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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Li, Chung-Sheng 编

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:

价格:$ 65.54

装帧:Pap

isbn号码:9789812700650

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 生命科学
• 生物信息学
• 机器学习
• 数据分析
• 生物统计
• 医学信息学
• 人工智能
• 模式识别
• 计算生物学

生命科学数据挖掘：数据驱动的生物学新范式 图书名称： 生命科学数据挖掘 图书简介： 在二十一世纪的科研前沿，生命科学正经历一场由海量数据驱动的深刻变革。从基因组测序到高通量筛选，从临床试验记录到生态环境监测，生命科学领域积累的数据量正以指数级的速度增长。然而，数据的堆积本身并不能直接转化为知识和突破。真正的价值，蕴藏在从这些复杂、异构的数据集中提取洞察、揭示规律的能力之中。 《生命科学数据挖掘》深入探讨了如何运用先进的数据挖掘技术和机器学习方法，应对生物学、医学和生物工程领域特有的数据挑战。本书并非一本纯粹的计算机科学教材，它以生命科学的实际问题为导向，构建了一座连接生物学理论与计算实践的坚实桥梁。 第一部分：生命科学数据的基石与挑战 本书伊始，首先全面梳理了当前生命科学数据的主要来源、类型及其复杂性。我们详尽分析了高通量组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学）的特点，强调了其高维度、稀疏性、噪声大和样本量相对较小的矛盾。随后，内容转向生物医学影像数据（如数字病理切片、MRI/CT扫描）的结构化处理，以及临床电子健康记录（EHR）中非结构化文本数据的自然语言处理（NLP）挑战。 理解数据的“生物学含义”是数据挖掘成功的先决条件。因此，本书用相当篇幅阐述了生物信息学中的数据预处理技术，包括基因表达数据的标准化、批次效应（Batch Effect）的校正、缺失值插补策略的生物学合理性验证，以及如何构建和利用已知的生物学知识图谱（如KEGG通路、GO术语）作为特征工程的指导。 第二部分：核心数据挖掘技术在生物学中的应用 本书的核心部分聚焦于将经典和前沿的数据挖掘算法，精准地应用于解决具体的生命科学难题。我们摒弃了脱离实际的纯理论阐述，转而通过丰富的案例研究来展示算法的效能。 降维与特征选择： 面对数以万计的基因或蛋白质特征，如何有效降低维度而不丢失关键信息？本书详细比较了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）在组学数据中的适用性，并重点介绍了基于生物学意义的特征选择方法，如LASSO回归在疾病标志物发现中的应用。 分类与预测模型： 疾病诊断与预后评估是数据挖掘的重要应用领域。我们深入探讨了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及梯度提升机（GBM）在区分健康与疾病样本中的性能表现。特别地，书中对深度学习在生物医学影像分析中的最新进展进行了细致的讲解，包括卷积神经网络（CNN）在组织病理学图像中的肿瘤区域识别和分级。 聚类与模式发现： 在未知生物学机制探索中，识别具有相似行为的基因集或患者群体至关重要。本书系统阐述了K-均值、DBSCAN等经典聚类算法，并着重介绍了层次聚类和共表达网络分析（Co-expression Network Analysis, WGCNA），展示了如何利用这些方法构建基因调控网络，发现潜在的疾病模块。 第三部分：深度学习与网络科学的整合 随着计算能力的飞跃，深度学习已成为生命科学数据挖掘的强大工具。本书专门辟章节探讨了深度学习在处理复杂生物数据时的独特优势。 图神经网络（GNN）的崛起： 蛋白质相互作用网络、药物分子结构和疾病关联网络本质上都是图结构。本书详细介绍了如何将GNN应用于药物重定位、靶点预测和复杂疾病网络的拓扑结构分析，揭示网络中的关键节点和模块。 生成模型与数据增强： 在样本稀疏的临床数据集中，生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）被用于生成高保真的合成生物数据，以增强模型的鲁棒性，尤其是在罕见病研究中展现出巨大的潜力。 第四部分：可解释性、伦理与未来展望 数据挖掘的价值最终必须转化为可信赖的生物学解释。本书强调了模型可解释性（XAI）的重要性。我们不仅展示了如何训练出高精度的模型，更重要的是，探讨了如何利用LIME、SHAP等工具，将模型决策反向映射回生物学实体（如特定的基因突变或通路），以满足科研人员对“为什么”的探究需求。 最后，本书对生命科学数据挖掘的伦理挑战、数据隐私保护（如联邦学习在多中心临床数据分析中的应用）以及未来趋势进行了前瞻性论述。它旨在培养新一代的数据科学家和生物学家，使其不仅能够熟练运用工具，更能带着深刻的生物学洞察力去设计和执行数据驱动的科学研究。 《生命科学数据挖掘》面向生命科学、生物医学工程、生物信息学、计算生物学等领域的学生、研究人员和从业者。它提供的不仅是技术手册，更是一种看待和解决复杂生命问题的全新、量化的视角。掌握书中的方法，即是掌握了在数据洪流中发现生命奥秘的钥匙。

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这本书的阅读体验，如果用一个词来概括，那就是“层次分明，步步深入”。我特别欣赏作者在章节组织上的匠心独运。它没有采用传统的“先理论后实践”的僵硬结构，而是将许多关键的统计学和机器学习概念，嵌入到具体的应用场景中进行阐释。比如，在讨论如何识别潜在的药物靶点时，书中对降维技术和聚类分析的介绍，不是孤立存在的，而是紧密围绕着如何从数万个分子特征中筛选出最有代表性的一批。这种“问题驱动”的学习路径，极大地增强了阅读的代入感和效率。我注意到，书中的图表制作水平也达到了专业水准，那些复杂的网络图谱和热力图，配上恰到好处的标注，使得抽象的概念立刻变得可视化、可触摸。更有甚者，作者似乎对不同读者的知识背景有着充分的预估，在关键的数学概念出现时，会适当地穿插一些脚注或附录的指引，这避免了因背景知识不足而产生的阅读中断，保证了阅读流（Flow）的顺畅。对于希望从零开始构建生物信息学分析框架的人来说，这套由浅入深、环环相扣的知识体系，无疑提供了一个坚实可靠的入门阶梯，让人感觉每翻过一页，都在实质性地掌握一项新技能，而不是仅仅停留在理论的纸上谈兵。

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这本书的封面设计就透露着一种严谨与现代感，那种深蓝与银灰的配色，加上流线型的图形元素，很容易让人联想到复杂的数据结构和前沿的生物技术交叉领域。我原本是带着一种既期待又忐忑的心情翻开它的，毕竟“数据挖掘”这个词汇本身就带有很强的技术壁垒感，而“生命科学”的广博又让人觉得内容会极其庞杂。然而，初读下来，我发现作者似乎有一套非常高明的叙事逻辑，他没有直接跳入晦涩难懂的算法推导，而是从一个更宏观的视角——生命科学领域中数据爆炸的现状——开始切入。这就像是先带你爬到一个高台，让你俯瞰整个数据海洋的壮阔，再逐步引导你进入具体的支流。书中对基因组学、蛋白质组学等几大核心数据源的梳理清晰得令人印象深刻，尤其是在描述如何从海量的测序数据中提取出有意义的生物学信号时，那种娓娓道来的讲解方式，让我这个非科班出身的读者也能抓住核心脉络。它不像某些教科书那样冷冰冰地堆砌公式，而是巧妙地将技术与实际的科研难题绑定在一起，读起来更像是在参与一场高水平的行业研讨，而非单纯地学习一门技术。这本书的价值，首先在于它成功架起了一座沟通生物学直觉与计算思维的桥梁，让那些原本可能被技术细节吓退的科研工作者，看到了数据驱动创新的巨大潜力。

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真正让我感到惊喜的是这本书对“伦理与未来趋势”部分的着墨。许多技术导向的专著往往止步于技术的实现和效果的展示，但这本书却将视野放得更远。它细致地探讨了在使用大规模公共数据集进行分析时，数据隐私和去标识化的挑战，以及算法偏差对临床决策可能产生的影响。这种对技术背后的社会责任的反思，让这本书的厚度远超一般的技术手册。我能感受到作者在字里行间流露出的，对生命科学数据这一“敏感资产”的敬畏。例如，书中对于因果推断在精准医疗中的应用进行了探讨，但同时也警示了相关模型在解释性上的“黑箱”问题，并提出了若干增强模型透明度的建议。这种平衡的视角，在当前许多盲目推崇AI和大数据应用的浪潮中，显得尤为珍贵。它提醒读者，我们处理的不仅仅是0和1，而是关乎人类健康的复杂生命信息，因此，严谨性、可解释性与伦理合规性，是数据挖掘在生命科学领域持续发展的基石。这种前瞻性的思考，使得这本书不仅是工具书，更是一部具备思想深度的行业指南。

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这本书的排版和整体设计风格，透露出一种非常注重用户体验的考量。内文的字体选择清晰易读，行距和段落间距都处理得恰到好处，长时间阅读也不会产生明显的视觉疲劳。对于技术类书籍而言，这一点至关重要，毕竟读者往往需要长时间沉浸在复杂的逻辑推理中。我特别注意到，书中许多示例代码的呈现方式——通常是以一个清晰的代码块形式出现，并辅以旁注解释每一步操作的生物学或统计学意义——非常实用。这比那些把代码和文字混在一起的书籍要高明得多。它真正做到了“授人以渔”，读者不仅知道“做什么”，更清楚地理解了“为什么这么做”。而且，书中引用了大量的最新研究成果，文献引用部分显得非常扎实和与时俱进，这对于任何希望将书中学到的知识应用于前沿课题的研究人员来说，都是一个极大的加分项。它像是给读者提供了一张最新研究热点的路线图，指引着我们在数据挖掘的广阔领域中，能够找到最肥沃的试验田去深耕。

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这本书在处理那些跨学科的“模糊地带”时，展现出了卓越的驾驭能力。生命科学数据挖掘的核心难题之一，就是如何将生物学家的直觉性知识有效地转化为可计算的特征工程。我发现，这本书在这方面提供了许多实用的“翻译”技巧。它不是简单地罗列出常用的特征提取方法，而是通过案例研究的方式，展示了如何根据特定的生物学假设（比如，某一信号通路的激活模式）来设计定制化的数据转换函数。这种强调“领域知识驱动特征工程”的理念，贯穿了全书。读完之后，我感觉自己看待生物数据的方式都发生了转变，不再是仅仅将其视为一串数字，而是开始挖掘其背后蕴含的生命活动规律。此外，书中对模型验证和结果可重复性的讨论也相当深入，它强调了在生物学研究中，外部验证的重要性远超一般的工程项目，这对提升初学者的科研规范意识非常有帮助。总而言之，这本书成功地将高深的算法原理与具体的生物医学应用场景无缝对接，为任何希望在生命科学领域利用数据挖掘技术解决实际问题的人，提供了一套系统、深刻且极具操作性的方法论。

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