附录1词汇表 al gori thm(算法):为完成一个特定任务而进行的一系列动作(例如,一些计算步骤) browser(浏览器):用来访问万维网的程序,超文本标识语言(HTM)使得浏览器可以在 不同的计算机平台上以相同的方式来显示一个网页。 characters and character states(特性及状态):在系统发生学中,特性指不同物种之 间的同源的特征。这些特征在某个个体上的具体表现称为状态。例如,对于“发色”,可以 有“金色”,“红色”,“黄色”等几种状态。在分子生物学中,状态可以是4种核苷酸 (A,T,C,G)之一,或20种氨基酸之一。也有一些作者将” character”定义为状态。 client(客户端):与远端计算机(服务器)交互的一台计算机或计算机上运行的软件

第一节 测序技术概述 第二节 第二代测序原理 第三节 第二代测序技术的应用 第四节 生物信息学在第二代测序中的应用 第五节 生物信息学新技术与发展趋势

主要介绍DNA和蛋白质序列分析的基本内容。包括核酸序列检索、核酸序列的基本分析（碱基组份、限制性酶切分析、重复序列分析），基因结构分析、表达标签序列分析的基本方法和软件。蛋白质序列基本分析、检索、跨膜区分析、蛋白质亚细胞定位、功能预测等内容

第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 分子进化与系统发育 第二节 分子系统发育树的构建方法 第三节 系统发育树构建及应用

这一章讨论的是解释DNA序列的方法,这些方法主要依赖于功能模式的检测,而不是与其它单 个序列的比较。这些方法中的绝大部分意在先寻找并遮蔽重复的和低复杂性的序列,再寻找 基因以及与其相关的调控区域。在针对单个序列的集中调查分析,以及为可能的基因、整个 基因组或相应较大区域建立初步清单的快速扫描过程中,这些方法都发挥了主要作用

第一节 生物统计简介 第二节 参数估计和假设检验 第三节 统计模型 第四节 高维统计方法 第五节 统计学习基础 第六节 统计因果推断

1 Soft Computing Approach to Pattern Classification and Object Recognition 2 Pattern Classification Based on Conventional Interpretation of MFI 3 Pattern Classification Based on New Interpretation of MFI 4 Pattern Classification Based on New Interpretation of MFI and Floating Point Genetic Algorithm 5 Neuro-Genetic Approach to Pattern Classification Based on the New Interpretation of MFI 6 Knowledge-Based Occluded Object Recognition Based on New Interpretation of MFI and Floating Point Genetic Algorithm 7 Neuro-Fuzzy Approach to Occluded Object Recognition Based on New Interpretation of MFI

一、碱基组成 DNA序列一个显而易见的特征是 四种碱基类型的分布。几乎所有的 研究都证明碱基是以不同频率分布 的