生物序列分析 / (英)R. Durbin[等]编著 ; 王俊,郭一然,单杲主译.——北京:科学出版社,2010. – (58.173/2430) |
Contents
目 录<br>
译者名单<br> 中文版序一
中文版序二<br> 译者的话<br> 前言
第1章 绪论1
1.1 序列的相似性、同源性及联配1
1.2 本书概述2
1.3 概率与概率论模型4
1.4 补充读物9
第2章 二序列联配10
2.1 引言10
2.2 计分模型10
2.3 联配算法15
2.4 更复杂模型的动态规划24
2.5 启发式联配算法27
2.6 线性空间联配29
2.7 分值的显著性30
2.8 从联配数据推导计分参数35
2.9 补充读物38
第3章 Markov链与隐马模型(HMM) 39
3.1 Markov链40
3.2 隐马模型44
3.3 HMM的参数估计52
3.4 HMM的模型结构57
3.5 更复杂的Markov链61
3.6 HMM算法的数值稳定性65
3.7 补充读物67
第4章 采用HMM的二序列联配68
4.1 索引68
4.2 x和y的对所有路径求和的全概率73
4.3 次优联配75
4.4 五联配上y,的后验概率78
4.5 用于搜索的成对HMM与FSA之对比81
4.6 补充读物84
第5章 用于序列家族的列型HMM
5.1 无空位计分矩阵87
5.2 添加插入与删除状态以获得列型HMM 87
5.3 从多序列联配中导出列型HMM 90
5.4 基于列型HMM的搜索92
5.5 用于非全局联配的列型HMM变体96
5.6 对概率估计的深入说明99
5.7 最优模型的构建104
5.8 训练序列的加权107
5.9 补充读物113
第6章 多序列联配方法114
6.1 多序列联配的含义114
6.2 为多序列联配计分117
6.3 多维动态规划119
6.4 渐进联配方法122
6.5 由列型HMM训练的多序列联配127
6.6 补充读物135
第7章 构造系统发育树137
7.1 生命之树137
7.2 树的背景知识139
7. 3 用成对距离建树141
7.4 简约法148
7.5 树的评估:自举法153
7.6 联配与系统发育的同时处理154
7.7 补充读物161
7.8 附录:邻接法定理的证明162
第8章 系统发育的概率论方法165
8.1 引言165
8.2 进化的概率论模型166
8.3 计算无空位联配的似然169
8.4 用似然做推断176
8.5 更现实的进化模型184
8.6 概率论方法与非概率论方法的比较192
8.7 补充读物198
第9章 转换文法200
9.1 转换文法200
9.2 正则文法203
9.3 上下文无关文法208
9.4 上下文有关文法212
9.5 随机文法214
9.6 用于序列建模的随机上下文无关文法216
9.7 补充读物221
第10章 RNA结构分析223
10.1 RNA
10.2 RNA级结构预测231
10.3 协方差模型:基于SCFG的RNA列型238
10.4 补充读物257
第11章 概率论背景258
11.1 概率分布258
11.2 熵264
11.3 推断268
11.4 抽样271
11.5 从计数估计概率276
11.6 EM算法279
参考文献283
部分术语汉英对照301
部分术语英汉对照305
索引309