本书系统地阐述了当代生物信息学中多个前沿研究方向，内容涵盖DNA/RNA甲基化预测、蛋白质复合物三维结构建模、序列比对与同源搜索算法、蛋白质功能预测，以及癌症标志基因筛选与生存分析等关键主题。全书立足于多组学融合和人工智能驱动的技术背景，结合深度学习、图模型、统计学习等先进方法，深入剖析了从分子结构到疾病标志物挖掘的完整流程，具有较强的理论深度与实用指导价值。在内容编写与结构编排方面注重系统性与逻辑性，围绕从分子结构到功能预测再到疾病标志物识别的研究主线，设置了六大核心章节，涵盖DNA/RNA甲基化预测、蛋白质复合物三维结构建模、多序列比对与同源搜索算法、蛋白质功能预测，以及癌症标志基因筛选与生存分析等内容。全书在理论阐述的基础上，深入介绍主流算法与技术实现，兼顾经典方法与前沿模型，尤其强调深度学习与多组学融合策略在生物信息分析中的应用。此外，本书充分融合结构生物学、表观遗传学与肿瘤学等交叉学科视角，体现出强烈的跨领域研究特征。内容编写中配备了丰富的真实数据案例与可视化图表，增强了知识的直观性与实用性；同时附设数据库索引、方法工具列表及关键代码示例。