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出版者:Academic Pr

作者:Forthofer, Ronald N./ Lee, Eun Sul/ Hernandez, Mike

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2006-12

价格:623.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780123694928

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 公共卫生
• 数据分析
• 研究方法
• 健康科学
• 生物医学
• 统计建模

好的，这是一本关于现代统计学在生命科学领域应用的专著的简介，完全不涉及您提到的“Biostatistics”一书的内容。 --- 《生命科学中的数据解析与模型构建：从基础原理到前沿应用》 一部面向生物医学研究者的全面数据科学指南 随着高通量测序、蛋白质组学、活体成像和临床试验等前沿研究的爆发式增长，生命科学领域正以前所未有的速度积累着海量复杂数据。如何从这些庞杂的数据中提炼出可靠的生物学洞察，构建具有预测能力的数学模型，已成为决定研究成败的关键瓶颈。《生命科学中的数据解析与模型构建：从基础原理到前沿应用》正是为了应对这一挑战而精心撰写的一部深度参考著作。 本书并非停留在传统的统计学理论介绍，而是紧密围绕生命科学研究的实际需求和数据特性，系统性地梳理了从数据采集、清洗、探索性分析到复杂模型构建和验证的完整流程。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为生物学家、医学研究人员以及希望深入理解数据驱动型科学的计算生物学家提供一个既扎实又前沿的学习平台。 第一部分：生命科学数据基础与探索性分析（EDA） 本部分为后续复杂建模奠定了坚实的数据基础。我们首先探讨了生命科学研究中常见数据类型的特点，包括但不限于基因表达矩阵（RNA-seq, microarray）、表型数据、队列研究数据以及高维影像组学数据。 关键内容包括： 1. 数据质量控制与预处理： 详细阐述了批次效应（Batch Effects）的识别、归一化方法（如TMM, RLE）的选择与应用，以及缺失值（Missing Data）的合理插补技术，强调了数据质量对后续分析结果可靠性的决定性影响。 2. 探索性数据分析（EDA）的艺术与科学： 重点讲解如何利用可视化工具（如散点图矩阵、主成分分析PCoA、t-SNE/UMAP）揭示数据的内在结构、识别异常值（Outliers）和异质性（Heterogeneity）。我们提供了丰富的案例，展示如何通过EDA初步形成研究假设。 3. 数据维度缩减技术： 深入解析主成分分析（PCA）和因子分析在降噪和特征提取中的作用，并引入非线性降维技术（如流形学习）在解析复杂生物通路网络中的潜力。 第二部分：推断性统计与因果关系检验 本部分聚焦于从样本数据推断总体规律以及检验生物学效应的可靠性。我们强调统计推断的严谨性，并特别关注生物学实验设计中常见的复杂结构。 关键内容包括： 1. 假设检验的原理与实践： 覆盖了t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数对应物（如Wilcoxon秩和检验），并着重分析了多重检验（Multiple Testing）带来的P值膨胀问题，详述了Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）控制等现代方法。 2. 回归模型在生物学中的应用： 从经典的线性回归模型出发，扩展到广义线性模型（GLM），覆盖泊松回归（计数数据，如ChIP-seq reads）、逻辑回归（二元结局，如疾病状态）。我们详细讨论了模型假设的检验与残差分析，确保模型拟合的有效性。 3. 生存分析的深入探讨： 针对临床和基础研究中常见的“时间至事件”数据，本书系统介绍了Kaplan-Meier估计、Log-rank检验，并深入剖析了Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）在多因素风险评估中的应用，包括协变量的筛选和模型假设的检验。 第三部分：高级建模与面向预测的方法 现代生命科学研究越来越依赖于构建能够预测未来结果或对复杂系统进行分类的工具。本部分将研究重点转向高维数据处理、集成学习和机器学习方法。 关键内容包括： 1. 高维线性模型的挑战与应对： 鉴于基因组学数据的“N远小于P”特性，本书详细介绍了正则化回归方法——LASSO、Ridge回归和Elastic Net——在特征选择和防止过拟合方面的优势，并提供了在R和Python中的具体实现流程。 2. 分类与判别模型： 探讨了支持向量机（SVM）、判别分析（LDA/QDA）在生物标志物分类中的应用。重点对比了这些方法的计算效率和对数据分布的依赖性。 3. 集成学习与深度学习基础： 引入了随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM，如XGBoost, LightGBM）在处理非线性复杂关系中的强大能力。此外，本书还提供了深度学习（如卷积神经网络CNNs、循环神经网络RNNs）在生物影像分析和序列数据解析中的入门指南，强调其在提取深层特征方面的潜力。 4. 模型评估与验证的黄金标准： 强调交叉验证（Cross-Validation）的重要性，详细阐述了性能指标（如敏感性、特异性、ROC曲线下面积AUC）的选择，并探讨了模型的可解释性（Interpretability）问题，避免将模型视为“黑箱”。 第四部分：特定生物学场景的统计建模 本部分将理论与实际紧密结合，针对几种具有代表性的生命科学研究设计，提供了量身定制的统计解决方案。 关键内容包括： 1. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 专门针对纵向研究、多中心试验和嵌套数据结构（如同一动物的多时间点测量，或来自同一家庭的多个受试者）。详细解释了随机截距和随机斜率模型的构建，以正确处理数据中的非独立性。 2. 贝叶斯统计推断的兴起： 介绍了贝叶斯方法的核心思想，以及它在处理先验信息和不确定性量化方面的优势，尤其是在小样本研究和复杂的层次化模型构建中的应用。 3. 网络分析与拓扑数据分析（TDA）： 探讨了如何利用图论方法分析基因调控网络、蛋白质相互作用网络，并引入TDA作为一种新的工具来解析高维数据的形状和拓扑结构，以发现新的生物学模式。 总结与展望 《生命科学中的数据解析与模型构建》致力于成为一本实用、权威且与时俱进的工具书。它不仅教会读者“如何计算”，更重要的是指导读者理解“为什么这样计算”，以及“计算结果在生物学上意味着什么”。全书辅以大量的真实生物学数据集示例和主流统计软件（如R/Bioconductor生态系统、Python的科学计算库）的代码片段，确保读者能够迅速将理论知识转化为解决实际科研问题的能力。 本书的目标读者是所有在数据密集型生命科学领域工作的研究人员，旨在提升整个领域的定量分析素养，推动更具鲁棒性和可重复性的科学发现。

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