《仿生智能优化凤仙花算法》系统地描述了一种新型群体智能算法——凤仙花优化算法,它的产生、算法实现、理论分析、算法改进及其应用,为读者勾勒出了凤仙花优化算法的全景图像。主要内容包括:凤仙花优化算法的基本原理与实现及其性能分析、收敛性和时间复杂度分析、改进算法、多目标凤仙花优化算法的化实现,以及几种应用实例。书中重点介绍了

所谓的“爆发性气旋”（explosivecyclone），也有学者称其为“气象炸弹”（meteorologicalbomb），具有短时间内中心气压迅速降低、气旋强度急剧增大的特点，目前国内学术界系统地开展爆发性气旋研究工作的甚少。 本书共6章，首先介绍了爆发性气旋的定义，回顾了爆发性气旋的研究历史，给出了考虑风速影响

本书由四十余所高校联合编写而成，系统全面地介绍生物信息学的基本概念与内容。全书内容涵盖分子生物学数据库、序列结构与功能分析、基因表达与非编码RNA转录分析、蛋白质结构与功能、系统生物学、合成生物学，以及计算生物学等生物信息学中的重点问题书中配有大量的二维码及部分视频资源，方便读者利用移动设备进行查询与学习。 本书可用

本书是《生物信息学》（科学出版社出版，陈铭主编）的配套实验教程，由浅入深，全面地介绍了生物信息学涉及的实验方法。全书共12个章节，涵盖了生物信息学需要掌握的基础计算机技术，如Linux系统、R语言的基本操作命令；以及数据库使用、序列比对、进化分析、基因预测、转录组分析、转录调控分析、单细胞转录组分析、蛋白质分析以及系统

本书是“计算机科学与技术手册系列”图书之一，该系列图书内容全面，以理论联系实际、能学到并做到为宗旨，以技术为核心，以案例为辅助，读者全面学习基础技术、代码编写方法和具体应用项目。旨在为想入相应领域或者已经在该领域深耕多年的技术人员提供新而全的技术性内容及案例。本书以Java开发为主要内容，分为3篇，分别是：基础篇、案例

本书围绕非编码RNA，采用多种生物信息学方法和工具，对其在卵巢癌中的功能及作用机制进行了深入研究。其中主要对作者本人开发的lncScore、LncMiM、IRESbase及IRESfinder等工具进行了重点介绍。书中的研究结果，或可为卵巢癌的早期诊断及靶向治疗药物的研发提供重要科研线索，研究思路与方案可为其他癌症相关

以的高通量生物信息数据为分析对象，系统介绍常用的以及更新的生物信息分析方法、工具，以及数据分析的流程步骤，涵盖R语言编程、基因组测序数据分析、变异识别、RNA测序(RNA-Seq)数据分析(基因表达分析)、基于ChIP-Seq、ATAC-Seq等数据的转录调控分析、系统发生分析、分子网络构建、单细胞测序数据分析、数据融

本书是编者在给生物、食品相关专业学生讲授生物信息学课程的基础上整理编撰而成的。全书共有15章，第1-2章分别为生物学与计算机的基础知识；第3-10章介绍DNA、RNA以及蛋白质序列分析，为生物信息学的基本理论与方法；第11-15章介绍下一代测序（NGS）数据分析方法及其应用，如基因组组装、基因变异检测、转录组

本书针对生物信息学领域呈指数级增长的多源、海量、异构、高维生物数据，系统介绍了机器学习、深度学习的基本理论和方法，主要针对蛋白质相互作用预测、miRNA与疾病关联分析、药物-靶标发现与确证等方向开展机器学习方法的理论分析与算法研究。本书可为生物信息学的初学者提供入门知识，也可为相关领域的研究人员提供参考。

本书针对布谷鸟搜索算法和人工蜂群算法，利用模式搜索趋化，全局侦察策略和二阶振荡机制等提出了新的改进的群智能优化算法以提高算法的性能，并应用于解决三维点云配准优化问题。（1）提出了一种基于模式搜索趋化的布谷鸟搜索算法。该方法采用全局探测和模式移动交替的模式搜索趋化策略，利用自适应竞争机制动态选择解数量，并结合优势集搜索机