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內(nèi)容簡介

　　《生物數(shù)據(jù)整合與挖掘》較為系統(tǒng)地介紹了生物數(shù)據(jù)整合與挖掘的技術(shù)框架，主要介紹了作者在這方面的研究成果，包括：生物數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、生物數(shù)據(jù)整合技術(shù)、生物序列數(shù)據(jù)挖掘、基因表達譜芯片數(shù)據(jù)挖掘、轉(zhuǎn)錄因子及順式調(diào)控元件挖掘、生物數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)等內(nèi)容，還介紹了一個生物數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)、一個基因表達譜芯片數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)、一個轉(zhuǎn)錄因子及順式調(diào)控元件的挖掘分析平臺等等的設計與實現(xiàn)。生物信息學應用計算機技術(shù)對各種生物數(shù)據(jù)進行管理和分析，以期發(fā)現(xiàn)生物數(shù)據(jù)所反映的生物規(guī)律，促進生命科學的發(fā)展。一方面，生命科學實驗產(chǎn)生的巨量的生物數(shù)據(jù)保存在世界各地的相關研究機構(gòu)中，或隱含在浩瀚的科學文獻里。這些數(shù)據(jù)反映了生命科學研究的整體進展和成果，有重疊更相互補充，這就需要將這些生物數(shù)據(jù)整合在一起。另一方面，生物信息學也希望采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對生物數(shù)據(jù)進行分析，以期發(fā)現(xiàn)生物規(guī)律，因此根據(jù)生命科學的需要和領域知識，設計出有效的生物數(shù)據(jù)挖掘算法和軟件工具是一個重要的研究內(nèi)容?！渡飻?shù)據(jù)整合與挖掘》的讀者對象為從事生物信息學研究的科學工作者。《生物數(shù)據(jù)整合與挖掘》也可以作為生物信息學專業(yè)研究生的教學參考書和生物軟件工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

　　朱揚勇，1963年生，浙江武義人。1994年于復旦大學獲計算機軟件專業(yè)理學博士學位?，F(xiàn)為復旦大學計算機科學技術(shù)學院教授；上海市政府信息化專家；上海生物信息技術(shù)研究中心學術(shù)委員會委員；上海市計算機學會理事；上海市生物信息學會理事等。長期從事數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、生物信息等方面的研究，已發(fā)表論文100余篇，出版《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設計與開發(fā)》等教材5本。作為項目負責人，主持國家自然科學基金、“863計劃”、上海市科委重點發(fā)展基金等10多項課題的研究工作。目前主要從事數(shù)據(jù)科學的研究.是該領域的主要倡導者。熊贇，1980年生，江西南昌人。2008年于復旦大學獲計算機軟件與理論專業(yè)理學博士學位?，F(xiàn)為復旦大學計算機科學技術(shù)學院教師。主要研究領域為數(shù)據(jù)科學.包括數(shù)據(jù)整合與挖掘、生物信息技術(shù)等。在國內(nèi)外主要刊物和會議上已發(fā)表論文20余篇。作為主要研究者參與國家自然科學基金、“863計劃”、上海市科委重點發(fā)展基金等多項生物信息學領域的研究課題。作為項目負責人，主持上海市科委重點發(fā)展基金項目“面向醫(yī)保基金風險防控的數(shù)據(jù)分析關鍵技術(shù)研究與實現(xiàn)”的研究工作。

圖書目錄

第1章　背景知識
　1.1　生物信息學
　　1.1.1　基本概念
　　1.1.2　研究內(nèi)容
　　1.1.3　研究方法
　　1.1.4　研究機構(gòu)
　1.2　數(shù)據(jù)整合
　　1.2.1　數(shù)據(jù)資源
　　1.2.2　數(shù)據(jù)整合的動因
　　1.2.3　數(shù)據(jù)整合的概念
　　1.2.4　數(shù)據(jù)整合的內(nèi)容
　1.3　數(shù)據(jù)挖掘
　　1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘的定義
　　1.3.2　數(shù)據(jù)挖掘的任務
　　1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘的類型
　　1.3.4　相關技術(shù)的差異
第2章　數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)挖掘方法
　2.1　數(shù)據(jù)整合的方法
　　2.1.1　數(shù)據(jù)整合的方式
　　2.1.2　數(shù)據(jù)整合的步驟
　2.2　數(shù)據(jù)挖掘的方法
　　2.2.1　數(shù)據(jù)挖掘過程示例
　　2.2.2　數(shù)據(jù)挖掘過程模型
　　2.2.3　數(shù)據(jù)挖掘應用方式
　2.3　數(shù)據(jù)清潔技術(shù)
　　2.3.1　數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
　　2.3.2　數(shù)據(jù)清潔的主要工作
　2.4　數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
　　2.4.1　數(shù)據(jù)倉庫的概念
　　2.4.2　數(shù)據(jù)組織
　　2.4.3　主題設計
　　2.4.4　數(shù)據(jù)加載
　　2.4.5　數(shù)據(jù)規(guī)約
　2.5　小結(jié)
第3章　生物數(shù)據(jù)源
　3.1　生物數(shù)據(jù)
　　3.1.1　生物序列數(shù)據(jù)
　　3.1.2　生物分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)
　　3.1.3　芯片及基因表達數(shù)據(jù)
　　3.1.4　生物網(wǎng)絡數(shù)據(jù)
　3.2　生物數(shù)據(jù)組織
　　3.2.1　生物數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫組織形式
　　3.2.2　生物數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)組織形式
　3.3　生物數(shù)據(jù)庫
　　3.3.1　生物序列數(shù)據(jù)庫
　　3.3.2　基因組數(shù)據(jù)庫
　　3.3.3　結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫
　　3.3.4　芯片和基因表達數(shù)據(jù)庫
　　3.3.5　生物文獻數(shù)據(jù)庫
　3.4　生物數(shù)據(jù)源的特征
　3.5　小結(jié)
第4章　復雜生物數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取
　4.1　生物數(shù)據(jù)抽取
　　4.1.1　生物數(shù)據(jù)抽取面臨的問題
　　4.1.2　包裝器的要素
　　4.1.3　抽取算法
　　4.1.4　元數(shù)據(jù)生成與包裝器生成工具
　4.2　包裝器的設計
　　4.2.1　基于實例切分的抽取算法
　　4.2.2　基于定位器多結(jié)點共享的數(shù)據(jù)抽取模型
　　4.2.3　數(shù)據(jù)抽取模型描述
　　4.2.4　元數(shù)據(jù)的生成和維護
　　4.2.5　數(shù)據(jù)抽取模型表達能力
　4.3　包裝器解決方案
　　4.3.1　面向無噪聲復雜數(shù)據(jù)源的解決方案
　　4.3.2　面向含噪聲復雜數(shù)據(jù)源的解決方案
　　4.3.3　ReDE和L-樹包裝器生成工具的架構(gòu)
　　4.3.4　ReDE和L-樹包裝器生成工具的實現(xiàn)技術(shù)
　4.4　L-樹匹配：面向復雜數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)抽取算法
　　4.4.1　L-樹上的數(shù)據(jù)映射機制
　　4.4.2　L-樹匹配算法的相關概念
　　4.4.3　L-樹匹配算法
　　4.4.4　L-樹匹配算法舉例
　4.5　基于L-樹的包裝器生成工具
　　4.5.1　將ERE擴充成數(shù)據(jù)抽取腳本語言
　　4.5.2　可視化編輯調(diào)試環(huán)境
　　4.5.3　ERE的可視化構(gòu)建
　　4.5.4　ERE的邏輯檢查
　　4.5.5　抽取結(jié)果的可視化評價
　　4.5.6　以XML格式輸出抽取結(jié)果
　4.6　小結(jié)
第5章　生物數(shù)據(jù)整合案例
　5.1　生物數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)的設計
　　5.1.1　生物數(shù)據(jù)整合的關鍵問題分析
　　5.1.2　生物數(shù)據(jù)整合目標的確立
　　5.1.3　生物數(shù)據(jù)整合方式和技術(shù)的設計
　5.2　基于GO的數(shù)據(jù)整合
　　5.2.1　GO簡介
　　5.2.2　DB2GO表
　　5.2.3　語義相似數(shù)據(jù)庫表
　　5.2.4　以GO統(tǒng)一數(shù)據(jù)的邏輯和語義
　5.3　數(shù)據(jù)抽取和增量更新
　　5.3.1　數(shù)據(jù)抽取
　　5.3.2　數(shù)據(jù)的增量更新
　5.4　基于GO的查詢技術(shù)
　　5.4.1　異構(gòu)生物數(shù)據(jù)庫的語義查詢
　　5.4.2　BioDW中語義查詢的體系結(jié)構(gòu)
　　5.4.3　GO語義相似性度量方法
　　5.4.4　語義相似性查詢
　5.5　BioDW系統(tǒng)
　　5.5.1　BioDW的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　　5.5.2　BioDW的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模
　　5.5.3　BioDW的數(shù)據(jù)查詢
　5.6　小結(jié)
第6章　生物序列數(shù)據(jù)挖掘進展
　6.1　生物序列數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和內(nèi)容
　　6.1.1　生物序列相似性
　　6.1.2　生物序列模式挖掘
　　6.1.3　生物序列聚類分析
　　6.1.4　生物序列分類分析
　　6.1.5　生物序列關聯(lián)分析
　　6.1.6　生物序列異常分析
　6.2　生物序列數(shù)據(jù)挖掘的研究階段
　　6.2.1　基于統(tǒng)計技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘方法的應用階段
　　6.2.2　一般化數(shù)據(jù)挖掘方法的應用階段
　　6.2.3　專門數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設計階段
　6.3　生物序列數(shù)據(jù)挖掘研究與應用現(xiàn)狀
　　6.3.1　生物序列模式挖掘方面
　　6.3.2　生物序列聚類分析方面
　　6.3.3　生物序列分類分析方面
　　6.3.4　生物序列關聯(lián)分析方面
　　6.3.5　生物序列異常分析方面
　6.4　生物序列數(shù)據(jù)挖掘研究趨勢
　6.5　小結(jié)
第7章　生物序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　7.1　序列數(shù)據(jù)源
　7.2　生物序列模式挖掘
　　7.2.1　生物序列模式挖掘問題
　　7.2.2　基于多支持度的生物序列模式挖掘框架
　　7.2.3　基于多支持度的生物序列模式挖掘算法
　7.3　生物序列聚類分析
　　7.3.1　生物序列聚類問題分析
　　7.3.2　蛋白質(zhì)序列聚類
　　7.3.3　基因序列聚類
　7.4　生物序列分類分析
　　7.4.1　生物序列分類問題分析
　　7.4.2　轉(zhuǎn)錄因子分類
　　7.4.3　基于支持向量機的轉(zhuǎn)錄因子分類算法
　7.5　小結(jié)
第8章　基因芯片數(shù)據(jù)挖掘
　8.1　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)挖掘
　　8.1.1　基因表達譜數(shù)據(jù)分析
　　8.1.2　基因表達相似性分析
　　8.1.3　基因表達共發(fā)生分析
　　8.1.4　基因表達路徑分析
　　8.1.5　特殊表達基因分析
　8.2　基因表達譜數(shù)據(jù)庫建設
　　8.2.1　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)的標準
　　8.2.2　基因表達譜數(shù)據(jù)庫建設的難點
　　8.2.3　數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設計
　　8.2.4　數(shù)據(jù)加載與數(shù)據(jù)管理
　　8.2.5　自動導入數(shù)據(jù)
　8.3　基因表達譜數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
　　8.3.1　數(shù)據(jù)挖掘框架
　　8.3.2　BDMAPA架構(gòu)擴展
　　8.3.3　基因表達譜芯片數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
　8.4　小結(jié)
第9章　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘系統(tǒng)
　9.1　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘原理
　　9.1.1　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘原理
　　9.1.2　順式調(diào)控元件文本挖掘原理
　9.2　轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件挖掘系統(tǒng)設計
　　9.2.1　數(shù)據(jù)挖掘軟件
　　9.2.2　數(shù)據(jù)分析服務
　　9.2.3　綜合的轉(zhuǎn)錄因子、順式調(diào)控元件數(shù)據(jù)庫
　9.3　小結(jié)
第10章　生物序列數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
　10.1　生物數(shù)據(jù)處理面臨的問題
　　10.1.1　生物數(shù)據(jù)存儲方式
　　10.1.2　生物序列數(shù)據(jù)庫的查詢需求
　10.2　生物序列數(shù)據(jù)模型BioSeg
　　10.2.1　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　　10.2.2　代數(shù)操作
　　10.2.3　Open BUILTIN函數(shù)
　　10.2.4　等價規(guī)則
　　10.2.5　BioSeg模型的特點
　10.3　生物序列數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的設計
　　10.3.1　代數(shù)查詢實例
　　10.3.2　查詢語言
　　10.3.3　體系結(jié)構(gòu)
　10.4　小結(jié)
參考文獻
致謝