、預測目標蛋白的生物功能等工具進行逐一介紹。第4章，使用TM4軟件可實現芯片的數據采集，低質量過濾，標準化處理。GenMAPP軟件則有助於挖掘芯片數據在代謝途徑中的生物學意義。第5章，簡介GeneOntology和KEGG數據庫，將分別有助於挖掘基因和蛋白的功能及其代謝途徑分析。第6章，介紹分子進化遺傳分析工具包，用MEGA4繪製系統發生樹，為研究基因進化打好基礎。第7章，利用X！Tandem軟件鑒定蛋白質的串聯質譜數據，再將質譜結果匹配到蛋白質組數據庫鑒定出蛋白；借助TPP軟件包進行統計學分析，優化檢索結果。第8章，介紹Cytoscape系統生物學分析軟件，展示蛋白－蛋白相互作用，並實現與基因表達等數據有機整合。書後附有專業詞索引。

楊偉豪（Raymond w．Yeung）教授1988年畢業于美國康奈爾大學。獲博士學位。之後曾在AT&T貝爾實驗室工作3年，於1 991年加入香港中文大學，現為網絡編碼研究所主任，是網絡編碼理論的提出者之一，其主要研究領域為信息理論與網絡編碼。他還是IEEE Fellow和香港工程師學會會士。·

《DNA和蛋白質序列數據分析工具(第3版)》內容深入淺出、圖文并茂。書中提及的各種方法均有充實的例證并附上相關數據和圖表，供讀者理解和參考；書后還附有中英文的專業術語和詞匯。可作為對基因組學、蛋白質組學、生物信息學感興趣的本科生、研究生和研究人員學習、研究的重要工具手冊。

第三版前言第二版前言第一版前言第1章 序列比對工具BLAST和ClustalX1.1 BLAST搜索程序1.2 本地運行BLAST(Windows系統)1.3 多序列比對(ClustalX)參考文獻第2章 真核生物基因結構的預測2.1 基因可讀框的識別2.2 CpG島、轉錄終止信號和啟動子區域的預測2.3 基因密碼子偏好性計算:CodonW的使用2.4 採用mRNA序列預測基因:Spidey的使用2.5 ASTD數據庫簡介參考文獻第3章 電子克隆3.1 種子序列的搜索3.2 序列拼接3.3 在水稻數據庫中的電子延伸3.4 電子克隆有關事項的討論參考文獻第4章 分子進化遺傳分析工具(MEGA5)4.1 序列數據的獲取和比對4.2 進化距離的估計4.3 分子鐘假說的檢驗4.4 系統進化樹構建參考文獻第5章 蛋白質結構與功能預測5.1 蛋白質信息數據庫5.2 蛋白質一級結構分析5.3 蛋白質二級結構預測5.4 蛋白質家族和結構域5.5 蛋白質三級結構預測5.6 蛋白質結構可視化工具參考文獻第6章 序列模體的識別和解析6.1 MEME程序包6.2 通過MEME識別DNA或蛋白質序列中模體6.3 通過MAST搜索序列中的已知模體6.4 通過GLAM2識別有空位的模體6.5 通過GLAM2SCAN搜索序列中的已知模體6.6 應用TOMTOM與數據庫中的已知模體進行比對6.7 應用GOMO鑒定模體的功能6.8 應用MCAST搜索基因表達調控模塊6.9 應用MEME-ChIP發現DNA序列模體6.10 應用SPAMO推測轉錄因子的結合位點6.11 應用DREME發現短的正則表達模體6.12 應用FIMO尋找數據庫已知的模體6.13 應用CentiMo尋找主要的富集模體參考文獻第7章 蛋白質譜數據分析7.1 生物質譜技術的基本原理7.2 X!Tandem軟件7.3 Mascot軟件7.4 Sequest軟件7.5 蛋白質組學數據統計分析TPP軟件參考文獻第8章 基因芯片數據處理和分析8.1 芯片數據的獲取和處理8.2 芯片數據聚類分析和差異表達基因篩選8.3 GenMAPP芯片數據的可視化8.4 通過GEO檢索和提交芯片數據8.5 應用DAVID工具對芯片數據功能注釋和分類參考文獻第9章 GO基因本體和KEGG代謝途徑分析9.1 Gene Ontology數據庫9.2 KEGG數據庫參考文獻第10章 系統生物學網絡結構分析10.1 Cytoscape軟件簡介10.2 Cytoscape軟件安裝10.3 Cytoscape基本操作10.4 應用BiNGO插件進行基因注釋10.5 應用BioQuali插件進行基因表達分析10.6 應用Agilent Literature Search插件進行文獻搜索10.7 鏈接BOND數據庫做網絡分析10.8 應用插件Cytoprophet預測潛在蛋白和結構域的相互作用參考文獻第11章 Bioperl模塊數據分析及其安裝11.1 概述11.2 Bioperl重要模塊簡介和腳本實例11.3Bioperl安裝參考文獻第12章 讀序列(reads)定位軟件Bowtie12.1 Bowtie特性12.2 Burrows-Wheeler(BW)轉換程序12.3 不要求精確的比對搜索12.4 回溯過量表達12.5 階段搜索12.6 Bowtie的輸出格式參考文獻第13章 UCSC基因組瀏覽器13.1 基因分類器(Gene sorter)工具13.2 基因組瀏覽器(Genome Browser)13.3 蛋白質組瀏覽器(Proteome Browser)13.4 表瀏覽器(Table Browser)參考文獻第14章 SNVs和Indel識別分析方法及工具14.1 Bowtie工具14.2 samtools軟件包14.3 識別單核苷酸多態性(SNP)14.4 尋找同義突變和非同義突變14.5 發現讀框內插入缺失(in-frame indel)14.6 發現其他類型的突變參考文獻第15章 小RNA高通量測序數據分析15.1 數據分析流程15.2 Rfam數據庫15.3 miRBase數據庫15.4 應用mfold預測RNA二級結構15.5 應用miRAlign搜索miRNA15.6 應用TargetScan預測miRNA的靶基因參考文獻第16章 RNA測序(RNA-Seq)分析16.1 TopHat的分析流程16.2 轉錄組讀序列比對16.3 獲得基因表達譜及轉錄物表達譜16.4 差異表達基因鑒定及注釋16.5 SNPs/SNVs及InDels鑒定與注釋16.6 選擇性剪切(alternative splicing)鑒定16.7 TopHat應用實例參考文獻第17章 全基因組序列拼接的流程和方法17.1 實例數據的獲取17.2 短讀序列數據作圖到參考基因組17.3 將短讀序列數據從頭拼接成染色體骨架17.4 大規模染色體骨架拼接17.5 草圖和實驗物理圖譜間的比較參考文獻英漢對照詞匯英文索引中文索引彩圖·

8.4.1數據集（DataSet）
進入GEO數據庫首頁中部“GEO navigation”處單擊“BROWSE”項下的“DataSets”按鈕，即可進入GEO數據庫檢索頁。例如，檢索人類癌癥相關的芯片信息，可在“Search”文本框中輸入“human and cancer”，點擊“Search”按鈕，便得到檢索結果頁面。其中數據集（DataSet）包含392條記錄，每條記錄包括標題（Title）、概要（Summary）、物種（Organism）、平臺（Platform）、系列（Series）和樣本（Samples），頁面右下角還有聚類分析（Cluster analysis）圖和文件下載鏈接。
8.4.2芯片實驗平臺（Platform）
在圖8.21中點擊Platform選擇GPL號即可得到與該平臺相關的信息頁面。該頁面中主要包含如下內容：芯片名稱（Title）；技術類型（Technology type），如原位寡核苷酸（in situ oligonucleotide）等；屬性（Distribution）中注明屬于商品或非商品芯片（commercial、non—commercial）；物種（Organism）；制作單位（Manufacture）；制作程序（Manufacture protoc01）；描述（Description）。
芯片信息通常用SOFT（simple omnibus format in text）簡單匯總文本格式保存，在圖8.21頁面上方將“Format”調整為SOFT，然后點擊“GO”按鈕即可下載所示的信息，在本地查看。
8.4.3 芯片實驗系列（Series）信息
在圖8.21中，點擊“Series”中選擇GSE號，可了解以下內容：實驗總體設計（Overall design）；芯片表達譜等實驗類型（Experiment type）；比較不同時期差異（Time course）；比較不同基因組的基因差異（Comparative genomichybridization）；比較不同藥物劑量的差異（Dose response）。
8.4.4樣本（Samples）信息
在圖8.21中，點擊“Sample Subset”，然后點擊GSM的樣本號。頁面內容中包含樣本名稱（Title）、類型（Type）、提取程序（Extracted protocol）、標記（Lable）、標記程序（Lable protocol）、雜交程序（Hybridization protocol）、掃描程序（Scan protocol）、數據處理（Data processing）等信息。