![新一代基因组测序 通往个性化医疗 [德]M.贾尼特 薛 【正版保证】](http://img3m0.ddimg.cn/8/14/11778854480-1_l.jpg)
遗传算法（genetical algorithm）是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。
你知道吗？这个世界上真的存在变异物种。 你知道吗？你身体里的任意一个细胞都比你的爸爸妈妈 了解你。 你知道吗？不是所有的物种都由猴子演变而来。 你知道吗？一个叫做基因的东西，让你继承了你曾爷爷的小胡子，让你像他一样帅气又可爱。 翻开这本神奇的书，你会发现： 神奇、迷人的遗传学定律。 你在家里就可以做一些低成本小实验。 科学家多少有些疯疯癫癫。 鸡和龙其实区别不大。
基因是一种DNA分子，它存在于我们的每一个细胞当中，控制着我们体内某种特定蛋白质的合成，对回答“我们是谁”这一问题至关重要。但是，基因究竟意味着什么呢？本书着眼于基因的发现历程及其在发育过程中的作用，剖析了遗传变异的本质。书中介绍了某些特定遗传变异如何导致疾病、如何被用于追踪人类祖先和种族迁移，探讨了身高、心理疾病、智商与遗传率之间的关系，以及进化中的基因变化等问题。
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《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》介绍了16位致力于解决计算领域前沿问题的科学家，他们分别在科学、工程金融等领域从事极富挑战性的工作。《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》记录了与这些科学家的对话内容，描绘了新的计算机架构和丰富多彩的新型软件技术。书中每章自成一体，揭示了这些科学家独特的探索之路；同时，还介绍了作者写作过程中产生的一系列奇思妙想，这些思想注定会让这个世界变得更好。 《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》适合所有对未来智能机器及未来计算感兴趣的读者阅读。
《非遗传承研究》集刊自2016年创办，由 非物质文化遗产名录专家委员会主任，中国民间文艺家协会名誉 ，天津大学冯骥才文学艺术研究院院长、教授、博士生导师冯骥才为集刊名誉主编。原 非物质文化遗产司司长马文辉为顾问。主要收录法律法规、理论研究、调查与报告、非遗项目、传承人风采、非遗进校园、非遗在社区、史料与掌故、轶闻口述等与非遗相关的学术论文。目前，已成为上海市乃至全国非遗保护传承理论探索与实践交流的前沿阵地，非遗保护理念在都市传播的重要载体。
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《现代遗传学教程：从基因到表型的剖析（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》系统论述了现代遗传学的基本原理，整合了遗传学领域的新研究进展，特别是将表观遗传学的研究进展融入相关的章节内容，从基因到表型进行了全面的剖析。 第3版在保持“遗传与变异”“基因型+环境表型”和“基因的结构与功能”等遗传学基本内容与框架的同时，适度凝练经典遗传学内容，进一步增加了分子遗传学、基因组学和表观遗传学等遗传学发展的新內容与新动向，力求给读者展示一个“经典遗传学”与“现代遗传学”在更高层次上的融合与平衡、传承与发展的动态关系。全书共分15章，始终以遗传信息的结构、功能、传递和表达为主线展开，从基本的遗传现象深入到分子基础、从核内遗传到核外遗传、从原核生物到真核生物的遗传分析等，全面阐释了
《非遗传承研究》集刊自2016年创办，由 非物质文化遗产名录专家委员会主任，中国民间文艺家协会名誉 ，天津大学冯骥才文学艺术研究院院长、教授、博士生导师冯骥才为集刊名誉主编。原 非物质文化遗产司司长马文辉为顾问。主要收录法律法规、理论研究、调查与报告、非遗项目、传承人风采、非遗进校园、非遗在社区、史料与掌故、轶闻口述等与非遗相关的学术论文。目前，已成为上海市乃至全国非遗保护传承理论探索与实践交流的前沿阵地，非遗保护理念在都市传播的重要载体。
译者序 前言 部分 Sanger DNA测序 1 SangerDNA测序 1.1 Sanger测序的基础 1.2 人类基因组计划的未来 1.3 局限性以及未来的机会 1.4 生物信息学是关键 1.5 下一步将往哪里走 第二部分 新一代测序：通往个性化医疗 2 lllumina基因组分析仪Ⅱ系统 2.1 文库的制备 2.2 簇的创建 2.3 测序 2.4 配对末端读序列 2.5 数据分析 2.6 应用 2.7 结论 3 应用系统生物公司（ABI）SOLIDTM系统：基于连接的测序 3.1 引言 3.2 SOLID系统概述 3.3 SOLID系统应用 3.4 结论 4 新一代基因组测序：454／Roche GSFLX 4.1 引言 4.2 技术概述 4.3 软件和生物信息学 4.4 研究应用 5 聚合酶克隆测序：历史、技术及应用 5.1 介绍 5.2 聚合酶克隆测序的历史 5.3 聚合酶克隆测序 5.4 应用 5.5 结论 第三部分 瓶颈：序列数据分析 6 新一代测序（NGS）数据分析 6.1 为什么新一代序列分析有所不同？ 6.2 序列搜索策略 6.3 什么是击中，为什么它对NGS十分重
