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1 绪论1

1.1计算机在生命科学中的应用1

1.2生命科学中常用的计算机软件概述6

2生物信息学10

2.1生物信息学概述10

2.2常用的生物信息数据库13

2.3数据库的检索和应用17

2.4蛋白质和核酸的结构与功能的预测分析20

3生命科学中的数值方法28

3.1 学习生命科学中数值方法的意义28

3.2近似值和舍入误差29

3.3截断误差和泰勒级数31

4 MATLAB软件与数值计算功能36

4.1 引言36

4.2 MATLAB的语言结构37

4.3矩阵、变量、运算和表达式38

4.4绘图和控制语句41

5非线性方程的数值解法43

5.1引言43

5.2初值估计44

5.3简单迭代法46

5.4埃特金迭代法49

5.5 牛顿法52

5.6插值法54

5.7有记忆的单点迭代法57

5.8用MATLAB求解非线性方程58

6线性方程组的数值解法61

6.1引言61

6.2解线性方程组的直接法62

6.3解线性方程组的迭代法70

7插值法和数值微分80

7.1 引言80

7.2拉格朗日插值多项式81

7.3牛顿插值多项式86

7.4三次样条插值88

7.5数值微分93

7.6应用MATLAB进行插值和微分计算96

8数值积分101

8.1引言101

8.2 牛顿－柯特斯公式103

8.3变步长梯形求积法105

8.4龙贝格求积法107

8.5高斯求积法109

8.6 应用MATLAB计算积分113

9常微分方程初值问题的数值解法116

9.1 引言116

9.2数值解法的基本思想116

9.3欧拉方法119

9.4龙格－库塔法122

9.5用MATLAB求常微分方程的数值解法128

10生物统计学基础133

10.1随机变量的分布133

10.2随机变量的数字特征——数学期望和方差137

10.3样本的特征值和常见分布138

10.4参数估计143

10.5假设检验146

11生命科学实验数据的误差分析151

11.1实验数据的测量误差151

11.2随机误差152

11.3随机误差的传递153

11.4实验数据的预处理160

11.5系统误差164

12生命科学中的数学模型建立169

12.1实验数据处理和数学模型的建立169

12.2数学模型的建立方法170

12.3数学模型的选择173

12.4生命科学中的数学模型特征175

13生命科学中常见的数学模型178

13.1生物传递模型178

13.2 生物种群的指数增长模型180

13.3 生物种群相互作用模型182

13.4生态数学模型184

13.5药物动力学模型186

13.6群体遗传学模型189

13.7生命科学的其他典型数学模型191

14数学模型的求解194

14.1数学模型的求解和最小二乘法原理194

14.2实验数据的一元线性回归195

14.3多元线性回归202

14.4逐步回归法219

14.5回归方程的预测和控制222

15非线性模型的求解225

15.1非线性模型的线性化225

15.2非线性模型的拟合229

15.3非线性回归模型的检验234

15.4最优化方法及MATLAB优化求解237

16生命科学实验设计242

16.1实验设计概述242

16.2 正交实验设计244

16.3回归正交设计250

16.4 序贯实验设计258

附录1标准正态分布表263

附录2 t分布表265

附录3 X分布表266

附录4 F分布表268

附录5常用正交表272

附录6回归正交设计表275

附录7 交拉丁方表278

参考文献279