本书针对生物信息学领域中海量的生物数据，分别从微阵列数据的分析和处理、基因调控网络的分析和构建以及蛋白质相互作用网络的分析等角度，系统介绍机器学习、统计学习及各种智能算法在生物信息学相关领域的应用。机器学习在生物信息学领域的研究重心集中在观测和探索生物现象，以及建立统一的形式化的模型对生物学现象加以阐释。本书针对生物信息学领域典型的癌症诊断模型、基因调控网络构建和蛋白质相互作用网络分析3 个研究方向展开机器学习数据挖掘方法的分析与研究，为生物信息学方向的初学者提供了入门知识，也为相关研究人员在相关方向提供了参考信息。
为了提高作物的产量必须多施肥。然而，施用化肥过多会使土壤酸化，养分流失，甚至积累盐分，在蔬菜和果树主产地作物已出现各种生理障碍。这些障碍不仅使作物减产，而且严重影响作物品质。 为了避免作物生理障碍，提高产量和品质，必须提供给作物正常生长所需的各种营养元素。前田曾出版了以作物营养元素缺乏过剩诊断为主的书籍。以后十年来，各地研究人员不断进行有关营养元素缺乏与过剩的研究，同时积累了大量彩色图片。在此基础上，有必要将前人的成果汇编成册，而且各大学院校也给纷要求出版理论性更强的书籍。 所以这次以实用性、趣味性和通俗性为原则，决定将作物营养的问题分为彩图篇、讲解篇、资料篇及基础篇出版。
