生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。本教材内容包括生物信息学概念及发展历史、生物统计学基础、生物信息学资源、序列测定与分析、基因组学及宏基因组学、转录组学、表观遗传与转录调控、蛋白质与代谢组学、表型组学、系统生物学、计算合成生物学、生物信息学的应用、生物信息方法进阶、生物信息学新进展和生物信息学编程共15章内容，语言简练，图文并茂，紧跟

生物信息学作为新兴交叉学科领域，已经在生命科学研究中扮演着越来越重要的角色，目前已然深入生命科学的方方面面。本教材是生命科学“101计划”核心教材之一，涵盖6大模块13章内容，第1章、第4章奠定生物信息学基础与资源；第2章、第3章引入生物统计与人工智能；第5章、第9章（部分内容）、第11章阐释序列、结构与功能的理论基础；第6~10章深入组学分析；第12章展示应用与前沿；第13章夯实生物信息学实验基础。教材从基础资源到统计与人工智能，从序列结构功能理论到组学分析，再到应用前沿与实验基础，

本书包括生物信息学概述、生物信息学的生物学基础、生物数据库基本知识（核酸数据库、蛋白质数据库、文献数据库）、序列数据库、蛋白质数据库、基因序列比对、蛋白质序列比对、系统发育分析、基因预测、蛋白质结构分析与预测、亚细胞定位、药物辅助设计、叶绿体基因组的组装、线粒体基因组的组装等内容。每章的关键操作均录有视频，通过扫描二维码可获得相关软件的操作讲解；每章均辅以多个实例，实例数据基本来自教师近几年的科研成果。

了解微生物之间以及微生物与环境之间如何交互，是微生物生态学的重要研究课题。然而，由于传统的基于实验室培养的研究方法存在一定局限性，因此，生物学家对真实环境中微生物群落内部的交互了解甚少。宏基因组测序及人工智能技术的发展使得研究人员可以通过分析微生物基因组序列来了解真实环境中微生物的组成和丰度，并构建关联推断算法分析微生物群落中的复杂交互作用。本书首先对微生物宏基因组测序及其分析流程进行介绍，其次详细介绍了构建关联推断算法需要考虑的问题，最后对基于统计和人工智能的多种微生物关联推断算法进

《仿生科学与工程专业英语》教材以仿生学原理及其多学科应用方向为基础，参考国外原版课程素材和国际高水平学术期刊论文，系统介绍仿生相关学会组织与机构、仿生设计原则与方法、运动仿生学、仿生材料、仿生机械、仿生健康和仿生智能等内容。本教材面向国家建设现代化教育强国的战略需求，落实立德树人根本任务，通过提高仿生科学与工程专业领域的语言知识水平及综合运用能力，强化提升学生的国际视野和综合素养，培养学生成为我国强有力参与仿生科技领域国际事务与国际竞争、建设现代化科技强国的优秀人才。
本教材不仅适用于仿生

本书主要内容包括：生物信息数据库与软件搜集、数据库的检索、利用BLAST进行序列相似性比对、多序列对位排列——Clustal分析、分子进化分析——系统进化树的构建等。

本书分为8章，分别为绪论，生物信息学数据库、资源及常用工具，序列比对，基因组测序组装与转座子分析，分子进化与比较基因组研究，多组学关联分析，蛋白质结构与功能预测，计算机辅助药物设计基础。本书首先介绍了生物信息学的研究内容、发展历史、应用领域和相关学习平台，然后对生物学信息资源、常用工具和数据库等进行了介绍（基础性），接着根据生物信息学在**科研前沿中的应用和**进展（新颖性），以实际操作为契机进行了不同领域应用的示范，辅以窗口图片和操作视频（操作性），最后以计算机辅助药物设计（趣味性）结束。全书

生物信息学是一门应用性很强的学科，编者在多年从事生物信息学教学的基础上，根据生物学研究者最常见的需求或问题，设计了10个基础实验，目的是加深初学者对理论知识的理解，包括分子序列数据库、BLAST搜索、多序列联配、系统发生树构建、序列拼接与基因预测、基因组可视化、蛋白质功能域及结构预测、非编码microRNA鉴定及其靶标预测、转录组分析、Python基础及利用Python提取序列。这10个实验在个人电脑上即可完成，全部是通过在线服务或Windows版软件来实现，从而方便操作。

本书从基本的生物信息学相关的计算机的使用，到利用生物信息学方法去分析和探讨一个实际的生物学问题，总共设计十三个大实验，包括linux入门及操、编程基础及简单应用、NCBI网站使用、EBI网站使用、序列比对分析、进化分析、转录组组装、转录组分析、基因组组装、基因组注释、基因预测、比较基因组、综合实验，每个实验中又包括了当前为流行和应用广的相关软件。其中基础部分适合本科生教学，而提高部分适合研究生教学。本书的所有实验基本包含了现阶段核酸序列分析方面的主要软件和应用。

全书分为绪论、生物信息数据库、数据库查询、序列比对与数据库相似性搜索、DNA序列分析、蛋白序列分析、生物信息学软件及使用、R与Bioconductor、GEO2R、富集分析、文献信息检索、EndNote20参考文献管理软件12部分。编者根据自己的教学实践，以图文并茂的方式介绍相关内容，以期使学生了解和掌握一些较常用的生物信息资源和工具。
本书是一本简明且实用性较强的生物信息学教程，适合生物学相关的非生物信息专业的学生使用，也可为从事生物学相关的教学、科研人员参考使用。