《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。

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。
     本书可用作高等院校生 物信息学课程的教材，也可 作为科研院所相关专业学生 、研究人员的参考书。
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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生物学相关的实验。每个章节先对实验进行简单介绍，然后通过案例进行操作步骤的详细介绍。

本教材为普通高等院校十四五规划生物医学工程专业特色教材。 本教材共分为10章，内容包括生物医学工程简介、生物信息学概论、生物医学传感器、面向系统生物医学的下一代测量技术、生物大数据的统计分析与深度学习、生物材料与组织工程、医学超声与超声断层成像、三维超声成像与应用、正电子发射断层成像和质谱成像方法。 本教材可作为生物医学工程概论课程的配套教材，也可作为生物医学工程等相关专业的本科生、研究生的教科书。

生物信息学是运用生物学、数学、计算机科学等多学科技术与手段进行生物信息的获取、存储、分析、利用的一门交叉学科，是目前生物学研究的热门领域之一。本书主要介绍生物信息学的相关实验，并给出对应的习题。全书分为四篇：第一篇讲解生物信息学实验，共设计了23个实验；第二篇为习题集；第三篇为习题集参考答案；第四篇提供相关的名词解释。本书附录部分介绍了常见的模式生物和热带植物的主要特点，可供学习生物信息学的读者巩固所学的生物信息学知识，并拓展其视野。本书的内容主要对应《实用生物信息学》一书，同时兼顾其他优秀的生

神经网络在七十余年的发展历程中， 虽几经沉浮， 但仍已发展成为国际学术、产业及国家发展的焦点和热点，已成为未来创新社会发展的动力。本书从认知神经科学出发阐述了神经计算的范畴、历史与发展、基本原理等内容。全书共17章，分为两个部分: 第一部分（第1~10章）从神经网络计算的生物学基础出发，论述了前馈神经网络、反馈神经网络、竞争学习神经网络以及新兴的进化神经网络、正则神经网络、支撑矢量机网络、模糊神经网络、多尺度神经网络等模型与学习算法；　第二部分（第11~17章）论述了新近发展的深度网络模型