Cluster and Classification Techniques for the Biosciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Fielding, Alan

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 164.98

装帧:HRD

isbn号码:9780521852814

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 聚类分析
• 分类技术
• 数据挖掘
• 机器学习
• 生物统计学
• 计算生物学
• 模式识别
• 算法
• 生物学

探索生命奥秘：生物学研究中的数据挖掘与模式识别 本书旨在为生物科学领域的学者、研究人员和学生提供一个深入理解和应用现代数据分析技术，以揭示生命复杂系统内在规律的全面指南。生命科学的进步，尤其是在基因组学、蛋白质组组学、转录组学、代谢组学以及生态学等前沿领域，正以前所未有的速度产生海量数据。这些数据蕴含着关于生命起源、演化、功能、疾病发生机制以及生态系统相互作用的宝贵信息。然而，仅仅收集数据是不够的，关键在于如何从中提取有意义的洞见，识别隐藏的模式，并最终推动科学发现。本书正是聚焦于这一核心挑战，详细阐述了多种先进的聚类（clustering）和分类（classification）技术，并展示了它们在解决生物学实际问题中的强大威力。 聚类技术：发现生物学数据中的自然分组 聚类分析是一种无监督学习方法，其核心在于将数据集中的对象（例如基因、蛋白质、细胞、物种或生态位）根据其内在相似性划分到不同的组（簇）中。在生物学中，发现这些自然的群体划分至关重要，因为它能够帮助我们理解生物分子的功能、细胞类型的异质性、物种的系统发育关系以及生态群落的结构。 本书将系统性地介绍各种经典的和现代的聚类算法，并深入探讨它们在不同生物学场景下的适用性。我们将从最基础的层次聚类（Hierarchical Clustering）开始，详细讲解其凝聚型（agglomerative）和分裂型（divisive）两种构建聚类树（dendrogram）的方法。通过对聚类树的深入剖析，研究人员可以直观地观察不同样本之间的亲缘关系，从而识别出潜在的功能模块或进化谱系。我们会探讨如何选择合适的距离度量（distance metrics），如欧氏距离（Euclidean distance）、皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient），以及如何评估聚类结果的质量，例如使用轮廓系数（silhouette score）和戴维斯-堡丁指数（Davies-Bouldin index）。 接着，本书将重点介绍划分聚类（Partitioning Clustering）方法，其中K-均值（K-Means）算法因其高效性和易于实现而成为最常用的算法之一。我们将详细解析K-均值算法的工作原理，包括如何初始化簇中心、如何分配样本到最近的簇以及如何更新簇中心。同时，我们也会讨论K-均值算法的局限性，例如对初始簇中心的敏感性以及无法处理非球状簇的问题。为了克服这些限制，我们将介绍K-中心点（K-Medoids）算法，它通过选择实际数据点作为簇中心来提高鲁棒性。 此外，本书还将深入探讨基于密度的方法（Density-based methods），特别是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。DBSCAN能够发现任意形状的簇，并且对噪声点具有良好的鲁棒性，这使其在处理复杂的生物学数据分布时尤为有效。我们将详细讲解其核心概念，如核心点（core point）、边界点（border point）和噪声点（noise point），以及参数eps和min_samples的含义及其对聚类结果的影响。 对于具有复杂结构和潜在重叠的生物学数据集，模型聚类（Model-based Clustering）提供了一种强大的解决方案。本书将重点介绍高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）。GMM假设数据是由多个高斯分布生成的，通过期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来估计每个高斯分量的参数，从而实现软聚类（soft clustering），为每个样本分配属于不同簇的概率。我们将详细解释EM算法的迭代过程，并讨论如何选择模型的组件数量（即簇的数量）。 在生物信息学领域，共表达基因网络（co-expression gene networks）的分析是发现功能上相关基因模块的关键。本书将专门介绍如何利用模块化聚类（module detection）算法，如WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis），来构建和分析基因共表达网络，从而识别与特定生物过程或疾病相关的基因模块。 最后，我们将讨论一些更高级的聚类技术，如谱聚类（Spectral Clustering），它利用图论和线性代数的方法来解决聚类问题，特别适用于发现非凸形状的簇；以及模糊聚类（Fuzzy Clustering），它允许样本同时属于多个簇，更符合生物系统中普遍存在的模糊性和连续性。 分类技术：预测生物学实体的新属性 分类是一种有监督学习方法，其目标是根据已标记的数据集训练一个模型，然后用该模型来预测新样本的类别。在生物学中，分类技术被广泛应用于疾病诊断、药物反应预测、基因功能预测、物种分类以及蛋白质结构预测等。 本书将全面介绍各种经典的和现代的分类算法，并重点关注它们在生物学应用中的优劣势。我们将从逻辑回归（Logistic Regression）开始，这是一种简单而有效的二分类模型，广泛用于预测二元结果，如疾病患病与否。我们将详细解释其模型假设、损失函数和优化过程。 接着，本书将深入探讨支持向量机（Support Vector Machines, SVM）。SVM通过寻找最优超平面来最大化类别间隔，从而实现良好的泛化能力。我们将讲解线性SVM和非线性SVM，特别是核技巧（kernel trick）的应用，如多项式核（polynomial kernel）、径向基函数核（radial basis function kernel, RBF）等，并探讨其在高维生物数据中的优势。 决策树（Decision Trees）作为一种直观且易于解释的分类模型，也将得到详细的阐述。我们将介绍如何构建决策树，包括信息增益（information gain）、基尼不纯度（Gini impurity）等分裂标准，以及如何进行剪枝（pruning）以避免过拟合。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，基于贝叶斯定理和特征独立性假设，以其计算效率高和在文本分类等领域的成功而闻名。我们将解释其工作原理，并讨论其在处理高维生物特征时的适用性。 为了处理更复杂的生物学数据，特别是包含大量特征且特征之间可能存在交互作用的情况，集成学习（Ensemble Learning）方法表现出了强大的性能。本书将重点介绍随机森林（Random Forests），它通过构建多个决策树并聚合其预测结果来提高分类精度和鲁棒性。我们还将介绍梯度提升（Gradient Boosting）算法，如XGBoost和LightGBM，这些算法在生物医学数据挖掘竞赛中屡获殊荣，因其高效性和卓越的预测性能而备受推崇。 此外，本书还将介绍K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法，它基于“物以类聚，人以群分”的原理，通过计算新样本与已知样本的距离来确定其类别。 对于图像数据，例如显微镜图像或医学影像，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）已成为图像分类的标准工具。我们将介绍CNN的基本结构，包括卷积层、池化层和全连接层，以及它们在分析生物医学图像数据中的应用，例如细胞形态学分析、病理图像诊断等。 主题模型（Topic Modeling），如潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA），也将在本书中有所涉及。虽然LDA主要用于无监督的文本分析，但其思想可以扩展到发现生物学数据中的潜在主题结构，例如在文献挖掘中发现基因功能主题，或在基因表达数据中发现与特定生物过程相关的“基因主题”。 生物学中的实际应用案例 本书不仅仅是算法的介绍，更重要的是将这些技术与生物学的具体问题紧密结合。在每一章中，我们都将提供生动的、具有代表性的生物学案例研究，展示如何应用所介绍的聚类和分类技术来解决实际问题。 基因组学与转录组学： 如何使用聚类分析识别调控同一生物过程的基因模块？如何利用分类模型预测基因功能？如何通过分析转录组数据识别疾病的生物标志物？ 蛋白质组学与代谢组学： 如何聚类分析质谱数据以识别具有相似表型的蛋白质组或代谢组特征？如何利用分类算法预测蛋白质的亚细胞定位或蛋白质-蛋白质相互作用？ 细胞生物学： 如何使用聚类算法对流式细胞术（flow cytometry）或单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据进行细胞亚群鉴定？如何利用分类模型区分不同类型的细胞或识别细胞状态？ 生态学与进化生物学： 如何使用聚类分析研究物种分布和群落结构？如何利用分类模型预测物种的生态位或识别进化相关的基因组区域？ 医学与药物研发： 如何利用分类模型预测疾病的风险和预后？如何利用聚类分析识别对特定药物反应相似的患者亚群？如何利用集成学习方法加速新药的发现和筛选？ 学习路径与实践指导 本书采用由浅入深的学习路径，从基本概念到高级技术，并穿插丰富的代码示例（例如使用Python的Scikit-learn、SciPy、TensorFlow/PyTorch库）和实际数据集分析。我们鼓励读者动手实践，通过对真实生物学数据的探索来加深对理论的理解。本书还将提供关于数据预处理、特征工程、模型评估和结果解释的重要指导，确保读者能够有效地将所学知识应用于自己的研究项目中。 展望未来 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，生命科学领域的数据分析正迎来一个激动人心的新时代。本书旨在为读者奠定坚实的基础，使他们能够自信地运用最前沿的计算方法来应对生物学研究中的复杂挑战，从而加速科学发现，推动生命科学的边界不断向前。通过掌握本书介绍的聚类和分类技术，您将能够更深入地理解生命现象，发现隐藏的规律，并为人类健康和环境保护做出贡献。

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