第一节 蛋白质结构组织层次 第二节 蛋白质结构的测定与理论预测 第三节 蛋白质对接 第四节 蛋白质折叠与疾病

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 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 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

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

第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例

第一节 非编码RNA概述 第二节 非编码RNA的分类 第三节 第三节 MicroRNA 第四节 环状RNA（circRNA） 第五节 其它小分子RNA（Small RNA）

第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用

第一节 蛋白质编码基因的注释 第二节 RNA基因的注释 第三节 重复序列的注释 第四节 假基因的注释 第五节 案例分析：黄瓜基因组的注释

全书共11章，包括田间试验、资料的整理与描述、常用概率分布、 假设检验、方差分析、X检验、直线回归与相关分析、多元线性回归与 相关分析、协方差分析、正交设计试验资料的方差分析等内容