书 名：生物信息学中的数据挖掘方法及应用
作 者：梁艳春 等著
出 版 社：科学出版社
出版时间：2011-11-1
版 次：1
页 数：206
字 数：260000
印刷时间：2011-11-1
开 本：16开
纸 张：胶版纸
印 次：1
I S B N：9787030326584
包 装：平装
22565162
本书针对生物信息学领域的一些前沿课题，以数据挖掘算法为中心，系统地介绍了机器学习、统计学习及多种智能算法在生物信息学相关领域的应用，为生物信息学方向的初学者提供了入门知识，也为相关研究人员在特定方向深入研究提供了参考信息。主要内容包括操纵子预测、原核生物系统发生树的构建、基于数据扰动的误标记样本检测、差异表达基因识别以及基因表达数据的特征选择等。
本书可以作为高年级本科生或研究生的生物信息学课程教材，也可供相关研究领域生命科学工作者和计算机应用人员参考。
前言
第1章绪论
1.1什么是生物信息学
1.2生物信息学的研究对象
1.2.1基因组数据
1.2.2蛋白质组数据
1.2.3基因表达数据
1.3生物信息学的研究领域
1.4生物信息学的进展和存在的问题
1.4.1生物信息学的进展
1.4.2生物信息学存在的问题
参考文献
第2章操纵子预测
2.1操纵子预测的研究背景及现状
2.1.1操纵子简介