バイオインフォマティクスがわかる！おすすめ本15選（2026年）
バイオインフォマティクスは生命科学と情報科学が交差する最先端の分野です。 膨大な生物データを解析し、生命の謎に迫るこの領域は、 研究者だけでなく、医療や創薬、データサイエンスに興味がある方にも大きな魅力があります。
ここではバイオインフォマティクスに関するおすすめの書籍を、 ランキング形式で1位から順番に紹介します。
改訂 独習Pythonバイオ情報解析〜生成AI時代に活きるJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、Scanpyの基礎を身につけ、シングルセル、RNA-Seqデータ解析を自分の手で (実験医学別冊)
生命科学研究者向けにPythonを使ったバイオインフォマティクス解析の 基礎から応用までを丁寧に解説した入門書です。
JupyterやNumPy、pandasなどの基本操作から、 RNA-Seqやシングルセル解析、データの可視化まで幅広くカバー。 改訂版では生成AIの活用法やScanpyの詳細な使い方も追加され、 サンプルデータとコード見本付きで、 初学者でもすぐに実践的な解析を始められる構成になっています。
目次
第1章 この本の使い方と事前準備 第2章 生成AIを用いたプログラミング 第3章 Jupyter Notebookの使い方 第4章 Python速習コース 第5章 文字列処理の基本 〜ファイルの読み書き，正規表現 第6章 Biopythonを用いた塩基配列データの扱い方 〜オブジェクト指向入門 第7章 pandasはじめの一歩 〜表形式データの扱い方 第8章 RNA-Seqカウントデータの処理 〜pandas実践編 第9章 データの可視化 〜Matplotlib，Seabornを用いたグラフ作成 第10章 統計的仮説検定 〜RNA-Seqデータを用いた検定の基本からモデル選択まで 第11章 シングルセル解析（１） 〜テーブルデータの前処理 第12章 シングルセル解析（２） 〜次元削減 第13章 シングルセル解析（３） 〜クラスタリング 付録A NumPy入門 付録B Scanpyを使ったシングルセル解析 索引
AlphaFold時代の構造バイオインフォマティクス実践ガイド〜今日からできる！構造データの基本操作から相互作用の推定、タンパク質デザインまで (実験医学別冊 最強のステップUPシリーズ)
2024年ノーベル化学賞テーマとなったAlphaFoldを中心に、 構造バイオインフォマティクスの基礎から応用までを体系的に解説した実用書です。
タンパク質立体構造データの可視化や解析、AlphaFoldやColabFoldを使った予測手法、 分子ドッキングやMDシミュレーションによる機能推定まで、 手順やツールの使い方を具体的に紹介。 さらに、タンパク質デザインや変異効果予測など、 最新の研究事例や実践的なノウハウも満載です。
目次
第1章 概論と基礎知識 第2章 立体構造データの入手と可視化・簡易計測 第3章 立体構造によるタンパク質の機能推定 第4章 応用・発展的研究
バイオインフォマティクス入門 第2版
日本バイオインフォマティクス学会が編集した公式の教科書であり、 技術者認定試験の受験者にも使用されている定番の一冊です。
全90項目が見開き2ページでまとめられ、 図解・参考文献・練習問題付きで学習しやすい構成が魅力。 第2版では、深層学習やAIの導入、研究倫理など、 近年の重要テーマが新たに加わり、 より実践的かつ現代的な内容へとアップデートされました。 初学者がバイオインフォマティクスの全体像をつかむのに最適な一冊です。
（読者の口コミより）・実際にバイオインフォマティクスに関わる仕事を担当するにあたっては、特段必要のない知識も多いかもしれないが、基本的なリテラシーとして一通り学んでおくことで、あとで力になってくるのではないだろうか。
目次
第１章 生命科学 第２章 計算科学 第３章 配列解析 第４章 構造解析 第５章 遺伝・進化解析 第６章 オーミクス解析
トランスクリプトーム解析 (バイオインフォマティクスシリーズ 6)
RNA-seqを中心としたトランスクリプトームデータ解析の理論と実践を 体系的に解説した専門書です。
分子生物学やシーケンシング技術の基礎から始まり、 配列アセンブリ、リードマッピング、発現量の定量、 発現変動遺伝子の検出、エンリッチメント解析、次元圧縮やクラスタリング、 1細胞RNA-seq解析、そして最新の計測技術まで幅広く網羅しています。
各種アルゴリズムや理論を本質を押さえつつ解説し、 トランスクリプトーム解析の全体像と実践的な知識を学べる一冊です。
目次
１ 分子生物学とトランスクリプトーム解析の基礎 ２ トランスクリプトームアセンブリ ３ リードマッピング ４ 発現量の定量 ５ 発現変動解析 ６ 高次解析 ７ 次元圧縮 ８ クラスタリング ９ １細胞ＲＮＡ‐ｓｅｑ解析 １０ 発展的な計測技術
よくわかるバイオインフォマティクス入門 (KS生命科学専門書)
藤博幸氏編集、岩部直之氏・川端猛氏・浜田道昭氏・門田幸二氏らが執筆した、 バイオインフォマティクスの全体像を初心者にもわかりやすく解説する入門書です。
配列解析や分子系統解析、タンパク質の立体構造解析、ncRNA解析、NGSデータ概論、 ゲノムやトランスクリプトーム、エピゲノム、メタゲノム、 プロテオーム解析など、幅広い分野を網羅。 オミクス解析や機械学習など最新の研究トピックも第一線の研究者が紹介し、 カラー図表で視覚的にも理解しやすい構成となっています。
（読者の口コミより）・バイオインフォマティクスの基本的なところがまとまっていて、良いと思います。
目次
配列解析 分子系統解析 タンパク質の立体構造解析 ｎｃＲＮＡ解析 ＮＧＳデータ概論 ゲノム解析 トランスクリプトーム解析 エピゲノム解析 メタゲノム解析 プロテオーム解析 データベース バイオのための機械学習概論
バイオインフォマティクスのための生命科学入門 (バイオインフォマティクスシリーズ 1)
数理情報学分野の学生や技術者、研究者を対象とした生命科学の基礎解説書です。 数式を使わず分子生物学のセントラルドグマやオミクスデータの測定技術、 ゲノムや遺伝子、エピゲノムなど、 バイオインフォマティクスで頻出する重要事項をやさしく解説。
さらに、生体分子の立体構造や分子間相互作用、 進化遺伝学・微生物学分野におけるバイオインフォマティクスの役割まで幅広く網羅しています。 バイオインフォマティクスの基礎を効率よく学べる一冊です。
目次
１ 分子生物学のセントラルドグマとオミクスデータ セントラルドグマの基礎 オミクスデータの測定技術 ゲノムと遺伝子 エピゲノムと転写制御 トランスクリプトームと転写後発現制御 プロテオームとタンパク質機能 データベースとオミクスデータ解析 ２ 生体分子の高次構造と分子間相互作用 生体分子の立体構造決定法と構造データ 生体分子に働く力・化学結合 生体分子の高次構造 分子間相互作用 ３ 進化遺伝学・微生物学のためのバイオインフォマティクス 進化遺伝学のバイオインフォマティクス 微生物学のバイオインフォマティクス
ゲノム配列情報解析 (バイオインフォマティクスシリーズ 5)
ゲノム配列解析の理論と実践を体系的に解説した一冊です。 コンピューターの仕組みやデータベースからの配列取得、 DNA配列決定法、文字列検索アルゴリズムなど、基礎から解説しています。
ペアワイズアラインメントや多重配列アラインメント、 分子系統樹推定、進化距離の計算、BLASTによる相同性検索、 機能アノテーションなど、 現場で使われる解析手法をPythonのサンプルコードとともに紹介。 付録ではデータファイルのフォーマットも解説されています。
目次
１ 文字とコンピューター コンピューターの仕組み コンピューターにおける文字と符号化 ほか ２ ゲノム配列決定とＤＮＡ ＤＮＡの性質 複製 ほか ３ ペアワイズアラインメント 最適化問題としてのペアワイズアラインメント推定 ＤＮＡ間のスコア ほか ４ 分子系統樹推定と多重配列アラインメント 進化距離と進化速度 進化距離推定をもとにした分子系統樹再構築法 ほか ５ 機能解析と相同性検索 統計的仮説検定 ゲノムワイド関連解析による疾患関連遺伝子の探索 ほか
タンパク質の立体構造入門――基礎から構造バイオインフォマティクスへ (KS生命科学専門書)
タンパク質構造の基礎から最新の解析技術までを解説する入門書です。
構造の分類や物理化学的性質、立体構造の特徴抽出や比較、 配列と機能の関係、アミノ酸配列からの構造予測・デザイン、分子シミュレーション、 構造決定法などを幅広くカバーしています。
初学者にもわかりやすく、タンパク質の「かたち」と機能の理解に役立つ一冊です。
（読者の口コミより）・分かりやすく、バランスの取れた入門書
目次
第１章 タンパク質構造の基礎 第２章 タンパク質構造の物理化学 第３章 タンパク質の立体構造の特徴抽出と構造比較 第４章 タンパク質の配列・構造・機能の関係 第５章 アミノ酸配列からの構造予測とデザイン 第６章 分子シミュレーション的な技法 第７章 立体構造決定法
進化で読み解く バイオインフォマティクス入門
バイオインフォマティクスの全体像を“進化”の視点から体系的に解説した入門書です。 分子やゲノムの基礎、遺伝と進化、配列解析や分子系統樹作成、 機械学習による予測法、遺伝子発現やタンパク質解析、データベース利用まで幅広く網羅しています。
生物学・統計・情報科学の基礎から丁寧にフォローし、 解析の目的や手法を順序立てて学べるため初学者の独習にも最適です。
（読者の口コミより）・理解するのは大変だがよい教科書
・進化というテーマに沿ってバイオインフォマてクスを勉強でき一石二鳥です。
目次
１ 分子・ゲノムに関する基礎知識 ２ 遺伝と進化に関する基礎知識 ３ 集団内・種内の配列解析法 ４ 種間の配列比較法 ５ 配列のアラインメントと相同性検索法 ６ 分子系統樹作成法 ７ 機械学習による予測法 ８ 遺伝子配列決定法とアセンブル法 ９ 遺伝子発現情報解析法 １０ タンパク質解析法 １１ データベースへのアクセスとその利用法 補遺（Ａｐｐｅｎｄｉｃｅｓ）
Pythonではじめるバイオインフォマティクス ―可読性・拡張性・再現性のあるコードを書くために
Pythonを活用したバイオインフォマティクスプログラミングの書籍です。
第1部では学習プラットフォーム「Rosalind」を使い、 DNA配列の解析やアルゴリズム実装など14の課題を通じて、 基礎から応用まで手を動かしながら学べます。
第2部では、より複雑なプログラムや重要な設計パターン、 文書化・テスト・リリースなど、 再現性のある科学的ソフトウェア開発のノウハウを解説。 バイオインフォマティクス研究に役立つPythonスキルを身につけられる一冊です。
（読者の口コミより）・業務でPythonを普段使いしているバイオインフォマティクス研究者にイチオシ
目次
第１部 Ｒｏｓａｌｉｎｄ．ｉｎｆｏチャレンジ テトラヌクレオチド頻度：モノを数える ＤＮＡからｍＲＮＡへの転写：文字列の改変、ファイルの読みだし、書き込み ＤＮＡの逆相補鎖配列への変換：文字列の操作 フィボナッチ数列の作成：アルゴリズムのコーディング、テスト、およびベンチマーク ＧＣ含量の計算：ＦＡＳＴＡ形式ファイルのパースと塩基配列の分析 ほか 第２部 その他のプログラム Ｓｅｑｍａｇｉｃｋマジック：レポートの作成と整形 ＦＡＳＴＸ ｇｒｅｐ：配列を選択するユーティリティプログラムの作成 ＤＮＡシンセサイザー：マルコフ連鎖を用いた合成データの作成 ＦＡＳＴＸサンプラー：配列ファイルからランダムにサンプリング ＢＬＡＳＴデータの処理：区切りテキストファイルの解析 ほか
生物統計 (バイオインフォマティクスシリーズ 3)
生命ビッグデータ解析に不可欠な統計科学の基礎を体系的に解説した一冊です。 確率論や大数の法則、中心極限定理、仮説検定とP値、多重検定補正、回帰分析、 ベイズ推定、マルコフ過程、マルコフ連鎖モンテカルロ法など、 現代の生命科学研究で頻用される統計手法を幅広く網羅しています。
各手法の数学的導出を丁寧に示し、原理から理解できる構成が特徴です。 仮説検定や過適合、多重検定補正など、 データ解析の現場で重要となる概念も具体例を交えて解説しています。
（読者の口コミより）・とても良い本だと思います。 演習などは別の本ないし論文や実験の解析で学ぶ必要があると思いますが、大変明瞭簡潔で素晴らしいです。
目次
統計解析の目的と確率空間 確率分布の具体例 大数の法則と中心極限定理 仮説検定とＰ値 仮説検定の具体例 多重検定補正とｆａｌｓｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｒａｔｅ 確率モデル解析と最尤推定法 混合正規分布と期待値最大化法 回帰モデルの正則化とベイズ推定 マルコフ過程と平衡分布 ランダムサンプリングと数値積分 事後分布とマルコフ連鎖モンテカルロ法 到達時刻とポアソン過程
生物ネットワーク解析 (バイオインフォマティクスシリーズ 2)
生物ネットワーク解析の基礎から応用までを具体的な事例とともに解説した一冊です。 ネットワーク指標や主要なモデル、中心性解析、可制御性解析、 コミュニティ検出、相関ネットワーク解析など、 生命現象の理解に不可欠な多様な手法を体系的に紹介。
Rとigraphを使った実践的な解析例も掲載されており、 学部生や初学者でも無理なく学べる内容です。 バイオインフォマティクスやシステムバイオロジーに関わる研究者・技術者にもおすすめです。
目次
１ 生物ネットワーク解析の基礎 ２ 基本的なネットワーク指標 ３ ネットワークモデル ４ 中心性解析 ５ ネットワーク可制御性解析 ６ コミュニティ検出 ７ 相関ネットワーク解析
はじめてのバイオインフォマティクス (KS生命科学専門書)
バイオインフォマティクスの基礎をやさしく解説した入門書です。 分子生物学の基本から始まり、配列解析やタンパク質立体構造解析、 ゲノムやトランスクリプトーム、プロテオーム解析、パスウェイ解析、 システム生物学まで幅広くカバーしています。
初心者にもわかりやすい構成で、 バイオインフォマティクスの全体像をしっかり学びたい方に最適な一冊です。
（読者の口コミより）・ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム解析の黎明期の話の導入から理解しやすく書かれており、読む人が理解しやすいようにというのがよく伝わってくるいい本だと思います。
目次
第１章 バイオインフォマティクスへの招待 バイオインフォマティクスとは何だろう バイオインフォマティクスを学ぶための分子生物学入門 第２章 バイオインフォマティクスによる個別の解析 配列解析 タンパク質の立体構造解析 第３章 バイオインフォマティクスによるゲノムワイドな解析 ゲノム塩基配列解析 トランスクリプトームとプロテオーム パスウェイ解析 システム生物学
バイオインフォマティクスデータスキル ―オープンソースツールを使ったロバストで再現性のある研究
バイオ研究者向けの実践的なデータ解析ガイドです。 PythonやR、Gitなどのオープンソースツールを活用し、 複雑で大規模な配列データを効率的かつ再現性高く処理するための技術を体系的に解説しています。
プロジェクト管理やUnixシェルの基本から、データ操作、 パイプライン構築、並列処理まで、現場で役立つノウハウが詰まっています。 これからのバイオインフォマティクス研究に不可欠な データスキルを身につけたい方に最適な一冊です。
（読者の口コミより）・バイオインフォマティクスを学ぶのであれば、本書のスキルはなるたけ早く読んでおくと後で楽になる
目次
第１部 基本方針：ロバストで再現性のあるバイオインフォマティクスのためのデータスキル バイオインフォマティクスの学習方法 第２部 前提条件：バイオインフォマティスクプロジェクトを開始するための必須スキル バイオインフォマティクスプロジェクトの準備と管理 Ｕｎｉｘシェル再入門 リモートマシンで作業する 科学者のためのＧｉｔ バイオインフォマティクスのデータ 第３部 実践：バイオインフォマティクスのデータスキル Ｕｎｉｘツール Ｒ言語入門 範囲データの操作 配列データの操作 アラインメントデータの操作 シェルスクリプト作成、パイプラインの記述、タスクの並列化 ＴａｂｉｘとＳＱＬｉｔｅ：メモリを使わないアプローチ おわりに
バイオインフォマティクス
A.ポランスキ氏とM.キンメル氏がライス大学で行った講義をもとに執筆された教科書です。
確率・統計学や計算アルゴリズムといった応用数学の基礎を第1部で解説し、 第2部ではそれらの手法をゲノミクス、タンパク質やRNAの高次構造予測、 遺伝子発現解析、分子進化・集団遺伝学、関連データベースなど、 バイオインフォマティクスの主要分野へ応用する方法を紹介しています。
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