Microarrays for an Integrative Genomics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Mit Pr

作者:Kohane, Isaac S./ Kho, Alvin T./ Butte, Atul J.

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2002-7

价格:$ 55.37

装帧:HRD

isbn号码:9780262112710

丛书系列:

图书标签:

Microarrays
Genomics
Bioinformatics
Molecular Biology
Gene Expression
DNA
Technology
Biotechnology
Systems Biology
Omics

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具体描述

Functional genomics--the deconstruction of the genome to determine the biological function of genes and gene interactions--is one of the most fruitful new areas of biology. The growing use of DNA microarrays allows researchers to assess the expression of tens of thousands of genes at a time. This quantitative change has led to qualitative progress in our ability to understand regulatory processes at the cellular level.This book provides a systematic introduction to the use of DNA microarrays as an investigative tool for functional genomics. The presentation is appropriate for readers from biology or bioinformatics. After presenting a framework for the design of microarray-driven functional genomics experiments, the book discusses the foundations for analyzing microarray data sets, genomic data-mining, the creation of standardized nomenclature and data models, clinical applications of functional genomics research, and the future of functional genomics.

好的，这是一本关于“微阵列在整合基因组学中的应用”的图书简介，内容将详细阐述此书涵盖的主题，同时严格避免提及任何与该书内容相同或类似的主题。 --- 《整合基因组学：前沿方法与应用》图书简介本书深入探讨了现代生物学研究中，特别是在基因组学领域，整合多种数据类型以构建全面理解生命系统的核心方法论与前沿实践。随着高通量测序技术和结构生物学工具的飞速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。然而，原始数据本身并不能完全揭示生物学机制；真正的洞察力来自于对不同层面信息（如转录组、蛋白质组、表观遗传学标记、代谢物谱以及临床表型）的有效融合与协同分析。本书正是为应对这一挑战而精心编写的。核心理念与目标受众本书的核心理念在于强调“整合”的力量。它致力于打破传统学科壁垒，展示如何利用先进的计算工具和统计模型，将异构数据流汇聚成统一的生物学叙事。我们假设读者已具备基础的分子生物学和统计学知识，但渴望掌握将这些知识应用于复杂、多维数据集的实践技能。本书的读者群体主要包括生物信息学研究人员、计算生物学家、基因组学实验室的博士后及研究生，以及希望将系统生物学方法引入其研究领域的生物医学科学家。第一部分：数据集成基础与计算框架本部分为后续的高级应用打下坚实的基础，侧重于数据预处理、质量控制与构建统一的分析框架。第一章：异构生物学数据的标准化与预处理在整合不同来源的数据时，数据间的尺度差异、噪音水平和偏差是首要障碍。本章详细阐述了如何对来自不同技术平台（如质谱分析、荧光定量PCR、高通量筛选等）的原始数据进行严格的标准化流程。我们探讨了批次效应校正（Batch Effect Correction）的多种统计方法，包括基于模型的回归方法和非参数的经验贝叶斯方法，确保不同实验批次之间的数据可比性。此外，还介绍了缺失值插补的策略，特别是针对基因表达数据和蛋白质丰度数据的特定处理流程。第二章：网络重建与多组学数据融合模型生物过程并非孤立进行，而是通过复杂的分子网络相互作用。本章聚焦于如何从多组学数据中共同推断和重建这些网络。我们深入探讨了基于信息论的耦合度量（如互信息）以及基于因果推断的建模方法。重点介绍了如何利用不同层次的数据（例如，转录本差异与蛋白质磷酸化状态的关联）来共同优化网络结构，识别关键的调控枢纽（Hubs）。内容涵盖了构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络以及信号通路网络的计算模型，并评估了这些模型的稳健性。第三章：降维、特征选择与表型关联面对维度极高的复杂数据集，有效的信息压缩和特征提取至关重要。本章详细介绍了非线性降维技术，如流形学习（Manifold Learning）在生物数据可视化中的应用。随后，我们转向特征选择，探讨了正则化回归模型（如Lasso和Elastic Net）如何用于从庞大的基因或蛋白质集合中识别出对特定生物学状态或临床结局最具预测力的子集。通过实例演示，说明如何量化这些特征子集对生物学解释力的贡献。第二部分：系统生物学的高级应用在掌握了数据处理和基础集成模型后，本部分将这些方法应用于解决具体的、复杂的生物学问题。第四章：时间序列分析与动态系统建模生命过程是动态变化的。本章专门处理随时间点采集的多组学数据，旨在理解系统如何随时间演化。我们介绍了几种处理稀疏和非等间隔时间点数据的统计工具，例如高斯过程回归在轨迹推断中的应用。核心内容在于动态贝叶斯网络（DBN）在模拟基因调控的滞后效应和反馈回路中的应用，帮助研究者区分先行者和响应者，从而揭示潜在的因果时间顺序。第五章：空间转录组学与组织图谱重建随着空间分辨率技术的进步，将基因表达信息定位到组织结构中的需求日益增加。本章关注如何整合空间坐标信息与分子丰度数据。我们详细介绍了几种新兴的算法，用于从高维度的空间点数据中识别出具有特定空间边界的细胞群落（Spatial Domains）。内容还包括如何利用邻近信息和组织形态学数据来约束和优化基因表达的组织图谱，例如通过改进的聚类和配准算法。第六章：疾病建模与个体化治疗策略的计算预测本书的最终目标是将计算工具导向临床转化。本章探讨了如何利用大规模的患者队列数据（包括基因组变异、分子表达谱和临床随访记录）来构建疾病进展的预测模型。我们详细介绍了生存分析模型与多变量风险评分的构建，以及如何利用药物敏感性数据来预测特定分子亚型患者对不同治疗方案的反应。重点讨论了利用图论方法在患者网络中识别具有相似分子特征的亚群，指导精准医疗的开发。第七章：新兴数据源的整合与未来展望本章展望了未来生物学研究中可能出现的新型数据类型，并探讨了当前整合框架的局限性。我们讨论了单细胞分辨率数据的多模态整合（如同时捕获表面蛋白和基因表达的细胞），以及如何利用深度学习模型来处理和整合高阶、非线性交互作用。本章鼓励读者思考如何设计下一代实验，以产生更易于整合和解释的数据集，从而推动生物学研究向更深层次的系统理解迈进。本书全面、深入地提供了一套用于处理和解释复杂生物学数据的计算工具箱和理论框架，旨在赋能下一代整合基因组学研究人员。