生物信息学(第三版) 陈铭 2018 科学出版

一、编写背景与贡献

作为陈铭教授主编的经典力作，本书融合了多个高等院校的教学经验与科研成果，不仅体现了编者们严谨的学术态度，还展现了对知识体系化传授的深刻思考。例如，在国家级平台课程中，本书被指定为参考教材，并广泛用于本科、硕士乃至博士研究生课程教学中。它的广泛采用，也折射出该教材在介绍生物信息学基本概念、方法与应用方面的权威性与全面性。

二、内容结构与学术深度

全书共设 「14 章」，结构清晰，涵盖内容丰富，包括但不限于以下核心模块：

「分子生物学数据库」：介绍国际主流数据库，如 GenBank、UniProt、PDB、KEGG 等；
「序列结构与功能分析」：包括核酸/蛋白质序列比对、保守区域识别、功能域预测等；
「基因表达与非编码 RNA 分析」：涉及 mRNA、miRNA、lncRNA 等非编码 RNA 的数据处理；
「蛋白质结构预测与分析」：深入讲解二级结构、三级结构预测方法与分子对接技术；
「组学与高通量测序」：高通量测序数据的处理与解析是现代生物信息学热点；
「算法与统计基础」：包括序列搜索算法、系统发育分析、贝叶斯公式、生物数据挖掘等；
「编程基础与网页设计」：覆盖 Linux 常用命令、Perl 入门与 Web 制作（HTML/CGI）。

这些章节结合理论讲解与实际应用实例，既突显方法论，也注重过程掌握，体现了教授级别教材该有的深度及广度。

三、适用读者群体与学习目标

本教材特别适用于以下读者群：

「本科生」：尤其是学习生命科学、计算机、数学与统计跨学科交叉方向的学生；
「研究生」：涵盖硕士与博士科研人员，尤其是从事基因组学、蛋白质组学、算法开发等领域者；
「教职人员与科研人员」：用于课程教学或科研入门、参考或进阶学习。

本书旨在帮助读者全面掌握生物信息学核心知识，培养以下能力：

理解并运用核心数据库与检索技术；
掌握序列比对、结构预测、组学数据解析等关键算法与工具；
熟练使用计算工具（如 Linux、Perl）进行数据处理与分析；
建立跨学科综合思考能力，能够将生物学问题转化为计算与统计问题并解决之。

四、为何推荐本书？亮点盘点

1. 「体系全面，内容丰富」

涵盖从基础数据库、序列分析，到高通量数据挖掘与编程实现，项目完整，知识结构严谨。

2. 「实践导向，案例充实」

每章均配合具体实例，帮助读者将抽象理论转化为实际操作能力。

3. 「跨学科融合」

集合生物学、计算机科学、数学与物理思维于一体，有助于培养跨领域科研与教学能力。

4. 「权威来源」

由多所高校专家联合编写，所涉知识及时反映学科前沿，在中国具重要影响力。

5. 「教学应用广泛」

被中国大学 MOOC 平台作为“国家精品在线公开课程”指定教材，有助于线上线下教学整合。

五、总结与建议

总之，《生物信息学（第三版）》是一本理论扎实、内容全面、实践与工具并重、兼具教学价值与科研参考价值的经典教材。无论你是准备系统学习生物信息学的学生，还是希望深挖方法与算法的科研人员，这本书都值得长期参考学习。

建议大家在学习过程中做到以下几点：

「精读」：掌握每章基础理论；
「实操」：利用课后实例与实验练习加深理解；
「拓展」：结合研究领域中的数据项目进行方法应用；
「比较」：对照教材与当前最新文献，构建更新的研究视野。

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生物信息学(第三版) 陈铭
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