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出版者:高等教育出版社

作者:倪宗瓒

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2003-8-1

价格:25.60

装帧:平装

isbn号码:9787040132465

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《现代生物信息学导论：从数据到洞察》 内容概要： 本书旨在为生命科学研究人员、生物学专业学生以及对数据密集型生物学领域感兴趣的专业人士，提供一套全面而实用的现代生物信息学基础知识与应用技能。面对基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域爆炸式增长的数据，生物信息学已成为解读生命现象、推动精准医疗和药物研发的关键桥梁。《现代生物信息学导论》并非重复基础的医学统计学原理，而是聚焦于生物学数据的特有结构、处理方法、主流分析工具及其在生物学问题解决中的实际应用。 全书共分为五个核心部分，逻辑清晰，层层递进，力求在理论深度与实际操作之间取得平衡。 第一部分：生物信息学基础与数据源（奠定基石） 本部分首先概述了生物信息学的历史演进、学科交叉性（与计算机科学、统计学、生物学的融合），并详细介绍了当前生命科学研究中的主要数据类型。我们将深入探讨序列数据（DNA、RNA、蛋白质的FASTA/FASTQ格式）、结构数据（PDB文件）、高通量测序数据（如Illumina平台产生的原始数据特点）以及组学数据矩阵（如表达量、甲基化水平）。 重点内容包括： 1. 核心数据库解析： 详细介绍NCBI (GenBank, RefSeq)、EBI (Ensembl) 以及UniProtKB等关键资源的使用方法、数据组织结构和高效检索技巧。 2. 数据质量控制（QC）： 针对NGS原始数据，介绍FastQC等工具的应用，重点讨论质量评分（Phred Score）的解读、接头序列的识别与去除、低质量读段的过滤标准，这是后续所有分析可靠性的前提。 第二部分：序列比对与组装（解读遗传密码） 本部分是生物信息学分析的基石，侧重于如何将原始序列数据与参考基因组进行比对，或从头构建新的基因组序列。 1. 全局与局部比对算法： 深入讲解Needleman-Wunsch（全局比对）和Smith-Waterman（局部比对）的算法原理，并对比BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）系列（blastn, blastp, tblastn等）在不同应用场景下的选择与参数优化。强调得分矩阵（如BLOSUM, PAM）在蛋白质比对中的作用。 2. 序列比对工具与标准： 详细介绍主流的比对软件，如BWA（Burrows-Wheeler Aligner）在短读长序列比对中的效率优势，以及SAM/BAM文件格式的结构和操作（如使用SAMtools进行排序、索引和格式转换）。 3. 从头组装（De Novo Assembly）： 针对无参考基因组物种，介绍De Bruijn图和Overlaps-Layout-Consensus (OLC) 组装策略的理论基础。讨论K-mer长度选择对组装结果（contigs/scaffolds）的影响，并介绍如SPAdes或Canu等组装器的使用流程。 第三部分：转录组学与基因表达分析（量化生命活动） 本部分聚焦于RNA测序（RNA-Seq）数据的分析流程，这是目前应用最广泛的组学技术之一。 1. 定量流程： 详细阐述从Reads到表达量矩阵的转化过程。对比基于基因组比对（如STAR）和从头映射（如Salmon/Kallisto）的定量方法，并探讨量化单位（如TPM, FPKM/RPKM）的适用性与局限性。 2. 差异表达分析（DEA）： 本部分将生物统计学的概念应用于离散计数数据。深入探讨如何使用负二项分布模型（如DESeq2和edgeR的核心原理）来处理RNA-Seq数据的方差特性和稀疏性，并侧重于多重检验校正（如FDR/BH方法）的选择。 3. 功能富集分析： 在获得差异基因列表后，介绍如何应用基因本体论（GO）和KEGG通路分析，以解释生物学功能。讲解超几何检验（或Fisher精确检验）在富集分析中的应用，以及如何对富集结果进行可视化（如富集地图、气泡图）。 第四部分：基因组变异与结构分析（理解个体差异） 本部分关注如何从测序数据中识别和注释遗传变异，这是精准医学和群体遗传学的核心。 1. 变异识别（Variant Calling）： 详细介绍GATK的最佳实践流程，包括重校准碱基质量（BQSR）、循环重比对（Indel Realignment）等预处理步骤。讲解SNV和Indel的识别原理，以及VCF（Variant Call Format）文件的结构。 2. 变异注释与过滤： 介绍如ANNOVAR或VEP等工具如何将变异位点映射到基因、外显子、内含子区域，并预测其功能影响（如错义、无义突变）。讨论如何根据频率数据库（如gnomAD, 1000 Genomes）和预测算法（如SIFT, PolyPhen-2）对变异进行优先级排序。 3. 结构变异（SV）检测： 简要介绍结构变异（如拷贝数变异CNV、大的插入/缺失）的检测方法，如基于比对覆盖度、配对末端（Paired-End）信息或跨越断点的 reads。 第五部分：生物网络与系统生物学（整合性视角） 最后一部分将视角提升到系统层面，介绍如何整合多组学数据以构建功能网络。 1. 蛋白质结构预测与分析： 介绍AlphaFold 2等深度学习方法对蛋白质三维结构预测的革命性影响，并讲解如何使用PyMOL或Chimera等软件对PDB结构进行可视化和分析。 2. 相互作用网络构建： 介绍如何利用STRING数据库或实验数据（如ChIP-seq, 酵母双杂交Y2H）构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。 3. 网络拓扑分析： 介绍图论在生物网络中的应用，如中心性度量（度中心性、介数中心性）如何识别关键调控节点，以及模块检测算法（如MCODE）如何识别功能模块。 本书特色： 本书的重点在于实践性和工具链的介绍。每章均配备了详细的Linux命令行操作指南和R/Python脚本示例，确保读者能够立即上手处理真实数据集。我们着重于解释工具背后的计算逻辑，而非简单地罗列命令，帮助读者理解“为什么”选择某个工具和参数，从而建立独立解决复杂生物学问题的能力。本书避免了纯粹的统计推断细节，而是专注于如何应用这些推断模型（如负二项分布）来处理生物学数据的特定偏差。

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一直以来，我对医学统计学都有着一种“敬而远之”的态度，总觉得那些繁复的公式和严谨的逻辑离我这个临床医生有些距离。然而，《医学统计学》的出现，彻底改变了我对它的看法，它就像一座桥梁，将我与数据世界紧密相连。这本书的突出之处在于，它能够将统计学中那些抽象的概念，通过医学研究的实际场景生动地呈现出来。我尤其喜欢书中关于“贝叶斯统计”的介绍，虽然这个概念听起来有些复杂，但作者通过生动的例子，比如如何更新疾病诊断的概率，或者如何利用先验知识来指导研究设计，让我逐渐理解了贝叶斯统计的思维方式和应用价值。这让我看到了在传统频率统计学之外，还有另一种强大而灵活的统计学工具。书中还详细阐述了“纵向数据分析”的方法，对于那些追踪患者随访数据的研究，比如评估治疗方案对疾病进展的影响，我曾经感到非常困惑。这本书通过讲解混合效应模型等方法，让我能够有效地分析这类数据，并从中提取有价值的信息。我非常欣赏这本书的语言风格，它既严谨又不失生动，让我能够一边学习知识，一边享受阅读的乐趣。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，引导我在医学统计学的世界里不断探索和进步。

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一直以来，我对那些充斥着复杂数学符号和晦涩理论的统计学教材都心存芥蒂，总觉得它们高高在上，难以亲近。但是，《医学统计学》这本书的出现，彻底颠覆了我的这一固有观念。它以一种极其平易近人的姿态，将统计学的精髓展现在我的面前，让我这个门外汉也能窥见其堂奥。我尤其欣赏书中关于“医学统计研究设计”的章节，它不仅仅是简单地介绍各种研究类型（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究），而是深入地剖析了每种设计方案的优缺点，以及在不同研究场景下的适用性。作者通过大量的实例，例如评估一种新的降压药效果的研究，或者一项关于饮食习惯与心血管疾病发病风险的研究，来展示如何根据研究目的选择最佳的设计方案，并避免潜在的偏倚。这让我深刻认识到，统计学不仅仅是事后分析数据，更是在研究设计阶段就应该充分考虑的重要因素。书中对“样本量估算”的讲解也让我茅塞顿开。我过去常常为如何确定一个合适的研究样本量而烦恼，这本书通过清晰的公式和详细的步骤，让我明白了样本量估算的关键因素，比如预期的效应大小、统计功效和显著性水平，并提供了多种估算方法，让我能够根据实际情况选择最合适的方法。这为我独立设计医学研究提供了坚实的基础。

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说实话，在拿到这本书之前，我对“医学统计学”这个词的印象，就是一个充满复杂公式和抽象理论的枯燥科目，感觉与我日常的医学工作相去甚远。然而，当我真正翻开它，那种顾虑就烟消云散了。作者以一种极其巧妙的方式，将医学研究中的各种实际问题，与相应的统计学方法完美地融合在一起。我记得最深刻的是关于“生存分析”的章节，我之前对于如何评估治疗效果对患者生存期的影响一直感到困惑，这本书通过详细讲解Kaplan-Meier曲线的绘制和log-rank检验的应用，让我清晰地理解了如何评估不同治疗组的生存率差异，以及如何解释生存时间的中位数。这对于我评估新疗法的有效性，以及指导临床实践具有非常重要的指导意义。书中还花了很大的篇幅来讲解“卡方检验”在医学研究中的应用，比如如何分析不同组别之间分类变量的关联性，像是有没有吸烟史与肺癌发病率之间的关系。作者不仅给出了计算公式，更重要的是解释了卡方检验的原理，以及如何解读检验结果，这让我不再是简单地套用公式，而是真正地理解了统计推断的逻辑。这本书的叙述方式非常具有条理性，从基础概念的引入，到复杂方法的讲解，再到实际案例的应用，都衔接得非常自然，让我能够一步步地跟上作者的思路，最终理解那些曾经让我感到棘手的统计问题。

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作为一名曾经对数据分析一窍不通的医学爱好者，我总是觉得那些统计学报表和图表就像天书一样，遥不可及。然而，这本书的出现，彻底打破了我的这种认知壁垒。它以一种非常友好且循序渐进的方式，将统计学的世界展现在我的面前，让我不再感到畏惧，反而充满了好奇。我特别喜欢书中对“数据可视化”部分的阐述，它不仅仅展示了各种图表的样式，更重要的是解释了每种图表适合展示的数据类型和目的。比如，柱状图如何清晰地展示不同组别之间的比较，折线图如何反映趋势的变化，散点图如何揭示变量之间的关系。这些不仅让我在阅读文献时能够更快地抓住核心信息，更激发了我自己动手去绘制图表，以更直观地理解数据的潜力。书中关于“置信区间”的解释也让我受益匪浅。我过去总是对P值感到迷茫，不知道它到底意味着什么，但这本书通过对置信区间的详细讲解，让我明白了它能够提供一个数值范围，来估计未知总体的参数，这比单一的P值更能提供丰富的信息。作者通过许多生动的医学例子，比如评估某种治疗方法的疗效，或者预测某种疾病的发生风险，来展示如何构建和解释置信区间，这让我能够将理论知识迅速应用于实践。这本书的语言风格也非常朴实，没有华而不实的辞藻，而是用清晰、简洁的语言来解释复杂的概念，让我能够轻松地理解。我常常在阅读过程中，时不时地回顾前面的章节，加深理解，每一次的重复阅读都让我有新的发现和感悟。

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对于我这样一个长期在临床一线工作的医务人员来说，统计学曾经是一个遥远且令人生畏的领域，充斥着各种抽象的符号和复杂的公式，让我感觉与之格格不入。然而，当我接触到这本《医学统计学》后，我才意识到，我之前的想法是多么的片面。这本书的魅力在于它能够将那些原本晦涩的统计概念，用一种极其贴近医学实践的方式来解读。我记得关于“相关性分析”的那一章，它不仅仅是介绍了Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，更重要的是，它通过分析实际医学数据，让我理解了相关性与因果性之间的区别，以及如何避免过度解读相关性带来的误导。书中还对“因子分析”和“聚类分析”这些更为进阶的统计方法进行了详细的阐述，它用生动的案例，比如对大量临床指标进行降维，或者对患者进行亚群分类，来展示这些方法的应用价值，这让我看到了统计学在探索复杂医学模式方面的巨大潜力。这本书的讲解逻辑性极强，每一章的内容都建立在前一章的基础上，让读者能够循序渐进地掌握知识，而不会感到突兀。我常常在阅读过程中，会反复思考书中提到的例子，并尝试将其与我遇到的实际临床问题联系起来，这种学习体验非常充实。

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在我看来，统计学一直是医学领域的一片“ अबू 达比”，遥远而神秘，让我望而却步。直到我接触到这本《医学统计学》，才真正体会到它的魅力和实用性。这本书以其独特的方式，将统计学的理论与医学实践巧妙地融为一体，让我在阅读中获得了前所未有的启迪。我印象最深刻的是关于“荟萃分析”（Meta-analysis）的讲解。我过去总觉得那些来自不同研究的结果很难进行整合，而这本书则通过详细的步骤和清晰的解释，让我明白了如何通过荟萃分析来整合多项研究的结果，以获得更可靠的证据。它不仅介绍了固定效应模型和随机效应模型的原理，还讲解了如何评估研究之间的异质性，以及如何解读荟萃分析的结果。这对于我理解和评估现有医学证据，制定临床指南具有非常重要的价值。书中还花了大量的篇幅来讲解“医学统计中的图表解读”，它不仅仅是介绍了各种图表的类型，更重要的是，它教会了我如何从图表中提取关键信息，识别图表可能存在的误导性，以及如何根据图表来判断研究的质量。这让我能够更高效地阅读和理解医学文献，并做出更明智的临床决策。

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这本书的出现，就像是在我浩瀚的学术海洋中划开了一道明亮的航道，指引着我这个在数据世界里曾经迷失方向的舵手。 一直以来，我对于那些枯燥的统计数字和复杂的公式望而却步，感觉它们像是层层叠叠的迷雾，将医学研究的真相遮蔽得严严实实。 直到我翻开这本《医学统计学》，一切都变得不同了。 作者并没有一开始就用那些令人生畏的术语轰炸读者，而是循序渐进地铺陈开来，从最基础的概念讲起，比如什么是变量，什么是抽样，什么是数据分组。 我记得最清楚的是关于“描述性统计”的那一章，它用生动的例子解释了均值、中位数、众数等概念，还详细介绍了如何绘制直方图、箱线图来直观地展示数据分布。 我曾经以为这些只是简单的图表，但这本书让我明白，它们是理解数据特征、发现潜在规律的强大工具。 更让我惊喜的是，书中还穿插了许多医学研究的实际案例，比如一项关于新药疗效的随机对照试验，或者一项关于某种疾病发病率的队列研究。 作者会一步步地引导读者分析这些案例中的数据，如何计算治疗组和对照组的差异，如何评估疗效的显著性。 这让我不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中，每一次阅读都感觉自己像一个侦探，从纷繁的数据中抽丝剥茧，寻找着医学的答案。 这本书的语言风格也十分亲切，没有太多生硬的理论堆砌，更像是与一位经验丰富的老师在进行深入的交流，他会耐心解答你的疑惑，并通过一个个巧妙的比喻让你豁然开朗。 我常常会停下来，反复咀嚼书中的某个观点，或者回到前面的章节重新回顾，直到完全理解为止。 这种学习过程虽然需要投入时间和精力，但每一点进步都让我感到无比的充实和满足。 可以说，这本书彻底改变了我对统计学的看法，它不再是晦涩难懂的学科，而是通往医学真理的一把金钥匙。

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我一直对那些看似高深莫测的统计方法感到头疼，尤其是在阅读医学文献时，那些P值、置信区间、回归分析，常常让我云里雾里，感觉自己像是被抛弃在了数据的洪流中，无处依傍。这本书的到来，简直就是一场及时雨，它以一种极其清晰且逻辑严谨的方式，为我拨开了统计学的重重迷雾。从最基础的概率论开始，作者就用通俗易懂的语言，将那些抽象的概念具象化，让我能够理解随机事件的本质，以及概率在医学研究中的重要性。我尤其欣赏书中对“统计推断”部分的讲解，它不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了为什么我们需要进行假设检验，以及如何正确地解读假设检验的结果。书中用大量的图示和表格来辅助说明，比如在讲解t检验时，它会清晰地展示不同类型的t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）的应用场景，以及如何根据研究设计选择合适的检验方法。更重要的是，它详细解释了P值所代表的含义，以及最容易被误解的地方，告诫我们要谨慎对待P值，不能将其作为唯一的判断标准。我记得有一段内容讲到“回归分析”，作者并没有简单地介绍线性回归，而是深入浅出地讲解了多因素回归模型，以及如何通过它来评估多个变量对某个结局的影响，并控制混杂因素。这对于我理解那些复杂的流行病学研究至关重要。这本书的语言风格非常务实，它不像某些教材那样追求理论的完整性，而是更注重实际的应用，书中大量的实例都取材于真实的医学研究，让我能够立刻将学到的知识与实际工作联系起来。我常常在阅读过程中，对照自己正在研究的问题，思考如何运用书中介绍的统计方法来解决。这种学以致用的感觉，让我对学习医学统计学充满了动力。

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一直以来，我对统计学都有种莫名的畏惧感，总觉得那是一门与我相隔千山万水的学科，充斥着难以理解的数字和符号。然而，《医学统计学》的出现，为我打开了一扇全新的大门，让我得以窥见医学研究背后那强大的数据支撑。这本书最大的特点，在于它能够将统计学中那些看似枯燥的理论，转化为一个个生动的医学故事。我尤其喜欢书中关于“多重比较”的讨论，我以前常常在阅读文献时，看到作者进行了多次统计检验，但不知道如何正确地解读这些结果。这本书详细地解释了多重比较带来的I类错误率增加的问题，并介绍了Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等多种控制方法，这让我能够更严谨地审视医学研究的结果，并避免做出错误的判断。书中还对“医学统计中的偏倚”进行了深入的探讨，它不仅仅列举了常见的偏倚类型，比如选择偏倚、信息偏倚，更重要的是，它通过具体的案例，展示了如何在研究设计和数据分析阶段来规避和控制这些偏倚。这让我深刻地认识到，统计学不仅仅是关于计算，更是一种严谨的科学态度和批判性思维。这本书的语言风格非常亲切，没有那些冗长晦涩的理论陈述，而是用一种非常口语化的方式来解释问题，让我能够轻松地理解。

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在我以往的认知里，统计学就等同于一大堆冷冰冰的数字和令人望而生畏的公式，总感觉它离我这个临床医生有点遥远，更多是属于研究者们的领域。但自从接触了这本《医学统计学》，我才发现自己错得离谱。这本书的讲解方式非常人性化，它并没有直接抛出艰深的理论，而是从最贴近临床实际的问题入手，比如如何评估一个治疗方案的疗效，如何判断一个诊断方法的准确性。作者用非常生动的语言，将这些问题与统计学的方法巧妙地结合起来。我印象深刻的是关于“敏感度和特异度”的讲解，它不仅仅是简单地定义这两个概念，而是通过实际的医学案例，让我理解它们在临床诊断中的实际意义，以及如何计算和解读这些指标。书中还花了大量的篇幅介绍“统计学中的抽样和抽样误差”，我以前一直对抽样误差感到困惑，总觉得是从总体中抽取一部分样本就会带来不准确性，但这本书通过形象的比喻，让我理解了抽样误差是不可避免的，关键在于如何控制它，以及如何通过统计学的方法来量化和评估这种误差。最让我赞叹的是，这本书在讲解“假设检验”时，并不是一味地强调P值，而是花了很大的篇幅来解释I类错误和II类错误，以及如何在研究设计中权衡这两者。这让我认识到，统计学不仅仅是计算，更是一种科学的思维方式，它教导我们要谨慎地做出判断，并充分认识到决策的潜在风险。这本书的排版也十分精良，章节之间的过渡自然流畅，每一个概念的引入都有清晰的铺垫，让我能够轻松地跟随作者的思路。

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