目录
第一章 生物信息学使用环境搭建1
第一节 Linux系统简介1
一、免费获取1
二、跨平台的硬件支持1
三、丰富的软件支持1
四、多用户多任务2
五、可靠的安全性2
六、良好的稳定性2
七、完善的网络功能2
第二节 Linux操作系统安装及基本配置3
一、Linux发行版介绍3
二、Linux操作系统的安装5
三、Windows XP系统与Fedora 18共存12
四、Linux下的远程访问配置14
五、远程访问工具使用15
六、Cygwin工具的使用20
七、WinSCP25
八、使用SCP终端命令在Windows和Linux之间传输文件27
第二章 Linux与生物信息学29
第一节 Linux文件系统介绍29
第二节 Linux基本命令介绍30
一、绝对基本命令30
二、文件和目录操作命令32
第三节 Linux环境下Vi编辑器的使用51
一、启动Vi编辑器51
二、几种模式切换51
三、编辑相关命令51
四、查找和替换命令53
第四节 Shell编程基础55
第三章 基因序列比对57
第一节 BLAST比对57
一、BLAST介绍57
二、BLAST程序介绍57
三、BLAST程序安装58
第二节 BLAT比对65
一、BLAT介绍65
二、下载BLAT65
三、编译安装BLAT65
四、运行BLAT66
五、BLAT运行实例66
六、在线运行BLAT67
第三节 Clustal W多序列比对67
一、简介67
二、下载Clustal W68
三、安装Clustal W68
四、运行Clustal W程序68
五、命令方式运行Clustal W69
六、在线方式运行Clustal W72
第四章 基因芯片分析74
第一节 引言74
第二节 DNA微阵列分析74
一、DNA微阵列实验介绍75
二、解释微阵列数据77
三、对微阵列数据进行处理77
四、对微阵列数据进行相似性分析79
五、对DNA微阵列数据进行聚类分析81
六、自组织映射82
七、对DNA微阵列数据进行差异表达分析83
八、DNA微阵列数据分析相关工具88
第五章 RNA-seq分析91
第一节 引言91
第二节 分析流程91
一、数据准备92
二、软件准备92
三、RNA-seq分析过程93
第六章 蛋白质结构预测108
第一节 概论108
第二节 从头预测法110
第三节 反向折叠方法112
一、折叠数据库的准备112
二、建立合适的势函数112
三、折叠模式的确定113
四、蛋白最终模型的建立113
第四节 同源建模113
一、同源参考蛋白的搜索114
二、结构保守区域的确定115
三、序列比对115
四、模型搭建115
五、模型的优化与评估117
六、同源建模的应用和展望118
第五节 蛋白结构预测中常用的网站127
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