Bayesian Inference for Gene Expression and Proteomics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Muller, Peter (EDT)/ Vannucci, Marina (EDT)

出品人:

页数:437

译者:

出版时间:2006-7

价格:$ 123.17

装帧:HRD

isbn号码:9780521860925

丛书系列:

图书标签:

• Bayesian inference
• Gene expression
• Proteomics
• Biostatistics
• Bioinformatics
• Statistical modeling
• Machine learning
• Systems biology
• Genomics
• Data analysis

精准医学的基石：基因表达与蛋白质组学数据分析的深度探索 内容提要 本书聚焦于现代生物医学研究中最前沿、数据密集型的领域——基因表达与蛋白质组学。随着高通量测序技术和质谱分析技术的飞速发展，我们正以前所未有的规模获取关于生命活动分子机制的数据。然而，数据的“大”不等于知识的“多”。如何从海量、高维、复杂的生物数据中提取出具有生物学意义的信号，是当前生物信息学和系统生物学面临的核心挑战。 本书旨在提供一套系统、严谨且实用的数据分析框架，专门针对基因表达（如RNA-seq、microarray）和蛋白质组学（如定量蛋白质组学、翻译后修饰分析）的数据特点和科学目标。我们不局限于传统的统计方法，而是深入探讨如何利用先进的计算模型和机器学习技术，解决生物学研究中那些最棘手的问题，如批次效应校正、数据降维、功能富集分析的可靠性，以及构建具有预测能力的分子标记物。 第一部分：数据基础与质量控制 在任何深入分析之前，对数据的理解和净化至关重要。本部分将详细剖析不同类型组学数据的内在结构和潜在偏差。 第一章：高通量组学数据的内在挑战 本章首先阐述了基因表达数据（重点关注RNA测序，包括转录组测序的读取、比对和定量流程）和蛋白质组学数据（如iTRAQ、TMT标记和非标记定量方法）的基本获取流程。随后，我们着重分析了这些数据固有的复杂性：异方差性、零值（或缺失值）问题、高度相关的特征空间，以及至关重要的批次效应（Batch Effects）。我们将讨论如何通过实验设计（如随机化和阻断设计）从源头上减少变异，并介绍初步的数据探索方法，包括主成分分析（PCA）和可视化技术，以识别潜在的混杂因素。 第二章：稳健的预处理与标准化技术 质量控制是通往可靠结论的门户。本章深入探讨了针对不同平台数据的标准化策略。对于RNA-seq数据，我们将对比CPM、TPM、FPKM/RPKM的适用场景，并详细介绍DESeq2和EdgeR框架中基于负二项分布的标准化方法，解释其在应对计数数据方差与均值关系时的优越性。对于蛋白质组学数据，我们将讨论对数转换、中位数标准化（Median Normalization）的局限性，并引入定量归一化方法，特别是基于参考物或内部标准品的校正技术。此外，我们将教授如何使用先进的算法（如ComBat或其生物学数据优化版本）来系统地移除技术批次效应，同时尽量保留生物学感兴趣的变异。 第二部分：差异分析与模式识别 数据准备就绪后，接下来的任务是识别在不同实验条件或疾病状态下发生显著变化的分子。 第三章：差异表达/丰度的严格推断 本章侧重于统计推断的严谨性。对于差异基因表达分析，我们将超越简单的t检验，聚焦于广义线性模型（GLM）在负二项分布模型下的应用，详述如何正确设定对比矩阵（Contrast Matrices）来检验特定的生物学假设。我们将详细讲解多重检验校正的必要性与选择，如Benjamini-Hochberg（BH）法和FDR控制，并讨论在低样本量下如何权衡假阳性率和统计功效。对于蛋白质组学，我们将探讨其数据结构通常更接近正态分布（经过适当转换后），并介绍基于线性混合效应模型（LMM）处理纵向或配对样本差异分析的方法。 第四章：高维数据的降维与聚类分析 在高维空间中寻找生物学信号需要强大的降维工具。本章比较了主成分分析（PCA）、因子分析（Factor Analysis）在生物学数据中的应用和局限性。重点将放在非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，并讨论如何解释这些低维嵌入图谱以揭示潜在的细胞状态或分子亚群。在聚类分析方面，我们将对比层次聚类、K-均值聚类、以及更适合生物学数据的谱聚类（Spectral Clustering）和热图驱动的层次聚类，指导读者如何根据生物学问题选择合适的聚类算法和距离度量标准。 第三部分：功能注释与网络构建 识别出差异分子列表后，下一步是将这些分子映射到生物学功能和通路中。 第五章：从列表到通路：可靠的功能富集分析 单纯的差异基因列表往往缺乏整体解释力。本章深入探讨了功能富集分析（Functional Enrichment Analysis）的多种方法。我们将详细对比基于超几何分布的 Fisher's Exact Test与基于排名的 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) 的差异。特别关注GSEA如何克服对预设阈值的依赖，并讨论其在蛋白质组学数据中应用的可行性（如通过蛋白质ID映射或通路评分）。此外，我们还会教授如何进行多组学整合的功能注释，例如将差异表达基因与差异富集的蛋白质通路进行交叉验证。 第六章：基因调控网络与蛋白质相互作用组的推断 本部分将视角从单个分子扩展到分子间的动态相互作用。我们将介绍如何利用基因表达数据（如时间序列或扰动数据）来推断潜在的转录因子调控网络。对比基于信息论（如ARACNe）和基于回归模型（如LASSO）的推断方法。对于蛋白质组学数据，我们将讨论如何利用共表达模式或相互作用组学数据（Interactome Data）来构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并讲解如何使用拓扑分析（如中心性指标、模块检测）来识别网络中的关键“枢纽”蛋白，这些枢纽往往是疾病干预的潜在靶点。 第四部分：预测模型与临床转化 最终目标是将分子发现转化为可解释的生物学模型或具有预测能力的临床工具。 第七章：生物标志物的筛选与模型构建 本章将介绍用于从高维数据中筛选稳定、高预测能力的生物标志物（Biomarkers）的技术。我们将详细阐述特征选择方法，如递归特征消除（RFE）和基于惩罚回归（如Elastic Net）的选择机制。在模型构建方面，我们将聚焦于可解释性的分类器，如逻辑回归模型和支持向量机（SVM），并探讨如何评估和比较不同模型（如ROC曲线、AUC值、校准曲线）。 第八章：整合分析与纵向研究的挑战 现代生物学研究越来越倾向于整合不同层次的组学数据（如基因组、转录组、蛋白质组）。本章将介绍多组学整合分析框架，包括因子分解方法（如MOFA）和共相关分析（CCA）。此外，对于追踪患者随时间变化的纵向研究，我们将展示如何使用线性混合效应模型来处理重复测量数据，以揭示动态变化趋势和个体间的异质性，这是精准医疗实现个性化诊断和预后的关键步骤。 本书特色 本书的重点在于方法的选择、假设的验证以及结果的生物学解释。书中每一章都辅以详实的案例分析，指导读者在实际应用中权衡不同方法的利弊。我们强调，统计模型只是工具，理解其背后的生物学假设，才能真正推动基因表达与蛋白质组学研究的进步。本书面向生物信息学研究生、生物医学研究人员、以及希望深入掌握先进数据分析技术的生物技术从业者。

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