本书聚焦生物信息学的基础知识和分析方法在医学领域的应用。全书共十三章，主要介绍与医学相关的生物信息学研究领域的进展与应用，包括组学技术、高通量测序技术、基因编辑技术、病原微生物基因组和药物基因组学等，并着重介绍各种生物信息资源、软件、数据库、分析平台。本书结合研究案例和实验指导，对涉及的常用分析方法进行了整合与归纳。本书的特色在于以实践应用为指导思想，让读者系统地学习生物信息数据的整合分析和挖掘过程，培养科学的生物数据分析思维。
本书适用对象主要为医学及相关专业的研究生和本科生，方便其系统学习生物信息学数据分析，开展相关研究。

第一章 绪论
第一节 生物信息学基础与研究范畴
第二节 生物信息学与精准医疗研究
第三节 生物信息学中的计算机技术与网络
第四节 生物与医学类文献检索的方法
第二章 组学技术与数据分析及其医学应用
第一节 基因组学数据分析与医学应用
第二节 蛋白质组学数据分析与医学应用
第三节 转录组学数据分析与医学应用
第四节 代谢组学数据分析与医学应用
第三章 非编码RNA功能与基因调控分析
第一节 miRNA功能研究与医学应用
第二节 lncRNA功能研究与医学应用
第三节 circRNA功能研究与医学应用
第四节 非编码RNA数据库简介
第四章 高通量测序技术与医学应用
第一节 第二代测序技术
第二节 第三代测序技术
第三节 第二代测序技术与医学应用
第四节 高通量测序策略在无创遗传筛查中的应用
第五章 模式动物与基因编辑技术
第一节 模式动物与常用数据库
第二节 基因编辑与常用数据库
第六章 病原微生物基因组与分子进化
第一节 微生物基因组与分子进化
第二节 （典型）细菌分子进化的生物学（医学）意义
第三节 （典型）病毒分子进化的生物学（医学）意义
第七章 药物基因组研究与数据分析
第一节 药物靶标筛选与药物设计
第二节 药物基因组学与精准医疗
第三节 个性化用药应用分析
第八章 常用生物信息数据库介绍
第一节 生物信息核心数据库
第二节 常用核酸数据库
第三节 常用蛋白质数据库
第四节 基因组数据库
第九章 基因注释与基因功能富集分析
第一节 基因注释
第二节 基因功能富集分析
第三节 基因注释和基因功能富集分析数据库
第十章 基因表达数据分析与应用
第一节 基因表达水平分析
第二节 基因差异表达分析
第三节 基因表达数据库及应用
第十一章 蛋白质相互作用分析和网络构建
第一节 蛋白质相互作用的分析策略与方法
第二节 STRING数据库的使用介绍
第三节 Cytoscape数据库的使用介绍
第十二章 生物信息学与临床数据整合案例分析
第一节 生物信息学分析在肿瘤疾病中的应用研究
第二节 生物信息学分析在常见复杂性疾病中的应用研究
第三节 单基因遗传病的基因突变分析与致病性预测
第十三章 常用生物信息数据分析实验指导
实验一 常用数据库及数据库查询
实验二 核酸序列分析
实验三 GO和KEGG数据库分析
实验四 GEO数据库及GEO2R的应用
实验五 蛋白质相互作用分析（一）——STRING数据库的使用
实验六 蛋白质相互作用分析（二）——Cytoscape的使用
实验七 GEPIA数据库的使用
实验八 Kaplan-Meier Plotter（KM）数据库分析
实验九 TargetScan预测miRNA的靶基因
实验十 分子进化分析软件PHYLIP的使用
参考文献
附录一 名词解释与术语
附录二 常用数据库和软件工具网址