生物医学方法指南

本书介绍了生物医学几个不同分支学科中有代表性的共同的研究方法。这些方法不仅使用最广泛，而且也是最基本的方法。书中概述了所介绍方法的目的、局限性，并提供了适用的替代方法。     

生物信息学基础

本书内容简练而全面，是一本很好的生物信息学教材。本书主要特点有：（1）尽可能避开繁琐的数学公式，详细介绍了算法的技术细节，免去了读者必须具备复杂的计算背景才能理解算法的前提；（2）恰当地使用图例，使读者更容易理解书中的内容；（3）广泛参阅并综合了生物信息学各关键领域的文献，帮助读者尽快掌握生物信息学的全貌。本书不仅介绍了结构生物信息学，还涵盖了比较基因组学和功能基因组学等较新领域的内容。     

应用分类数据分析与转化型研究

转化型研究一般是指将基础科学发现应用到治疗或预防疾病或损伤，其价值通常是基于探索或发展可产生有效疗法的可能性。现代生物医学将应用研究拓展到转化型研究，本书介绍的是生物医学领域中分类数据的处理新方法与转化型研究，为读者提供了生物医学运用统计方法的指南，这些统计方法包括分类数据处理以及解决实际问题的具体步骤。     

生物信息学与数学

综述了生物信息学的研究情况,讨论了生物信息学与数学的关系,并介绍了与生物信息学有关的几个数学问题。     

原始语言中的意义问题

一、需要如同Ogden和Richards在本书②所呈献的关于符号使用（Symbolism）和意义的科学，民族志学者处理原始语言时所遇到的困难例证了这种需要。二、分析一段野蛮人的话语，揭示关于意义的复杂问题，这些问题将纯粹的语言学引向关于文化和社会心理学的研究，这种语言学和民族志学相结合的研究需要本书所抽丝剥茧娓娓道出的符号理论的指导。     

生命科学领域的前沿科学：生物信息学

从生物信息学兴起的历史条件，常用的生物信息数据库，生物信息学的基本分析方法，生物信息学和计算机的关系，生物信息学的主要研究内容等方面介绍了生物信息学，阐述了生物信息学的发展前景和亟待解决的问题。     

生物信息学中的机器学习

机器学习技术例如Markov模型、支持向量机、神经网络、图形模型等，已经在生命科学数据的分析研究中广泛应用。本书收录了一些近期的机器学习方法，涵盖了生物信息学研究中的大部分问题。     

基于文献计量的我国生物信息学研究发展动态

目的：认识我国生物信息的发展的概况。方法：采用科学计量学、统计学方法，对CBMdisk生物医学文献数据库、中国期刊网2002年以前国内正式发表的生物信息学文献和首届中国生物信息学会议论文进行了统计分析。结果：生物信息学文献呈上升趋势，1994年开始有生物信息学文献刊载、1998年开始快速增长，2000年开始大幅度增长；文献主要分布于生物科学和医药的基础学科和生物医学工程领域：《生物化这与生物物理学报》、《生物化学与生物物理学进展》、《生物工程进展》等期刊是我国内生物信息学研究文献的主要期刊：北京、上海、湖南等地的研究处于领先地位。结论：物信息学在国内研究的水平呈逐年上升趋势，国内对该学科的认识不断提高，但对该学科发展的认识仍需加强，并提出一些建设性观点。     

第五届亚太地区生物信息学会议论文集

本书是第五届亚太地区生物信息学会议论文集。亚太地区生物信息学会议每年举办一次，旨在交流和讨论生物信息学领域的最新研究进展和应用。第五届亚太地区生物信息学会议于2007年1月15—17日在香港举行，有来自世界各国的一些优秀的生物信息学研究人员参加。会议共收到论文104篇，经过组委会的认真评审后，挑选出35篇编辑成本论文集。     

实用生物信息科学

本书为《核酸和分子生物学》丛书的第15卷，至今这是唯一一本沟通生物信息学家和分子生物学家，即沟通生物数据分析计算法的开发者和使用者的一本书，本书从蛋白质序列的研究和预测结构的计算法开始，直接利用实验室获得的数据改进功能预测的方法，包括一系列在实验研究中，应用不同类型的生物信息科学法。