生物医学信息学((美)Edward H. Shortliffe主编;罗述谦主译)思维导图
生物医学信息学
生物医学信息学1.生物医学信息资源按载体形态可以分为印刷型资源、缩微型资源、视听型资源、数字化资源，其中印刷型和数字化资源是目前生物医学领域的两大主流信息资源。
P152.ISBN称为国际标准书号，ISBN7，其中“7”代表中国。
P153.核心期刊的方法有多种，目前比较公认的方法有文摘法和引文法。
P174.特种文献又称为非书非刊资料，包括除图书、期刊以外的其他出版物。
特种期刊主要有科技报告、会议文献、标准文献、专利文献、学位论文、政府出版物、产品资料、技术档案等。
P175.全世界每年出版的科技报告约为70万件，主要有美国政府的四大报告，即PB（美国政府出版局）报告、AD（美国武装部队技术情报服务）报告、NASA（美国国家宇航局）、AEC（美国原子能委员会）报告。
P186.免费生物医学全文电子期刊分布：1.Freemedicaljournals；2.Highwire免费期刊；3.Science Online等。
Science Online：科学在线（http：///或http：///）是反映当前自然科学各领域研究动态和成果的综合性杂志，刊载论文、报告、评论、简讯、新闻和书评。
（美国科学的网上版，国内免费）P417.重要生物医学综合：P421）National Center For Biotechnology Information（NCBI:美国国家生物技术信息中心）。
Entrez包括的数据库有核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、全基因组数据库、大分子结构数据库、Popset数据库、在线孟德尔人类遗传学数据库、PubMed数据库。
Popset数据库包括在各种人群、进化及突变研究中产生的配对序列，及其核酸和蛋白质数据。
在线孟德尔人类遗传学（OMIM）数据库：有关人类基因和遗传疾病的目录数据库。
PubMed数据库：包括生物医学相关综合文献信息，及其与序列相关的文献信息。
2）National Institute of Health（NIH）：美国国立卫生研究院：http：//。
生物信息预测学Microsoft Word 文档 (3)
生物信息预测学-------创吏人罗富民一项划时代的信息预测工程〖BT)〗〓〓〖ML+〗人类在生产生活和生存斗争的过程中，不可避免地会遇到种种灾祸和疾患。
灾祸疾患的突如其来，往往会使人措手不及，难以招架，从而造成不必要的伤亡，或导致损失。
人类早就意识到预知吉凶、早作准备、未雨绸缪、防范于未然的重要性，因此，自古以来，人们就一直不间断地探索、发现、研究、创造种种预测术，用以预测人生，推断未来，以趋吉避凶，使人们从积极的角度去防范、回避祸患，在逆境中求得安全和顺利。
于是，历史也就造就出一大批预测学家，创造了易经八卦、四柱八字、奇门遁甲、六壬神课、各种经书神数以及星相占术等等，光是九卷本《四库术数丛书》中所收集的预测术，就有数十种之多，真是星光熠熠，璀灿夺目。
但是，所有这些预测术，都离不开天干地支和阴阳五行。
有些预测术虽然没有用到天干地支的字眼，但其演绎依然离不开五行生克制化之玄机。
所以传统的预测术都可以称之为五行生克术。
能不能从根本上打破天干地支的组装框架，完全脱离阴阳五行的生克制化，研究和创立一种全新的、与现代科学接轨的、与现实更加靠近的预测方法呢?能不能开辟一个适应信息时代的、以电磁场及信息波理论为指导、以信息共振为原理的信息预测的新纪元呢?这就是摆在我们面前的一个崭新而巨大的课题。
第一个吃螃蟹的人，我们深深地佩服他的勇敢。
第一个登上珠穆朗玛峰的人，我们也衷心美誉他为“英雄”。
那么，第一个开辟预测技术新纪元的人，你赞叹他的勇敢，你称誉他为“英雄”，难道过分吗?所以，我高度肯定、高度赞赏《生物信息预测学》的创立者罗富民先生!罗富民先生的“五四预测工程”，就是一项划时代的信息预测工程!他的“〖HTH〗生物信息预测术”完全打破了天干地支、阴阳寺行的组装框架，适应了信息时代的现实，靠近了现代科学的实际，满足了人和社会的需求，开辟了预测技术的新纪元。
〖HT〗罗富民先生在青年时代就苦读和深研了《易经》、《奇门遁甲》、《大六壬数》、《梅花易数》、《命理探源》、《测字秘牒》等大量古籍。
生物信息学 教学大纲
生物信息学一、课程说明课程编号：090248Z10课程名称（中/英文）：生物信息学/Bioinformatics课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：数据结构、计算机程序设计基础、算法设计与分析、数据库原理适用专业：计算机科学与技术教材、教学参考书：1.琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译,《生物信息学算法导论》,化学工业出版社, 2007年2.吴祖建, 高芳銮, 沈建国, 《生物信息学分析实践》, 科学出版社, 2010年3.刘伟, 张纪阳, 谢红卫, 《生命科学与信息技术丛书:生物信息学》，电子工业出版社，2014年4.M.泽瓦勒贝(Zvelebil.M.), JO.鲍姆编, 李亦学, 郝沛主译，《理解生物信息学》，科学出版社，2012年5.《探索基因组学蛋白质组学和生物信息学》, 坎贝尔，海尔著，孙之荣主译, 科学出版社, 2007年6.李霞，《生物信息学》,人民卫生出版社，2010年二、课程设置的目的意义生物信息学是生物学与信息科学交叉融合形成的新兴学科,是计算机专业的选修课程。
课程主要介绍生物信息学的基本概念和热点的计算问题，通过对生物信息学基础知识和相关数据库的介绍及序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物信息学领域的热点计算问题的展开与探讨，引导学生全面认知和了解生物信息学的基本研究内容与研究方法、研究前沿问题和应用前景，把握国际学科发展脉搏，开拓学生的学术视野和培养学生初步具备创新科学研究的能力。
三、课程的基本要求按照本专业培养方案的培养要求，参照培养方案中课程体系与培养要求的对应关系矩阵，阐述本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求。
本课程通过对生物信息学的基本概念和热点计算问题的学习，使学生熟悉、掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库，了解生物信息学领域的前沿问题和主要技术，能运用已学的算法技术解决序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物计算问题。
生物医学信息学PPT课件
包括灰度共生矩阵、小波变换、SIFT特征等 ，根据具体的应用场景选择合适的特征提取 方法。
三维重建与可视化展示
三维重建的定义
将二维医学影像数据转换成三维模型的过程，可以更直观地展示人体 内部结构和病变情况。
常用的三维重建方法
包括面绘制和体绘制两种，面绘制通过对物体表面进行三角剖分来构 建三维模型，而体绘制则直接对三维数据场进行可视化。
成果转化
促进生物医学信息学研究成果的转化和应用，推动其与医疗、健康 等产业的融合发展，提高公众健康水平。
利益分配机制
建立合理的利益分配机制，保障研究者和参与者的合法权益，促进生 物医学信息学的可持续发展。
THANKS
感谢观看
图像分割与特征提取方法
图像分割的定义
常用的图像分割方法
将图像分成若干个具有相似性质的区域， 并提取出感兴趣目标的技术。
包括阈值分割、边缘检测、区域生长、水 平集方法等，根据图像的特点和应用需求 选择合适的分割方法。
特征提取的意义
常用的特征提取方法
从图像中提取出对于后续分析和处理有意 义的特征，如纹理、形状、大小等。
数字滤波与模拟滤波
数字滤波具有灵活性和高精度 ，模拟滤波具有实时性和低成 本。
小波变换
适用于非平稳信号的处理，可 同时进行时频分析。
特征提取与模式识别技术
特征提取方法
时域分析、频域分析、时频分析等， 可提取信号中的关键信息。
模式识别技术
包括有监督学习、无监督学习和深度 学习等，可对提取的特征进行分类和 识别。
发展历程
生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信 息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信 息学的研究和应用领域不断拓展。
生物信息学-第12章-人民卫生出版社
(八) 连通度的分布函数和聚类系数函数
通过统计不同连通度的节点占全部节点的比例，能 够得到一种重要的描述网络连通性的属性：连通度 的分布函数P(k), k=1,2,...。
聚类系数函数C(k) 当函数自变量等于k时， C(k)即 为所有连通度为k节点的聚类系数的平均值。
二、无标度网络
(一) 无标度网络定义
/pub/databases.html
2.TRRD数据库
TRRD数据库是在不断积 累的真核生物基因调控 区结构－功能特性信息 基础上构建的。 每一个TRRD的条目里包 含特定基因各种结构－ 功能特性：转录因子结 合位点、启动子、增强 子、静默子、以及基因 表达调控模式等。
第十二章 生物分子网络
Biomolecular Network
首都医科大学 童隆正 高磊
第一节 引言
Introduction
网络是复杂系统存在的普遍形式
公路交通网
互联网
社会网络示意图
生命活动本身的复杂性和迅速增加的海量 数据资源要求生命现象必须要在成千上万 个生物分子组成的复杂系统层面上予以认 识。 为揭示数量巨大的生物大分子及其间的相 互作用如何在复杂的生存环境中行使生物 学功能，需要研究者采用不同于传统生物 学研究手段的新技术。 本章将介绍网络分析在系统生物学中的应 用。
二分网络
(五) 网络中的路径与距离
网络中节点G到节点 C的路径有： l1={G, A, B, C} l2={G, A, D, C} l3={G, F, A, B, C} l4={G, F, A, D, C}
从节点G到节点C的路径中，l1和l2的长度为3，l3和l4的长 度为4。
长度最短的路径称为最短路径，最短路径的长度称为从起 点到终点的距离，上图中从节点G到节点C的距离为3
生物信息预测学
生物信息预测学----------创吏人罗富民第一章生物预测学的是什么?1、现代预测的由来及情况随着科学的发展进步，科学的分支越来越细，研究问题也越来越深入，许多人们不以为然的学问，已成为现代研究的课题，在今天的电子工程、红外技术、模糊数学。
仿生学以及医学的高度发展，使我们研究生物遥感技术已成为可能，罗富民老师在研究中国现代预测学中，取名为<<生物信息预测学>>，也就是产用了生物遥感技术，它是以唯物辩证法的观点，利用现代物理学、数学、医学、仿生学，对生命信息的超前感知现象，进行归纳分析、总结结果，利用统计学上的T值、P值进行检验，得出的结果小于0.01（即效验在95%以上），也就是有显著差异性，是经过数学统计验证的一项划时代的信息预测工程学科，罗富民老师在新宁县的几年营业中，人们络绎不绝，接踵而至，日达50-60人次以上，罗老师坚持说错一句不收钱，个个都是满意而归。
尽管这部预测学处在研究的启蒙阶段，但它毕竟是一个无形的信息源，去分析有形的事实的科学工作过程，不含半点主观臆断或瞎猜胡说，它以信息是物质存在的一种形式的唯物观去实践，同时也借鉴了现代数学的统计手段，对生物信息的传递和事情的预测，进行了科学的排列组合，力求以最快的计算速度，得出最准确的结论，从它的问世到现在，已经快二十年时间，可以说是年轻边缘的科学，但罗老师本人为他的问世，足足倾注了一生的心血，今天它正以前所未有的准确性、实用性、科学性，为我们的时代服务，并在实践中不断完善，不断提高，为此，我呼吁全社会，尤其是广大知识阶层，一起行动起来支持参与或指导我们的生物信息预测学的工作。
2、万事万物都存在信息，而且是以波的形式传递。
由它诞生的原因来讲，来自爱因斯坦的波-物互换定律及麦克斯伟的电磁理论，对我们研究现代观测学是一个很好的启迪。
爱因斯坦认为："任何物质，都以波动形式，向外辐射能量，而任何波的本身，就是一个物质。
分子生物学必看书籍
分子生物学必看书籍想要学好分子生物学，选择一本好的参考书籍是十分重要的。
下面是店铺精心为您整理的分子生物学必看书籍，希望您喜欢!分子生物学家必看书单《The Eighth Day of Creation》这本书中文名为《创世纪的第八天》，美国华裔生物学家蒲慕明把它视为生物学研究生必读经典。
书里讲述了分子生物学创立及发展的故事，美国的Horace Freeland Judson 所著。
他在十年间访问了130 余位科学家，将 20 世纪 40~60 年代所有重要的分子生物学工作都记录了下来。
《The Molecular Vision of LifeKay》Lily E 著，这本书追溯和分析分子生物学的概念根源和发展，关注重要的研究人员。
他还著有《Who Wrote the Book of Life》。
《The Immortal Life of Henrietta Lacks》也许你不知道海瑞塔·拉克斯是谁，但学生物的你一定知道HeLa 海拉细胞系，这个命名就来自于海瑞塔·拉克斯。
她患有恶性宫颈癌，患处细胞参与测试了细胞在太空环境下的变化，参与研发了小儿麻痹症的疫苗。
本书写的就是她的故事。
《The Leviathan and the Air Pump》科学建构主义的经典之作，科学史家Steven Shapin 、Simon Schaffer 所著。
《 THE DOUBLE HELIXDNA》双螺旋结构发现者 James D. Watson 所著，介绍了科学金字塔尖的那些科学家工作、社交、生活等各方面。
想知道大牛们的科研生活，那就看看吧。
《The Origin Of Species》达尔文的这本《物种起源》就不多介绍啦，大家都熟悉，主要讲了“遗传”、“变异”、“物竟天择适者生存”的观点。
《The Voyage of the Beagle》《小猎犬号航海记》，达尔文写的环球之旅，算是散文。
生物医学信息学-FudanUniversity
Kristin Kostka
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
Christian Reich
Population Level Estimation 患者水平预测
Patrick Ryan
Population Level Estimation 患者水平预测
唐金陵教授
Evidence-Based Medicine 循证医学
唐金陵教授
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Christian Reich
OMOP CDM/Vocabulary OMOP 通用数据模型与术语集
Mui Van Zandt
Cohort Definition and Phenotyping 队列设计及表型研究
刘雷教授，博士生导师，复旦大学生物医学研究院 PI，复旦大学大数据研 究院医学影像智能诊断与医学信息学研究所所长。长期从事生物医学信息学研究， 发表 SCI 论文 60 余篇，取得软件著作权 20 余项，申请专利 6 项。
Mui Van Zandt 是 IQVIA 艾昆纬公司（原昆泰-艾美仕公司）的产品开发总监， 负责管理 OMOP 团队。Mui 的专业领域包括软件开发，数据转换，敏捷过程和项 目管理。 OMOP 团队已经在 6 个不同国家的 12 个不同数据集上执行 OMOP ETL 转 换。 Mui 在 OMOP 模型中研究大型患者数据库以及支持这些转换所需的标准词汇 表方面有广泛的知识和积累。Mui 通过各种 OHDSI 工作组积极为社区做出贡献。 她是中国 OMOP CDM /词汇工作组的联合领导人之一。