生物序列分析

《生物序列分析》在結構上大致可以分為四個部分，每個部分所覆蓋的問題分別是：二序列聯配、多序列聯配、系統發育樹和RNA結構，具體分為：二序列聯配、Markov鏈與隱馬模型、使用HMM的二序列聯配、朋於序列家族的列型HMM、多序列聯配方法、構造系統發育樹和系統發育的概率論方法，《生物序列分析》介紹的列型MM、多序列聯配方法、構造系統發育樹和系統發育的概率論方法，《生物序列分析》介紹的一些方法將不同的生物信息來源整合到一般的、清晰且可操作的序列分析概率論模型中，有助於研究者深入瞭解生物序列分析的基礎。

《生物序列分析》可供生物信息學、分子生物學、數學、計算機科學以及物理學專業的研究生或高年級本科生及這些領域的老帥和研究人員參考。

Richard Durbin，1987年獲得博士學位，研究方向為蠕蟲神經系統的發育與組織。英國Sanger中心生物信息部負責人，先後參與線蟲基因組和人類基因組項目、WormBase線蟲模式生物數據庫ACEDB基因組數據庫、Pfam蛋白質結構域數據庫以及Ensembl脊椎動物基因組註釋。與SeanEddy、Anders Krogh以及Graeme Mitchison一起撰寫了Biological Sequence Anaivsis一書，並於1998年由劍橋大學出版社出版。

Sean Eddy，Janelia Farms的17個研究小組負責人之一，部分隸屬於霍華德·休斯醫學研究會，當前致力於計算基因組序列分析，使用概率論建模技術開發新算找DNA、RNA和蛋白質序列的特徵。他的主要興趣一個是識別新的結構和催化RNA，另一個是識別遠緣的蛋白質同源序列。

Anders Krogh，哥本哈根大學生物信息中心負責人、生物信息學教授，因David Haussler——起率先在生物信息學領域使用隱馬模型而聞名。作為Biological Sequence Analvisis一書的作者之一。他同時也是另一本更早一些的神經網絡教科書的作者之一。他當前的研究興趣包括啓動子分析、非編碼RNA，基因預測以及蛋白質結構預測。

Graeme Mitchison，劍橋大學分子生物學實驗室教員，量子計算研究者和計算生物學家，從事序貫弱度量、deFinetti定理量子等研究。

譯者名單

中文版序一

中文版序二

譯者的話

前言

第1章 緒論

第2章 二序列聯配

第3章 Markov鏈與隱馬模型（HMM）

第4章 採用HMM的二序列聯配

第5章 用於序列家族的列型HMM

第6章 多序列聯配方法

第7章 構造系統發育樹

第8章 系統發育的概率論方法

第9章 轉換文法

第10章 RNA結構分析

第11章 概率論背景

參考文獻

部分術語漢英對照

部分術語英漢對照

索引 ^[1] 

1992年在Snowbird舉行的一次神經網絡會議上，Darid Haussler及其加州大學聖克魯斯分校（UCSC）的同事們（其中也包括本書作者之一Anders Krogh）描述了使用概率論模型對蛋白質序列進行多序列聯配建模的初步結果，他們稱這種模型為隱馬模型（HMM）。隨後他們的技術報告複本被廣泛地傳播，其中一些流傳到劍橋大學的MR（分子生物學實驗室）。在那裏，Richard Durbin和Graeme Mitchison剛剛將自己的研究興趣從神經建模轉移到計算基因組序列分析上來，Sean Eddy當時是該實驗室的一名博士後，其研究背景是實驗分子遺傳學，他對計算分析非常感興趣。不久以後Anders Krogkt也到劍橋大學工作了一年。

我們都快速地接受了概率論建模的思想，並且相信HMM及其隨機文法對應物是優美的數學對象，十分適合獲取埋藏在生物序列中的信息。聖克魯斯小組和劍橋小組很快獨立地開發了各自免費的HMM序列分析軟件包，並且各自獨立地將HMM方法推廣到用於RNA二級結構分析的隨機上下文無關文法上。與此同時，在加州理工學院噴氣推進實驗室（JPL/caltech），由Pierre Baldi領導的另一個研究小組也受Snowbird會議成果的啓發，進行着基於HMM方法的研究。