肿瘤标志临床应用与研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:万文徽 编

出品人:

页数:443

译者:

出版时间:2007-11

价格:69.90元

装帧:

isbn号码:9787810719490

丛书系列:

图书标签:

• 肿瘤标志物
• 临床应用
• 肿瘤诊断
• 肿瘤治疗
• 医学研究
• 生物标志物
• 肿瘤监测
• 实验室医学
• 肿瘤学
• 精准医疗

好的，这是一份关于《高级统计学在生物医学研究中的应用》的图书简介，内容力求详实，旨在突出其学术深度与实用价值，同时完全避开您提及的《肿瘤标志临床应用与研究》中的任何主题。 --- 图书简介：《高级统计学在生物医学研究中的应用》 导言：驾驭数据洪流，驱动精准医学前沿 在当代生物医学研究日益复杂化和数据驱动化的背景下，如何从海量、多维度的实验数据中提取出可靠、具有临床转化潜力的科学洞见，已成为衡量研究质量的关键。传统的描述性统计和基础推断方法已不足以应对基因组学、蛋白质组学、影像组学以及大规模队列研究所带来的挑战。《高级统计学在生物医学研究中的应用》正是为满足这一迫切需求而编写的权威参考书。 本书旨在为生命科学研究人员、生物统计学家、临床流行病学家以及高年级研究生提供一套全面、深入且高度实用的统计学工具箱。我们聚焦于那些在现代生物医学研究设计、数据分析和结果解释中至关重要的、更高级的统计建模技术，强调从理论基础到实际操作的无缝衔接。 第一部分：研究设计与数据准备的精要（Foundations in Design and Data Acumen） 本部分奠定了严谨研究的基石，确保数据采集过程符合统计学最优原则。 第一章：复杂研究设计的统计学优化 深入探讨了非随机化试验（如回顾性队列研究、病例对照研究）中的混杂因素控制策略。详细解析了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、逆概率权重法（Inverse Probability of Treatment Weighting, IPTW）的构建流程、实施步骤及其对偏倚的敏感性分析。特别关注了生存分析中截尾数据和竞争风险的准确处理方法。 第二章：高维数据预处理与降维技术 随着高通量测序和单细胞技术的发展，数据维度爆炸已成为常态。本章重点介绍处理高维数据的关键技术。包括：主成分分析（PCA）在特征提取中的应用，因子分析（Factor Analysis）在构建潜在结构变量时的适用性，以及稀疏学习方法（如LASSO、Ridge回归）在特征选择和模型简化中的优势与局限。我们详细对比了不同降维方法在保持生物学解释性和预测效能之间的权衡。 第二部分：核心高级建模技术（Core Advanced Modeling Techniques） 本部分是本书的核心，详细介绍了适用于复杂生物数据集的统计模型。 第三章：混合效应模型与纵向数据分析 生物医学研究中常见重复测量（如多次随访、同一患者不同时间点的生物标志物测量）。本章聚焦线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM），用以准确模拟个体间的异质性和时间依赖性。内容涵盖随机截距与随机斜率模型的构建、协方差结构的合理选择，以及如何利用这些模型探究治疗干预随时间变化的动态效应。 第四章：生存分析的进阶模型 超越传统的Cox比例风险模型，本章深入探讨了适应现代临床试验和队列研究的生存分析技术。详细介绍加速失效时间（AFT）模型与比例风险模型的适用场景对比，分层生存模型在处理不同风险组时的优势，以及时依协变量（Time-Dependent Covariates）的恰当处理流程，确保对预后和治疗效果评估的准确性。 第五章：贝叶斯统计推断：灵活与严谨的结合 贝叶斯方法在处理先验信息、小样本研究以及复杂层级结构模型中展现出强大能力。本章系统介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，包括吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings算法。通过实际案例演示如何构建具有层级结构的贝叶斯模型，进行模型收敛诊断，并实现模型的可解释性报告。 第三部分：机器学习与因果推断的融合（ML Integration and Causal Inference） 本部分关注如何利用计算方法增强预测精度，并从观测数据中构建可靠的因果论断。 第六章：面向预测的机器学习模型应用 本章专注于将机器学习技术应用于生物医学预测任务。内容覆盖支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升机（GBM）以及深度学习（DNN）在生物数据分类和回归中的实施。强调模型验证策略（如交叉验证、独立测试集），以及特征重要性排序（Feature Importance Ranking）的生物学解释，而非单纯的“黑箱”预测。 第七章：观测研究中的因果推断框架 因果推断是现代流行病学的核心挑战。本章详细阐述潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），并重点介绍双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）方法，它结合了回归模型和倾向性评分的优势，以提高因果效应估计的稳健性。此外，还将探讨工具变量（Instrumental Variables, IV）分析在解决未测量混杂问题中的局限与应用。 第八章：空间与网络数据分析的统计方法 随着地理信息系统（GIS）和生物网络研究的兴起，本章引入了分析空间和网络结构数据的统计模型。包括空间自相关分析（Spatial Autocorrelation）（如Moran's I），以及网络分析中的中心性度量和基于网络的回归模型，这些方法对于理解疾病的空间聚集性或分子互作网络至关重要。 结论：从分析到报告的转化 本书的最终目标是赋能读者将复杂的统计输出转化为清晰、有力、可信赖的科学结论。每一章都配有详尽的R/Python代码示例，引导读者在实际操作中掌握这些高级工具。我们坚信，对统计学原理的深刻理解，结合对先进计算方法的熟练运用，是推动下一代生物医学发现的关键驱动力。本书将是每一位致力于严谨、前沿生物医学数据分析工作者不可或缺的案头指南。 --- 目标读者： 生物统计学、流行病学、生物信息学、药学、生理学和临床医学领域的研究人员、博士后、高年级研究生及相关领域从业者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我更偏爱这本书在方法论层面的探讨，它不仅仅关注“是什么”，更深入地挖掘了“为什么”和“怎么办”。书中对于一些经典标志物，比如CEA、CA19-9等，并未采取一笔带过的态度，而是用大量篇幅剖析了其在不同病程阶段的敏感性和特异性波动，甚至细致到了不同检测方法学对结果判读的影响。我记得有一段关于前列腺癌PSA标志物的讨论，作者提出了一个非常具有启发性的观点：如何平衡PSA的过度诊断风险与潜在漏诊的临床后果。这种站在全局角度权衡利弊的论述，体现了作者深厚的临床智慧，而不是简单地重复指南条文。这本书读起来，就像是进行了一次高水平的学术研讨会，每个章节都像是一个独立议题的深入辩论，充满了思辨的乐趣。对于希望提升科研思维和临床决策水平的同道而言，这本书无疑是一份厚礼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有质感，深蓝色的主色调配上金色的字体，显得专业又大气。我本来以为这会是一本晦涩难懂的学术专著，但翻开第一页后，才发现作者在内容组织上花了不少心思。开篇部分对肿瘤标志物的历史发展进行了梳理，从早期的非特异性指标到如今分子靶向标志物的演变，脉络清晰，引人入胜。特别是关于一些新兴标志物的介绍，不仅引用了最新的研究成果，还结合了实际的临床案例，让我这个临床医生受益匪浅。比如，书中对液体活检技术中ctDNA的分析，从样本采集、技术原理到结果解读，都做了非常详尽的阐述，甚至连不同检测平台之间的差异和局限性也坦率地指了出来，这种严谨的学术态度非常值得称道。阅读过程中，我经常会因为某个观点的深入而被吸引住，不得不停下来反复琢磨。作者的叙述风格沉稳中带着热情，像一位经验丰富的前辈在娓娓道来，让人倍感亲切。

评分☆☆☆☆☆

对于非肿瘤科背景的医学生或者初级住院医师来说，这本书的入门门槛似乎有点高，但恰恰是这种“高标准”奠定了其不可替代的价值。它并没有刻意去“简化”复杂的生物学概念，而是要求读者主动去构建知识体系。我发现书中很多章节的逻辑推进，都是基于对分子生物学原理的深刻理解，然后层层递进到临床实践的指导。比如，在讲解基因突变谱与靶向治疗药物选择时，它详细回顾了驱动基因的发现历程，这对于理解为何某些标志物能成为药物靶点至关重要。阅读这本书的过程，与其说是获取信息，不如说是在重塑我们对肿瘤异质性和动态演变的认知框架。它像一把手术刀，精准地剖开了当前临床应用中的痛点和未来研究的方向，让人在感到知识更新速度之快的同时，也明确了下一步学习和努力的方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期望值并不高，毕竟市面上同类书籍汗牛充栋，大多内容雷同，缺乏新意。然而，这本书真正吸引我的是它对“转化医学”理念的深度实践。作者并没有停留在对现有标志物的罗列和描述上，而是着重探讨了如何将基础研究的成果有效地转化为临床应用中的新策略。书中有一章专门讨论了预后标志物和预测标志物的区别与联系，并结合了多种常见肿瘤（如肺癌、乳腺癌、结直肠癌）的具体治疗路径进行了沙盘推演。我尤其欣赏作者在讨论“伴随诊断”时展现出的批判性思维，他不仅仅是肯定了其重要性，更尖锐地指出了当前监管审批流程中存在的滞后性以及对临床决策的潜在制约。这种直面问题的勇气和深入剖析的能力，使得这本书超越了一般的教科书范畴，更像是一部前沿的临床思维工具书，对于我们制定个体化治疗方案时，提供了极为宝贵的参考视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计简直是教科书级别的典范。在处理复杂的生物学通路和分子机制时，作者团队显然投入了巨大的精力。那些流程图、示意图和对比表格，逻辑严密，色彩搭配和谐，即便是初涉该领域的读者也能迅速捕捉到核心信息，避免了信息过载带来的阅读疲劳。举个例子，在介绍免疫治疗反应相关标志物时，书中用一张综合性的图表，清晰地展示了PD-L1表达、TMB（肿瘤突变负荷）以及MSI（微卫星不稳定性）三者之间的相互关系及其对不同免疫检查点抑制剂疗效的预测价值，这种视觉化的呈现方式，极大地提高了学习效率。再者，书中所引用的参考文献的时效性也令人赞叹，很多都是近两三年内发表在顶级期刊上的重磅研究，确保了内容的前沿性和权威性。对于需要经常在案头备查的临床工作者来说，这种细节上的精心打磨，是衡量一本专业书籍价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆