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。
在《物种起源(全新修订版)》书中，查理·达尔文重点阐述和论证了高等生物是由低等生物逐渐演变而来的进化论思想，并提出了以自然选择、适者生存为基础的生物进化学说。《物种起源》的问世，第*次将生物学建立在 科学的基础之上，颠覆了自然历史的基础学说。它不仅使人类对自身的认识发生了质的飞跃，也让人们知道生命和物种来源于大自然；同时，它为社会哲学提供了一个全新、独特的思维空间，为现代生物科学奠定了坚实的理论基础。
在《物种起源(全新修订版)》书中，查理·达尔文重点阐述和论证了高等生物是由低等生物逐渐演变而来的进化论思想，并提出了以自然选择、适者生存为基础的生物进化学说。《物种起源》的问世，第*次将生物学建立在 科学的基础之上，颠覆了自然历史的基础学说。它不仅使人类对自身的认识发生了质的飞跃，也让人们知道生命和物种来源于大自然；同时，它为社会哲学提供了一个全新、独特的思维空间，为现代生物科学奠定了坚实的理论基础。
![简说古生物学.神奇化石多奥妙[单册]](http://img3m2.ddimg.cn/22/2/11907088402-1_l.jpg)
本书覆盖植物组织培养技术、基础理论和应用领域。部分介绍植物组织培养技术，按年代顺序对从细胞和组织培养的开创性实验到植物细胞全能性的建立（第1章）进行了阐述，同时也概述了植物组织培养的应用类型；接着，详述植物组织培养的一般技术，如组织培养实验室应该配置的基本设备（第2章）、常用培养基成分（第3章）和无菌操作采取的措施（第4章）。 第二部分讨论组织培养中植株再生的问题，内容包括细胞培养的建立（第5章）、影响器官发生分化和促进细胞全能性表达的因素（第6章）、诱导体细胞胚胎的发生（第7章）、进行无性繁殖和人工种子生产等。 第三部分讨论细胞和组织培养对植物育种的实际应用。单倍体培养（第8章）、三倍体培养（第9章）、离体授粉培育新的植物杂种或基因型（第10章）、合子胚培养（第11章）和细胞中基因
