第1章  绪论
  1.1  生物信息学的概念
  1.2  生物信息学发展简史
  1.3  信息融合与关联分析
  1.4  研究工具
第2章  关联分析
  2.1  关联规则
  2.2  序列模式
  2.3  子图模式
  2.4  非频繁模式
  2.5  桥接模式
  2.6  词向量
  2.7  随机游走
  2.8  知识推理
  2.9  本章小结
第3章  复杂网络
  3.1  图论概述
  3.2  网络的统计量和结构相似性
  3.3  主要网络模型
  3.4  复杂网络的动力学传播
  3.5  复杂网络的复杂结构
  3.6  复杂网络的应用
  3.7  本章小结
第4章  计算语言学与生物序列
  4.1  计算语言学
  4.2  形式语言理论
  4.3  生物序列与关联分析
  4.4  语言理论的计算应用
  4.5  核酸的结构语言学
  4.6  生物序列的功能语言学
  4.7  进化语言学
  4.8  本章小结
第5章  非编码RNA功能与结构预测
  5.1  非编码RNA概述
  5.2  非编码RNA的分类
  5.3  常见非编码RNA的功能
  5.4  非编码RNA结构预测
  5.5  本章小结
第6章  非编码RNA与疾病关系
  6.1  非编码RNA-疾病关系几种嵌入模型
  6.2  非编码RNA-疾病关系预测
  6.3  本章小结
第7章  蛋白质结构预测
  7.1  蛋白质结构概述
  7.2  蛋白质数据库
  7.3  蛋白质结构预测
  7.4  蛋白质相互作用热点预测
  7.5  本章小结
第8章  基因序列组装和应用
  8.1  基因测序
  8.2  基因序列组装算法及应用
  8.3  基因组的比对与组装
  8.4  其他技术
  8.5  基因组序列组装方法面临的挑战及其展望
  8.6  本章小结
第9章  生物学通路识别
  9.1  通路识别定义
  9.2  生物学通路识别方法
  9.3  疾病相关的信号通路富集分析方法
  9.4  信号通路分析方法
  9.5  本章小结
第10章  多模态医学影像的融合与放射组学研究
  10.1  多模态医学影像
  10.2  多模态影像融合方法
  10.3  多模态医学影像融合在疾病诊断的研究
  10.4  多模态医学影像的放射组学
  10.5  本章小结
第11章  基于进化计算的生物信息学研究
  11.1  进化算法
  11.2  基于演化规则的进化算法
  11.3  群体智能优化算法
  11.4  本章小结
第12章  基于复杂网络的关系预测
  12.1  基于相似性度量的链接预测方法
  12.2  基于协同过滤的链接预测方法
  12.3  基于复杂网络社区结构的链接预测方法
  12.4  基于社区结构和节点拓扑结构的链接预测方法
  12.5  基于社区链接指数的链接预测方法
  12.6  本章小结
第13章  总结与展望
  13.1  总结
  13.2  展望
参考文献
名词解释
资源库
后记