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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

内容简介

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。

目录

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