马年结束之际， 马斌（Ｍａ　Ｂｉｎ）和我所著的《生物信息学基础教程》在高教出版社首次印刷终于见书了，这是依据我们分别在滑铁卢大学（University of Waterloo) 和新加坡国立大学（National　University of Singapore)十几年的教学经验和科研成果创作而成的一本书。　我们衷心地希望它能在国内生物信息学基础教育方面起到抛砖引玉的作用。

      生物信息学研究的主要手段有统计方法，机器学习方法和组合算法方法。每种方法解决的主要问题有所不同。比如，算法方法在数据库查询和基因组组装等方面十分重要，扮演着不可替代的角色。在解决生物问题时，这三种手段往往缺一不可。本书主要介绍下列６大方面的基本算法和软件：双序列比对的动态规划算法，　序列数据库查询的快速方法，　多序列比对的渐进式方法，隐马尔科夫模型及其在基因序列识别中的应用，　分子进化树分析，和计算蛋白质组学。　

      本书主要的特色包括：　（１）在数据库查询快速算法方面，我们介绍了散核（ｓｐａｃｅｄ　ｓｅｅｄ）的基本思想。散核技巧是近十年来序列同源体查询方面的一个最重要的突破，　（２）　详细讨论了基因的基于隐马尔科夫链的Ｂｕｒｇｅ－Ｋａｒｌｉｎ模型，　（３）　在分子进化树分析一章中，介绍了序列祖先状态的推断　以及基因树和物种树的融合的基本知识。这两方面是比较基因组学研究的基础，　（４）　系统地介绍了计算蛋白组学的方法。特别要说的是（１）和（４）在所有中英文的教材里都少而又少。 所以，我们是持老内容新讲法的态度来写这本书的。

    生物信息学是一个日益成熟的领域。随着高通量ＤＮＡ测序的成本降为每个人都可负担得起的程度以及蛋白质组学生物技术的日益成熟，　本书讲述的内容是生物信息研发人员所应具备的基础知识。　

     作为教材，本书的内容的授课时间大约是５０个小时。　每章的后面列有一些难度不一的练习题。章节样本及购书的信息可见 http://www.math.nus.edu.sg/~matzlx/BioTextbook/index.html