生物信息学算法导论

　　1绪论1
　　2算法与复杂性6
　　21算法是什么？6
　　22生物学算法与计算机算法11
　　23找钱问题14
　　24正确的与错误的算法17
　　25递归算法20
　　26迭代算法与递归算法的比较24
　　27快速算法与慢速算法的比较28
　　28大O记号30
　　29算法设计技术33
　　210易处理与不易处理问题的比较39
　　211附注41
　　人物天地：Richard Karp42
　　212问题44
　　3分子生物学简介47
　　31生命是由什么组成的？47
　　32什么是遗传物质？48
　　33基因是干什么的？49
　　34哪些分子编码基因？50
　　35DNA的结构是怎样的？51
　　36在DNA和蛋白质间传递信息的物质是什么？52
　　37蛋白质是由什么组成的？53
　　38我们该如何去分析DNA？55
　　39一个物种的个体差异是怎样产生的？59
　　310不同物种间有怎样的差异？60
　　311为什么要搞生物信息学？61
　　人物天地：Russell F.Doolittle64
　　4穷举搜索67
　　41限制酶切作图67
　　42不实用的限制酶切作图算法71
　　43一个实用的限制酶切作图算法72
　　44DNA序列上的调控基序74
　　45序列剖面76
　　46基序发现问题79
　　47检索树81
　　48发现基序88
　　49发现一个中间字符串90
　　410附注93
　　人物天地：Gary Stormo95
　　411问题97
　　5贪婪算法101
　　51基因组重排101
　　52反序排序法103
　　53近似算法105
　　54断点：贪婪的另一面106
　　55 贪婪方法与基序发现109
　　56附注111
　　人物天地：David Sankoff112
　　57问题115
　　6动态规划算法118
　　61DNA序列比较的力量118
　　62找钱问题重述119
　　63曼哈顿游客问题122
　　64编辑距离与联配132
　　65最长共同子序列136
　　66全局序列联配140
　　67得分联配141
　　68局部序列联配142
　　69缺口罚分联配145
　　610多重联配146
　　611基因预测151
　　612基因预测的统计方法154
　　613基于相似性的基因预测方法156
　　614剪接联配158
　　615附注162
　　人物天地：Michael Waterman163
　　616问题165
　　7分而治之算法178
　　71排序问题的分治法178
　　72空间效率高的序列联配181
　　73模序联配和四个俄罗斯人的加速法184
　　74在亚二次时间内构建联配187
　　75附注188
　　人物天地：Webb Miller189
　　76问题192
　　8图算法194
　　81图194
　　82图与遗传学202
　　83DNA测序204
　　84最短超字符串问题205
　　85作为可选择测序技术的DNA阵列207
　　86杂交测序209
　　87SBH与Hamilton路问题210
　　88SBH与欧拉路问题211
　　89DNA测序中的片段装配214
　　810蛋白质测序和鉴定217
　　811肽测序问题220
　　812谱图222
　　813基于数据库搜索的蛋白质鉴定224
　　814谱的卷积226
　　815谱联配228
　　816附注232
　　817问题234
　　9组合模式匹配241
　　91重复序列发现241
　　92哈希表242
　　93精确模式匹配245
　　94关键词树247
　　95后缀树249
　　96启发式相似性搜索算法251
　　97近似模式匹配253
　　98BLAST：依靠数据库的序列比较256
　　99附注257
　　人物天地：Gene Myers258
　　910问题261
　　10聚类和树263
　　101基因表达分析263
　　102系统聚类265
　　103k均值聚类268
　　104聚类和有瑕团270
　　105进化树274
　　106基于距离的树重构277
　　107由可加矩阵重构树279
　　108进化树与系统聚类283
　　109基于字符的树重构285
　　1010小简约问题286
　　1011大简约问题290
　　1012附注292
　　人物天地：Ron Shamir294
　　1013问题297
　　11隐马氏模型299
　　111CG岛和“公平赌场”299
　　112公平赌场和隐马氏模型301
　　113解码算法304
　　114隐马氏模型参数估计306
　　115剖面隐马氏模型联配307
　　116附注310
　　人物天地：David Haussler311
　　117问题314
　　12随机化算法316
　　121排序问题回顾316
　　122吉布斯抽样318
　　123随机投影320
　　124附注322
　　125问题323
　　参考文献325
　　索引332

　　这是一本关于生物信息学算法和计算思想的导论性教科书，原著由国际上的权威学者撰写，经国内知名专家精心翻译为中文，系统介绍推动生物信息学不断进步的算法原理。全书强调的是算法中思想的运用，而不是对表面上并不相关的各类问题进行简单的堆砌。
　　体现了以下特色：
　　阐述生物学中的相关问题，涉及对问题的模型化处理并提供一种或多种解决方案：
　　简要介绍生物信息学领域领军人物；
　　饶有趣味的小插图使得概念更加具体和形象，方法更容易被领会，激励学生学习的兴趣并鼓励他们加入到生物信息学研究工作中来。
　　书中的大量论述表明：较少的几种设计思想就能解决大量的生物学难题。
　　目前，可供本科学生使用的生物信息学著作为数不多，本书恰恰是其中的一本。国内生物信息学，计算生物学、计算数学等领域的本科生、研究生和其他研究人员，会从书中汲取基本的算法原理、解决实际问题的方法和技巧，进而更好地从事相关研究工作。