Biostatistical Genetics and Genetic Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Elston, Robert C. (EDT)/ Olson, Jane M. (EDT)/ Palmer, Lyle (EDT)

出品人:

页数:856

译者:

出版时间:2002-5

价格:6105.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471486312

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Genetics
• Epidemiology
• Genetic Epidemiology
• Statistical Genetics
• Quantitative Genetics
• Public Health
• Bioinformatics
• Genome
• Disease Genetics

基因组学与复杂疾病研究前沿：方法学与应用综述 本书聚焦于现代基因组学、生物统计学与流行病学交叉领域的前沿进展，深入探讨解析复杂疾病遗传基础的计算与统计学方法，并详述这些方法在实际疾病研究中的应用与挑战。本书旨在为生命科学、生物医学工程、生物信息学及公共卫生领域的研究人员和高级学生提供一套全面、深入且具有实践指导意义的工具箱。 --- 第一部分：基因组数据的复杂性与基础方法 第一章：现代高通量测序技术与数据结构 本章首先回顾了从第一代测序到最新长读长（如PacBio, Oxford Nanopore）测序技术的演进，重点分析了全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-Seq）以及表观遗传学测序（如ChIP-Seq, ATAC-Seq）等数据类型的特性、偏差与质量控制标准。我们详细探讨了基因组变异的分类（SNP, indel, CNV, SVs），并强调了不同数据类型在捕获不同类型变异时的优势与局限性。随后，章节进入数据预处理阶段，涵盖从原始序列比对（Alignment）到变异识别（Variant Calling）的完整流程，特别关注诸如GATK Best Practices等行业标准流程的精髓与最新修订。 第二章：群体遗传学基础与连同稳健性分析 本章建立在群体遗传学原理之上，为理解复杂疾病的遗传结构奠定基础。核心内容包括Hardy-Weinberg平衡检验、等位基因频率估算、有效群体大小（Ne）的推断及其对遗传漂变和选择压力的影响。随后，深入讨论了群体结构（Population Structure）对关联研究的混淆作用（Confounding），详述了主成分分析（PCA）、多维标度法（MDS）和基于身份矩阵（Kinship Matrix）的纠正技术。特别关注了如何使用基因组数据计算个体间的遗传相关性，并将其整合到模型中以控制内源性偏差。 第三章：统计遗传学的核心模型构建 本章是连接生物学假设与统计检验的桥梁。我们详细阐述了经典的遗传关联模型，包括单基因关联研究（Single-Locus Association）中逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）的应用。重点分析了如何处理二元、连续和时间至事件（Time-to-Event）表型数据。在讨论复杂性时，本章系统介绍了遗传交互作用（Epistasis）的建模方法，从简单的双变量交互到更复杂的非参数化模型。此外，还详细介绍了多重检验校正（Multiple Testing Correction）的必要性与各种方法的选择，如Bonferroni校正、FDR控制以及Permutation测试的实际操作。 --- 第二部分：复杂性状的关联分析与多组学整合 第四章：全基因组关联研究（GWAS）的优化与解释 本章专注于GWAS方法论的深入剖析。我们不仅覆盖了标准的两步法（Imputation-based association testing），还重点探讨了如何处理罕见变异（Rare Variants）的统计方法，例如集合测试（Set-based Tests）和基于负频率的关联分析（SKAT/Burden tests）。章节的高潮在于基因组证据的整合解释，包括如何利用LD Score回归（LD Score Regression）来区分因果关联与LD效应，并量化遗传力的估计。此外，详细阐述了基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis）在从信号到通路解析中的关键作用。 第五章：基因型-表型定量分析：遗传力与多基因风险评分（PRS） 本章聚焦于将群体层面的遗传效应转化为个体风险预测的能力。我们首先详细讲解了如何使用全基因组关联数据估计复杂性状的遗传力（Heritability），包括SNP-heritability（如LD Score Regression）和经典的双亲/双胞胎研究的局限性。随后，章节的核心转向多基因风险评分（Polygenic Risk Score, PRS）的构建、验证与应用。这包括特征选择（Feature Selection）、权重计算（如Bayesian方法与LD Pred 2）、模型性能评估（AUC, NRI, IDI）以及跨人群泛化能力的评估与偏差矫正。 第六章：多组学数据集成与因果推断 随着组学数据的爆炸式增长，如何有效地整合基因组、转录组（eQTL/pQTL）、表观遗传组数据成为关键。本章系统梳理了多组学数据整合的统计框架，特别是利用整合模型（如PLINK/PLINK-based methods）来识别跨组织或跨时间点的变异效应。核心内容包括：基因表达数量性状位点（eQTL）分析的统计严谨性；通过Mendelian Randomization (MR) 方法对观察性研究中的潜在因果关系进行评估，详细区分正向MR、逆向MR和双向MR的假设检验与方法选择，如IVW、Egger和Mode-based估计。 --- 第三部分：空间、时间与疾病异质性建模 第七章：空间与环境因素的遗传学考量 复杂疾病的遗传效应往往依赖于特定的环境背景。本章探讨了如何将地理信息系统（GIS）数据和环境暴露指标（如空气质量、社会经济地位）纳入遗传关联模型。详细介绍交互作用分析（GxE Interaction）的统计策略，包括对乘积项的检验，以及如何使用结构方程模型（SEM）来解耦环境、基因与疾病之间的路径依赖关系。对于地理遗传学（Geo-statistics），章节介绍了空间自相关（Spatial Autocorrelation）对关联结果的影响及处理方法。 第八章：纵向数据与时间序列的遗传建模 对于追踪患者随时间变化的疾病（如神经退行性疾病、慢性病进展），标准横断面分析已不足够。本章专门讲解了纵向研究设计的统计方法，包括线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models, LMM）和广义估计方程（GEE）在处理重复测量数据中的应用。重点在于如何将遗传因素（如特定风险基因型）纳入这些模型，以评估其对疾病轨迹（Slope and Intercept）的长期影响，并介绍了轨迹聚类分析（Trajectory Clustering）在识别不同遗传亚群中的应用。 第九章：癌症基因组学中的克隆进化与肿瘤异质性 癌症作为高度异质性的疾病，其遗传分析面临独特的挑战。本章侧重于肿瘤基因组学的统计方法。详细介绍了体细胞变异的检测、亚克隆进化模型的推断（如Clonality Inference），以及如何利用贝叶斯分层模型（Hierarchical Bayesian Models）来整合多样本的肿瘤数据，识别驱动突变。此外，本章探讨了免疫浸润（Tumor Microenvironment）与遗传风险之间的相互作用，以及利用单细胞测序数据进行细胞类型特异性遗传效应分析的技术。 --- 第四部分：方法学的稳健性、偏差管理与未来方向 第十章：处理未观察到的混杂因素与表型测量误差 本部分聚焦于提升研究的内部效度。我们将深入探讨在生物统计学研究中普遍存在的偏差源，特别是未观察到的混杂因素（Unobserved Confounders）。除了前述的孟德尔随机化（MR），本章还详细阐述了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法的严格假设检验。对于表型测量误差（Measurement Error），我们分析了经典误差模型（Classical Error Model）与回归稀释（Regression Dilution）的后果，并介绍了纠正这些误差对效应估计偏差影响的统计校正方法。 第十一章：大数据集与计算挑战 随着数据集规模的扩大（PB级），传统统计计算方法面临性能瓶颈。本章讨论了大数据环境下的可扩展统计方法，包括基于分布式计算框架（如Spark或Hadoop）的关联测试实现。重点介绍云计算资源（如AWS/GCP）在处理大规模基因组数据分析流程中的优化策略，以及如何有效地管理计算内存和I/O瓶颈，确保复杂模型（如大型混合模型）的收敛速度与稳定性。 第十二章：未来展望：因果推理、表型深度学习与AI应用 本书的收尾部分展望了该领域的下一波浪潮。我们将探讨如何利用深度学习模型（如卷积网络或图神经网络）来捕获非线性遗传效应和复杂相互作用，超越传统回归模型的限制。最后，强调了从关联到机制的转化研究的重要性，包括利用CRISPR高通量筛选数据与遗传证据的结合，以及构建集成化的因果推理框架，以期指导精准的临床干预和药物靶点发现。 --- 本书特点： 方法论驱动： 每一章都以清晰的数学与统计模型为基础，而非仅仅是软件操作指南。 跨学科整合： 强调生物学知识与高级统计工具的结合，特别关注多组学数据的综合分析。 实用性强： 包含大量关于数据质量控制、模型假设检验和结果解释的案例讨论，确保研究人员能够高效应对真实世界的数据挑战。

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这本《Biostatistical Genetics and Genetic Epidemiology》给我带来的，是一种前所未有的视角，让我得以从一个全新的角度去审视我们所熟悉的世界。作者在书中对于群体遗传学的阐述，与其说是在进行学术分析，不如说是在绘制一幅波澜壮阔的生命图卷。那些关于等位基因频率、基因型频率的描述，在我看来，就是生命之河中不断涌动的浪潮，它们或汇聚，或分离，共同塑造着人类物种的演化。书中对遗传平衡和非平衡的讨论，让我看到了生命系统内部的动态平衡与变化。这些看似微小的变动，却在漫长的时间尺度上，累积成了巨大的差异，最终塑造了我们今天所见的生物多样性。作者对于遗传漂变和自然选择的生动描述，让我仿佛看到了生命进化的“幕后导演”，它们在不经意间，却又无比强大地，引导着生命的走向。书中对人类群体遗传学研究的案例分析，更是将这些理论具象化，让我看到了科学研究是如何将抽象的概念，转化为对现实世界的深刻洞察。我特别欣赏作者对于基因与地理分布关系的探讨，这种将生物学与地理学相结合的研究方法，让我看到了科学之间是多么地相互关联，多么地能够揭示更深层的规律。整本书给我带来的，是一种对生命演化进程的敬畏，是对人类在自然界中位置的思考，也让我对未来的遗传学研究充满了好奇与期待。

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这本《Biostatistical Genetics and Genetic Epidemiology》给我带来的体验，更像是在一次深入人心的哲学冥想。书中对遗传多样性的探讨，让我不禁开始反思“我是谁”这个终极问题。那些关于基因组的叙述，并不是冰冷的科学术语堆砌，而是一种对生命本质的深刻追问。作者通过严谨的统计方法，剥开了遗传信息的层层外衣，直抵生命最核心的驱动力。我开始意识到，我们所经历的一切，所继承的一切，都深深地烙印在基因的图谱之中。书中对群体遗传学的阐述，让我仿佛看到了一幅壮丽的众生相，不同人群，不同文化，都因为基因的传递而产生千丝万缕的联系。每一次的遗传漂变，每一次的自然选择，都像是历史长河中的浪花，塑造着人类的演化轨迹。作者对于基因与环境相互作用的分析，更是将这种哲学思考推向了高潮。我们并非孤立的存在，我们的基因，我们的行为，我们的命运，都在与周围的世界发生着微妙而深刻的互动。这种互动，既是限制，也是机遇。书中所探讨的疾病易感性，让我开始重新审视人类的脆弱与坚韧。那些看似无法抗拒的遗传风险，在作者的引导下，逐渐变得清晰可见，也让我们看到了通过理解和干预，来重塑生命轨迹的可能性。整本书给我带来的，是一种超越知识层面的震撼，是对生命本身奥秘的敬畏，是对人类存在意义的深层体悟。

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这本书简直就是一本披着学术外衣的奇幻小说！当我翻开第一页，就被书中那宏大而又细致的叙事深深吸引。作者仿佛是一位技艺精湛的说书人，用精妙的笔触勾勒出一个个在基因的宏伟版图上进行的史诗般冒险。我仿佛能看到那些微小的DNA链条，如同古老的符文，串联起家族的命运，揭示着隐藏在血脉深处的秘密。书中对遗传模式的描写，与其说是科学分析，不如说是对命运轨迹的解读，那些令人费解的遗传疾病，在作者的笔下，化作一个个扑朔迷离的谜团，等待着被智慧的读者解开。更令人称奇的是，作者将那些看似枯燥的统计模型，巧妙地编织进了故事的脉络之中，让每一次的计算和推断，都充满了戏剧性的张力。我仿佛置身于一个古老的迷宫，每一步都伴随着心跳的加速，每一次的统计检验，都像是在破解一个古老的神谕。作者对遗传变异的描绘，更是让人惊叹，那些看似随机的突变，却如同命运的骰子，决定着生命的走向，有时带来灾难，有时却孕育着意想不到的希望。整本书读下来，我感觉自己不仅仅是在学习生物统计学和遗传流行病学，更是在探索生命的奥秘，洞悉人类的未来。它不仅仅是一本学术著作，更是一部关于生命、命运与遗传的恢弘史诗，读来令人心潮澎湃，久久不能忘怀。

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这本书给我的感觉，更像是一次深入心灵的旅程，去探索我们身体里那些看不见的、却又深刻影响着我们的力量。作者在书中对于基因表达的叙述，与其说是在讲解生物学知识，不如说是在讲述生命的“语言”。那些DNA上的碱基对，就像是字母，组合起来，便构成了生命的密码，决定了我们的形态，我们的能力，甚至我们的性格。书中对遗传变异的细致分析，让我开始理解，为什么我们每个人都是如此独一无二。那些微小的基因差异，就像是生命的“个性签名”，塑造了我们独特的生命轨迹。作者对于基因与表型关系的探讨，更是将这种“个性化”的理解推向了极致。我开始意识到，我们之所以成为我们，不仅仅是因为我们的基因，更在于这些基因如何被“表达”出来，如何与环境相互作用。书中对遗传流行病学在疾病研究中的应用，让我看到了科学的另一面：它不仅仅是关于知识的积累，更是关于如何利用这些知识去改善人类的健康。那些看似遥远的遗传疾病，在作者的笔下，变得触手可及，也让我们看到了通过基因信息，来预测、预防和治疗疾病的可能性。整本书给我带来的，是一种对生命内在逻辑的理解，是对个体差异的尊重，也让我对未来的精准医疗充满了信心。

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读完这本书，我感觉自己仿佛走进了科学家的实验室，却又像是置身于一个充满神秘色彩的解谜现场。作者在书中对复杂遗传模型进行了一系列精彩的呈现，其严谨的逻辑和精巧的设计，让我这个非专业人士都为之折服。那些繁复的公式和模型，在作者的笔下，仿佛化作了攻克一个个科学难题的利器，每一次的计算，都像是破解一个个古老的密码，指向最终的真相。书中对遗传连锁和重组的描述，让我对生命的繁衍和延续有了全新的认识。那些在细胞分裂过程中发生的奇妙变化，如同宇宙中的星辰运转，精密而有序，最终孕育出新的生命。作者对孟德尔遗传定律的深入解读，并非简单的知识复述，而是对其背后蕴含的深刻智慧的挖掘，让我看到了科学思想是如何一步步演进，最终揭示生命的本质。我尤其欣赏书中对于连锁分析在疾病定位方面的应用，这种将统计学原理应用于医学研究的方法，充满了智慧的光芒，也让我看到了科学如何能够直接造福于人类。整本书给我带来的，是一种对科学探索精神的钦佩，是对人类智慧的赞叹，也让我对未来的医学发展充满了期待。它让我看到了科学的魅力，不仅仅在于揭示真相，更在于提供解决问题的强大工具。

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