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。
《古生物学基础教程》系统阐述了古生物学基本理论和基础知识。全书共分10章，内容包括古生物学基本理论与基础知识、门类古生物学、应用古生物学3部分。第1~4章系统介绍了古生物学的基本概念、基本理论、基础知识；第5~9章扼要介绍古生物主要门类特征，重点突出地质勘探实践中常见门类化石；第10章对古生物学的研究方法和主要应用领域进行系统阐述。着重于古生物学中*基本的理论和基础知识的系统阐述，并强化油气地质勘探实践中广泛应用的微体古生物学和能源古生物学应用方面的内容。
在本书中，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，*次将生物学建立在完全科学的基础之上，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。
