Geometric Morphometrics for Biologists pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Zelditch, Miriam Leah/ Swiderski, Donald L./ Sheets, David H./ Fink, William L.

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2004-7

价格:553.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780127784601

丛书系列:

图书标签:

藏书
Geometric Morphometrics
Morphometrics
Biology
Shape Analysis
Landmark-Based
Evolutionary Biology
Developmental Biology
Statistical Shape Modeling
Image Analysis
Biostatistics

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具体描述

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Geometric Morphometrics for Biologists is an introductory textbook for a course on geometric morphometrics, written for graduate students and upper division undergraduates, covering both theory of shape analysis and methods of multivariate analysis. It is designed for students with minimal math background; taking them from the process of data collection through basic and more advanced statistical analyses. Many examples are given, beginning with simple although realistic case-studies, through examples of complex analyses requiring several different kinds of methods. The book also includes URL's for free software and step-by-step instructions for using the software.

* Accessible, student-tested introduction to sophisticated methods of biological shape analysis * Detailed instructions for conducting analyses with freely available, easy to use software * Numerous illustrations; including graphical presentations of important theoretical concepts and demonstrations of alternative approaches to presenting results * Many realistic examples, both simple and complex, from on-going research * Comprehensive glossary of technical terms

好的，以下是一份关于一本名为《Geometric Morphometrics for Biologists》的图书的详细简介，这份简介侧重于该书可能涵盖的、但不完全是该书本身的、具有互补性或相关性的主题，旨在提供一个深入且具有专业性的视角，而不直接描述该书的具体内容。 --- 探究形态学前沿：从经典度量到现代生物学应用本书旨在深入剖析生物形态学研究的前沿领域，重点关注如何利用先进的数学和统计工具来理解生物结构的多样性、变异性及其背后的演化机制。不同于传统的形态测量学侧重于线性距离或比例的简单记录，本书构建了一个全面的框架，探讨形态学数据如何转化为可量化、可分析的复杂信息，从而揭示生命形式在宏观到微观尺度上的精妙设计与历史印记。第一部分：形态学数据的数字化与结构化在现代生物学研究中，获取高质量的形态数据是分析的基础。本书首先探讨了从传统图像采集到三维扫描技术在生物学形态分析中的演进。我们关注如何将复杂的生物体结构转化为数字化的坐标集，这一过程涉及精确的标志点（landmarks）选取、半标志点（semi-landmarks）的定位策略，以及如何在不同的生物系统中标准化数据采集流程。重点章节将详细阐述数据的预处理技术。这包括如何处理采集过程中的噪声、如何进行刚性变换（平移、旋转、缩放）的校正，以及如何选择合适的参考坐标系以确保数据的生物学可解释性。此外，我们将探讨先进的图像处理技术，例如在分子影像学和发育生物学研究中，如何利用高分辨率成像数据来识别和追踪结构的变化。第二部分：形态空间构建与探索性分析形态学数据的真正价值在于其在“形态空间”中的分布与结构。本书详细阐述了如何构建和探索这一高维空间。核心内容围绕主成分分析（PCA）的应用展开，不仅展示了如何识别形态变异的主要模式（如大小和形状的解耦），更重要的是，探讨了如何解释这些主成分在生物学上的意义。探索性数据分析（EDA）在形态学研究中至关重要。本书将介绍集群分析（Clustering）和判别分析（Discriminant Analysis）等工具，用于识别不同的生物类群、发育阶段或环境适应型。我们讨论了如何通过可视化技术（如Procrustes拟合后的残差分析和三维形态重构）来直观地理解形态差异的本质。第三部分：统计推断与模型构建形态学数据的分析最终需要落实到严谨的统计推断上。本书深入探讨了如何使用回归模型和方差分析（ANOVA）来检验形态与生态、生理或遗传因素之间的关系。一个关键的议题是“异速生长”（Allometry）的建模，即不同尺度下形态组分间的比例关系。我们将比较线性、对数线性以及更复杂的非线性异速生长模型，并讨论如何检验组间异速生长轨迹的差异。对于时间序列数据或纵向研究，本书介绍了动态形态学分析的方法，如何追踪个体或群体的形态演化轨迹。此外，鉴于生物数据的固有复杂性，我们还将探讨贝叶斯统计方法在形态学推断中的应用，特别是在处理小样本或高维度数据时的优势。第四部分：形态学与演化生物学的融合形态学分析的终极目标往往是理解演化过程。本书将形态学数据与系统发育学（Phylogenetics）相结合，探讨如何利用形态特征来重建物种间的亲缘关系，以及如何检验“形态适应性假说”。我们关注“形态约束”（Morphological Constraints）的概念，即形态变异的边界如何受到功能需求或演化历史的限制。一个重要的扩展领域是功能形态学（Functional Morphology）。本书将形态数据与生物力学或生理学数据进行整合分析，以评估特定形态特征对生物性能的影响。例如，如何量化鳍的形状对游泳效率的贡献，或者牙齿的形态如何反映食性压力。第五部分：高级主题与新兴方法为适应计算生物学的快速发展，本书最后会触及一些前沿和交叉领域。这包括形态数据的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和深度学习在形态分类与预测中的潜力。我们还将讨论集成形态学（Integrated Morphometrics）的概念，即如何将几何形态学数据与其他类型的生物数据（如基因组学、代谢组学数据）结合起来，以获得对生物系统更全面的理解。这要求研究者不仅精通形态学分析，还需具备处理多源异构数据的能力。通过对这些主题的系统性阐述，本书旨在为生物学家、生态学家以及演化生物学家提供一套强大的、可操作的分析工具箱，帮助他们更深入、更精确地解读生命世界的形态奥秘。