本書是“計算機科學與技術手冊系列”圖書之一，該系列圖書內容全面，以理論聯(lián)系實際、能學到并做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，讀者全面學習基礎技術、代碼編寫方法和具體應用項目。旨在為想入相應領域或者已經(jīng)在該領域深耕多年的技術人員提供新而全的技術性內容及案例。本書以Java開發(fā)為主要內容，分為3篇，分別是：基礎篇、案例

本書共分為8章，內容涵蓋深度學習與生命科學的內在聯(lián)系，深度學習的主要計算框架，深度學習在生物圖像、語音、序列等重要生物數(shù)據(jù)上的應用。

本書介紹了分數(shù)階微積分學的基本知識與數(shù)值計算方法，改進了分數(shù)階Lyapunov直接法，通過減弱原方法的條件，擴大適用范圍，進而增加找到合適Lyapunov函數(shù)的可能性.并給出了多時滯線性分數(shù)階系統(tǒng)的穩(wěn)定性結果，以及分數(shù)階時滯系統(tǒng)的比較原理，從而為論證非線性分數(shù)階時滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性提供了有力的工具。針對不連續(xù)的分數(shù)階系統(tǒng)，

本書共分為三個部分，運用系統(tǒng)論工具融合科學、工程學和臨床醫(yī)學領域前沿與基礎知識。第一部分通過探討自然界生物靈感來源，自然界構建裝置的物理約束，自然界不同尺度的結構、材料、系統(tǒng)和各種仿生方法等介紹了新一代仿生裝置的科學基礎；第二部分通過對神經(jīng)影像技術、神經(jīng)發(fā)育學的考察及神經(jīng)系統(tǒng)重構案例分析等探討了自適應和人類神經(jīng)系統(tǒng)對于

生物信息學作為一門新興交叉學科，主要采用計算機、數(shù)學和信息科學的理論、方法及技術，以系統(tǒng)的觀點來研究分子生物系統(tǒng)的信息存儲、傳遞與組織規(guī)律，解釋生命的遺傳信息。本書的主要內容包括：分子生物學及生物組學基礎知識、常用分子生物信息數(shù)據(jù)庫、生物信息學中的數(shù)學基礎、基因組信息分析、轉錄組信息分析、蛋白質組信息分析、分子系統(tǒng)進化

面對生物數(shù)據(jù)的急速增長，對大數(shù)據(jù)的分析處理能力是生物學家普遍缺乏又急需掌握的能力。《生物學家必備大數(shù)據(jù)實用計算技巧》是在作者開發(fā)計算工具和幫助許多生物學家解決計算問題時總結經(jīng)驗的基礎上誕生的，是針對生物學家撰寫的簡明實用教程，它將一系列強大而靈活的實用工具匯集到一起，容易學習入門�！渡�物學家必備大數(shù)據(jù)實用計算技巧》內容

本書是一部介紹有關新一代測序(NGS)數(shù)據(jù)分析方法的著作。書中全面系統(tǒng)地介紹了新—代測序技術的生物學意義、測序原理、分析過程和應用領域等；詳細介紹了新—代測序數(shù)據(jù)的分析方法，包括其在基因組從頭測序和重測序、轉錄組測序、小RNA測序、ChIP測序、表觀基因組測序及宏基因組測序等應用中的具體分析方法，對讀者學習新一代測序技

本書首先介紹生物信息學的基本概念、產(chǎn)生與發(fā)展及主要研究內容，安排了生物學基礎、統(tǒng)計學習與推斷兩章內容供讀者選學；然后依次介紹生物信息學資源、序列分析與序列比對、分子系統(tǒng)發(fā)生分析等基本內容；接下來學習基因組信息學、生物芯片、轉錄組信息學、蛋白質組信息學等前沿內容；*后一章介紹系統(tǒng)生物學

本書幾乎涵蓋了深度測序數(shù)據(jù)分析及應用的各個方面，適用于從事深度測序數(shù)據(jù)分析研究的技術人員和學者。在本書中，不僅可以了解到深度測序技術應用的領域，還可以通過具體實例，了解到不同軟件的相關算法、原理及使用方法，以幫助選擇適合自身研究和應用所需要的深度測序數(shù)據(jù)分析的解決方案。

當前生物信息學研究重點是對基因組序列、蛋白質組學和數(shù)組技術所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的計算分析。本書對DNA、RNA和蛋白質數(shù)據(jù)的計算提供了豐富的演算方法，并指出了在解決生物學問題中這些方法的優(yōu)缺點及應用策略。本書的**版是在Mount博士講稿的基礎上進行整理出版的，在全球范圍內用作教材。第二版對內容進行了全面的修訂，由專業(yè)教師