理解生物資訊學

引用

Zvelebil, M., & Baum, J. O. (2007). Understanding Bioinformatics. Garland Science.

章節概要

全書共七個部分、十七章，約800頁。除開頭的背景部分外，每個部分都由一章「應用篇」（Applications Chapter）和一章或幾章「理論篇」（Theory Chapters）配對組成。出版社說明，應用篇是理解主要概念並開始動手分析的快捷途徑，理論篇則給出更多細節和背後的數學。下面的章名取自出版社提供的章節列表。

第1部分：背景基礎（第1–3章）

「核酸世界」（The Nucleic Acid World）「蛋白質結構」（Protein Structure）和「資料庫的使用」（Dealing With Databases）介紹生物資訊學的原始材料：核酸序列、蛋白質和資料庫。

第2部分：序列比對（第4–6章）

第4章「生成與分析序列比對」（應用篇）說明如何生成並分析比對，並用序列進行資料庫搜尋。第5章「成對序列比對與資料庫搜尋」（理論篇）和第6章「模式、譜與多重比對」（理論篇）隨後深入考察更高階的技術及其背後的數學演算法。

第3部分：進化過程（第7–8章）

第7章「重建進化歷史」（應用篇）帶讀者從DNA資料中重建進化歷史。第8章「構建系統發育樹」（理論篇）詳細講解如何構建系統發育樹。

第4部分：基因體特徵（第9–10章）

第9章「揭示基因體特徵」（應用篇）講基因預測的基礎。第10章「基因檢測與基因體註釋」（理論篇）則展開基礎和更高階的技術。

第5部分：二級結構（第11–12章）

第11章「由序列獲得二級結構」（應用篇）概述預測二級結構的網路技術及其應用。第12章「預測二級結構」（理論篇）講這些技術背後的演算法。

第6部分：三級結構（第13–14章）

第13章「蛋白質結構建模」（應用篇）討論三級結構的同源建模、穿線法和從頭建模。第14章「分析結構與功能的關係」（應用篇）分析結構與功能之間的關係。

第7部分：細胞與生物體（第15–17章）

「蛋白質組與基因表達分析」「聚類方法與統計學」和「系統生物學」討論一個生物體基因或蛋白質的表達資料分析、統計分析與分類，以及新興的系統生物學領域。書中還有關於背景理論的附錄。

核心概念

第1部分：背景

• 序列與資料庫：作為資料的核酸與蛋白質，以及儲存和檢索它們的公共資料庫。

第2–3部分：比對與進化

• 成對與多重序列比對：通過比對序列尋找相似性，並藉助模式與譜找出保守特徵。
• 資料庫搜尋：利用比對找到相關序列。
• 系統發育樹：由序列資料重建進化歷史。

第4–6部分：基因體與結構

• 基因預測與基因體註釋：在基因體序列中定位基因並描述其特徵。
• 二級結構預測：由序列預測區域性結構。
• 三級結構建模：同源建模、穿線法和從頭建模。
• 結構-功能分析：把蛋白質的結構與其功能聯絡起來。

第7部分：表達與系統

• 表達分析與聚類：按表達模式對基因或蛋白質分組。
• 系統生物學：對該領域的概述，安排在全書末尾。

評析

優點

• 應用與理論分開。 配對的章節讓想使用工具的讀者讀完應用篇即可，想了解數學的讀者則可繼續讀下去。出版社把這一點當作本書的特色。
• 概念化的講法與視覺設計。 出版社說，每章用思維導圖和流程圖概述該主題的概念聯絡，全綵插圖的設計力求簡潔、一致地呈現概念。
• 評論者的意見。 出版社頁面上的引語稱本書對生物資訊學的演算法與技術非常全面（Jaap Heringa，阿姆斯特丹自由大學），與其他教材相比對基因查詢講得詳細（Sun Kim，印第安納大學），在應用與理論之間平衡得當（Computer Methods and Programs in Biomedicine）。
• 覆蓋完整流程。 各部分沿著常見的路線展開：從序列到比對、進化、基因體、結構和表達，最後是系統生物學。

侷限

• 篇幅與數學。 全書約800頁，理論篇要「給出背後的數學」，是一項不小的投入，理論部分適合熟悉演算法和機率的讀者。
• 網路工具會過時。 應用篇依賴網路工具和資料庫（例如二級結構預測），2007年出版的書無法反映這些服務如今的樣子，也無法涵蓋之後的方法。
• 重方法而非程式設計。 出版社的介紹圍繞概念、演算法和數學，沒有提到程式設計練習。想自己實現這些演算法的讀者需要另備一本以問題驅動的教材。

在課程中的定位

與閱讀清單上的其他生物資訊學書籍相比，本書是篇幅較長、各方面比較均衡的參考書。Lesk的《Introduction to Bioinformatics》用通俗的語言介紹這一領域，強調如何解釋結果，是更溫和的起點。Compeau和Pevzner的《Bioinformatics Algorithms》是以問題驅動的入門書，每章從一個生物學問題出發，發展出所需的演算法。Baxevanis、Bader和Wishart的《Bioinformatics》是一本講資料庫、演算法和分析方法的合編教材。

Zvelebil和Baum的這本書介於入門課程和研究文獻之間。它適合已經接觸過這些工具、現在想弄清比對、建樹、基因查詢和結構預測如何運作的讀者。Alon的《An Introduction to Systems Biology》比本書結尾的系統生物學一章深入得多。

如何使用本書

本書面向生物學、電腦科學及相關領域的大學高年級學生和研究生（出版社設定的讀者群）。讀者應具備分子生物學入門知識，讀理論篇時還需熟悉演算法和基礎機率。

實用的讀法：

• 快速路線： 第1–3章，然後只讀應用篇（第4、7、9、11、13、14章），用書中介紹的網路服務處理真實序列。
• 完整路線： 每讀完一章應用篇，就按順序讀它對應的理論篇，尤其是第5–6章（比對演算法）和第8章（建樹）。
• 可選內容： 第10章深入講基因查詢，第15–17章講表達資料和系統生物學。
• 結合實踐： 用應用篇介紹的工具分析自己的序列資料。