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本书共六章， 章介绍生物信息学使用环境搭建，主要介绍Linux的发行版、安装、基本配置及远程访问工具；第二章介绍生物信息学分析中主要用到的基本Linux命令，并使用生物信息数据进行实例操作；第三章介绍生物信息学的基本序列比对，包括BLAST比对、BLAT比对及ClustalW多序列比对等；第四章和第五章介绍目前生物信息学研究领域的热点——高通量数据分析方法，包括基因芯片分析和RNA-seq分析；第六章介绍蛋白质结构预测的基本方法。全书内容介绍由浅入深，重视对生物信息学实践能力的培养，通过生物信息学工具和方法来分析具体的生物信息学数据，从而使读者逐步打开生物信息学的大门。

章 生物信息学使用环境搭建

节 Linux系统简介

一、免费获取

二、跨平台的硬件支持

三、丰富的软件支持

四、多用户多任务

五、可靠的安全性

六、良好的稳定性

七、完善的网络功能

第二节 Linux操作系统安装及基本配置

一、Linux发行版介绍

二、Linux操作系统的安装

三、Windows XP系统与Fedora 18共存

四、Llnux下的远程访问配置

五、远程访问工具使用

六、Cygwin工具的使用

七、WinSCP

八、使用SCP终端命令在Windows和Linux之间传输文件

第二章 Linux与生物信息学

节 Linux文件系统介绍

第二节 Linux基本命令介绍

一、 基本命令

二、文件和目录操作命令

第三节 Linux环境下Vi编辑器的使用

一、启动Vi编辑器

二、几种模式切换

三、编辑相关命令

四、查找和替换命令

第四节 Shell编程基础

第三章 基因序列比对

节 BLAST比对

一、BLAST介绍

二、BL,AST程序介绍

三、BLAST程序安装

第二节 BLAT比对

一、BLAT介绍

二、下载BLAT

三、编译安装BLAT

四、运行BLAT

五、BLAT运行实例

六、在线运行BLAT

第三节 Clustal W多序列比对

一、简介

二、下载Clustal W

三、安装Clustal W

四、运行Clustal W程序

五、命令方式运行Clustal W

六、在线方式运行Clustal W

第四章 基因芯片分析

节 引言

第二节 DNA微阵列分析

一、DNA微阵列实验介绍

二、解释微阵列数据

三、对微阵列数据进行处理

四、对微阵列数据进行相似陛分析

五、对DNA微阵列数据进行聚类分析

六、自组织映射

七、对DNA微阵列数据进行差异表达分析

八、DNA微阵列数据分析相关工具

第五章 RNA—seq分析

节 引言

第二节 分析流程

一、数据准备

二、软件准备

三、RNA-seq分析过程

第六章 蛋白质结构预测

节 概论

第二节 从头预测法

第三节 反向折叠方法

一、折叠数据库的准备

二、建立合适的势函数

三、折叠模式的确定

四、蛋白 终模型的建立

第四节 同源建模

一、同源参考蛋白的搜索

二、结构保守区域的确定

三、序列比对

四、模型搭建

五、模型的优化与评估

六、同源建模的应用和展望

第五节 蛋白结构预测中常用的网站

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