生物人的電腦教室(生物資訊入門者的必備讀物,非資訊專業者也能快速上手!) 
作者: 李鎮宇(Eric Lee)
書號: ACA021900     出版日: 2016/03/09
ISBN: 9789863479505     EAN: 9789863479505
紙本書價格: 380     附件: 
電子書: 尚未出版
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生物資訊入門者的必備讀物,非資訊專業者也能快速上手!

生物資訊學(Bioinformatics),主要的精神就是利用個人電腦的計算能力,在原始的生物資料被數位化之後,用資訊科學的方法嘗試解決問題。把過去需要用人工處理的資料,交給電腦自動化處理,產出一個結果交給研究人員進行判讀,解釋出其中的生物意義。這個學門整合了應用數學、資訊科學、統計學去研究生物學,研究的領域也相當廣泛,例如蛋白質結構預測、序列比對、序列重組、基因表現與遺傳演化等等。

本書的目的,就是為了幫助本身非資訊專業的研究者,學會基本的軟體操作能力,善用電腦這項工具,培養足以因應研究所需的「資訊技能」。

透過本書,您可以:
.學會基礎Linux指令,了解重要操作指令。
.學會高通量定序基礎操作,實戰生物資訊入門。
.藉由GPU輔助運算實際展示,感受繪圖卡潛在威力。
.透過研究流程腳本設計,實現計算全自動。
.藉由計算平台設定指南,部署圖形化雲端服務。

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李鎮宇(Eric Lee)
一個在求學階段從第一類組到三類組都經歷過的資訊工作者。熱愛寫作閱讀、旅遊還有最新科技。喜歡用文字分享心得,讓知識與經驗得以傳承。寫作題材涉及科技、旅遊、生命科學、社會觀察等領域,常讓人摸不透他的特長為何。用心生活,期許自身的專業可以幫助他人。現旅居海外,為資訊相關領域從業人員。


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在生物人的電腦教室初版問世三年之後,很高興有不少讀者喜歡這本書,帶他們走上生物資訊實戰之路的第一步。在理論之外,提供完整的入門指引。在不少讀者的殷切期待下,本書終於走向平面印刷出版的路。記得本書一開始完成時,是我完成碩士論文的時候,有感於「一本碩士論文,終究只是放在圖書館內給學校一個交代」。當時在實驗室交接的考量之下,決定系統化的寫一本書給生物資訊入門者一個指引。沒想到我真的把這本書寫出來,也透過當時崛起的數位出版平台發表。讓有心學習生物資訊的人有一本基礎實作參考書。

回顧三年多來,讀者回饋跟生物資訊有關的專業問題其實很少。大概是我當時挑選的範圍是在自己有把握的「資訊領域」題材,薄弱的生化專業就少說一點。定位很明確,就是要給生物人上電腦課。暫且沒有誤人子弟的情況,實在令吾人慶幸。反倒被最多讀者指教的是「可以出紙本版嗎?」關於這個問題我一直抱著保留態度,我知道這個領域的專業知識若要出版紙本書籍,對出版社跟我本人都是非常大的挑戰。我不知道銷售量的現實問題是否會造成出版社的困擾或者災難?畢竟生物資訊的領域真的太特殊了。而資訊書籍長久以來的宿命就是生命週期不長,因為軟體本身的改版太快,這對懶惰的作者可能不是好事。

在碁峰資訊的邀請後,讓我認真思考本書再版的問題。經過複閱與實際操作後,覺得有必要利用這個機會給讀者完整的交代。同樣的軟體,在三年之後有一些大大小小的轉變,包含介面或者功能的變化。而資訊軟硬體生態亦有變動,例如作業系統、硬體架構與雲端服務。這在「繪圖卡輔助運算」那一章節讓筆者特別有感。當年礙於設備等資源的限制,繪圖卡在生物資訊的應用沒有完整交代,總覺得對讀者有些抱歉。現在得以「做好、做滿」,希望可以給讀者更實在的內容。基本上本書所有的操作步驟,都經過重新實作驗證,而非只是重新排版印刷而已。讀者可以放心!

最後謝謝讀者長久以來的指教,碁峰出版團隊的高效率讓修訂版問世。我父母李中大夫婦對孩子無限的愛,讓我一直在自己的路前進。心動傳媒謝至恩先生對我的支持,也是因為他才有本書的第一版。新加坡國立大學生化所的陳定煒副教授在本書英文版的付出,他的角度提供我另一種視野。筆者現從事非生物資訊相關的工作,目前任職的新創公司Silicon Cloud International,有專業且高性能的私有雲軟硬體架構,提供半導體產業完整且安全的設計平台。感謝他們讓我使用部分的硬體資源進行本書修訂時必要的生物計算實驗。

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第一章:準備工作
1.1 從採購新電腦談起
1.2 運算伺服器的設定
1.3 建立遠端連線

第二章:基本Linux指令介紹
2.1 沒有要你當Linux專家
2.2 資料夾的操作
2.3 檔案的操作
2.4 權限的指派分配
2.5 了解系統狀態的相關指令
2.6 其他實用指令介紹

第三章:序列品質檢查
3.1 淺談高通量定序
3.2 高通量定序的先天問題
3.3 關於品質分數的標準
3.4 實戰品質校驗

第四章:序列比對
4.1 序列比對的意義
4.2 選擇序列比對工具
4.3 序列比對的實際操作
4.4 序列比對結果轉檔
4.5 使用基因體瀏覽器

第五章:繪圖卡輔助運算
5.1 繪圖卡的計算優勢
5.2 繪圖卡運算的業界標準與使用
5.3 生物資訊的實際應用
5.4 成效有限的理由

第六章:研究流程建立
6.1 實現計算全自動
6.2 編寫腳本語言
6.3 測試與除錯
6.4 實作案例分享
6.5 常見失敗案例分析

第七章:雲端圖型化
7.1 淺談雲端架構
7.2 Amazon雲端平台
7.3 開放式生物計算雲端平台
7.4 安裝與設定自己的Galaxy伺服器

附錄A:研究生入門:準備期刊文獻報告
附錄B:生物資訊研究相關文獻檢索
附錄C:簡單的資料處理實務


  
 

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