Introduction to Computer-intensive Methods of Data Analysis in Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Roff, Derek A.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 96.05

装帧:Pap

isbn号码:9780521608657

丛书系列:

图书标签:

• 软件
• 生物
• 生物统计学
• 计算生物学
• 数据分析
• 统计计算
• R语言
• 生物信息学
• 计算机科学
• 统计学
• 生物学
• 方法论

数据驱动时代的生物学：一种跨学科的视角 书籍名称： 暂定 作者： [此处留空，表示这本书是多位专家的综合成果或尚未最终确定作者] 出版社： [此处留空，表示这本书的出版计划] 页数： 约 600 页 主题分类： 生物信息学、计算生物学、系统生物学、生物统计学 --- 内容概述 本书旨在为生命科学领域的学生、研究人员以及希望将严谨的量化分析方法融入其研究实践的专业人士，提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识框架。它超越了传统生物学实验方法论的范畴，聚焦于如何利用现代计算工具和统计学原理，从日益庞大的生物学数据集中提取有意义的知识。 本书的核心理念在于，在当前数据爆炸的时代，单纯的实验设计和观察已不足以支撑前沿的生物学发现。有效的“数据驱动”方法论，要求研究者不仅要理解生物学机制，更要精通如何构建模型、处理噪声、进行高维数据降维，并最终将量化结果转化为可验证的生物学假设。 本书的结构设计遵循从基础概念到高级应用的递进路线。我们首先奠定坚实的数学和统计学基础，确保读者能够理解后续所有计算方法的内在逻辑，而非仅仅将其视为“黑箱”工具。随后，章节逐步深入到特定生物学数据类型的处理，涵盖基因组学、转录组学、蛋白质组学以及细胞成像数据分析等前沿领域。 核心章节细分 第一部分：量化生物学的基石 (Foundations of Quantitative Biology) 本部分着重于建立必要的数学和统计学直觉，这些是任何复杂数据分析的基础。我们避免了过于纯粹的数学推导，而是强调这些工具在生物学情境下的具体应用和局限性。 1. 生物学中的不确定性与随机过程： 探讨生物系统固有的随机性和变异性。介绍概率论的基本原理，如贝叶斯定理在数据解释中的关键作用。重点讲解如何区分生物学信号与技术噪声。 2. 基础统计推断： 回顾描述性统计、假设检验（t检验、ANOVA的生物学应用）以及非参数方法的选择标准。引入多重比较校正（如FDR）在基因筛选实验中的必要性。 3. 线性代数与矩阵方法在生物学中的映射： 解释向量空间、特征值分解（Eigen-decomposition）在理解数据结构中的作用。这为后续的主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）做铺垫。 第二部分：高维数据的降维与探索 (Dimensionality Reduction and Exploration) 现代高通量实验产生的数据往往具有数千甚至数万个变量（如基因、蛋白质表达量），直接分析极具挑战性。本部分聚焦于如何有效地简化和可视化这些数据。 4. 主成分分析（PCA）的深度应用： 不仅介绍PCA的计算过程，更深入探讨其在识别主要的生物学变异来源（如批次效应、组织类型差异）中的应用。讨论选择主成分数量的生物学准则。 5. 流形学习与非线性降维： 介绍t-SNE和UMAP等现代降维技术。重点比较它们与PCA在捕获复杂细胞分化轨迹或复杂疾病亚型时的优势与劣势。强调可视化结果的解释，而非单纯的图表展示。 6. 聚类分析的生物学意义： 详细阐述K-means, 层次聚类（Hierarchical Clustering）以及DBSCAN等算法。探讨如何利用聚类结果划分新的细胞类型、疾病表型或物种群。讨论如何评估聚类结果的稳定性（如Bootstrap方法）。 第三部分：模型构建与因果推断 (Model Building and Causal Inference) 从描述性分析转向构建预测和解释模型，是数据分析走向科学发现的关键一步。 7. 回归模型的扩展： 介绍广义线性模型（GLMs）在处理非正态分布生物数据（如计数数据、比例数据）时的重要性。讨论逻辑回归在分类问题（如疾病诊断）中的应用。 8. 机器学习导论： 引入监督学习（支持向量机SVM、决策树、随机森林）和无监督学习在生物学预测中的角色。重点在于特征工程（Feature Engineering）——如何将原始生物学数据转化为模型可用的输入。强调模型的泛化能力和过拟合的风险。 9. 生存分析与时间依赖性数据： 探讨Cox比例风险模型在临床试验和预后分析中的标准应用。讨论Kaplan-Meier曲线的构建及其统计学解释。 第四部分：网络与系统生物学的数据视角 (Data Perspective on Networks and Systems Biology) 生物学本质上是相互作用的系统。本部分讲解如何利用图论和网络科学的工具来分析分子间的复杂关系。 10. 生物学网络构建与分析： 介绍如何基于基因共表达、蛋白质相互作用数据构建功能网络。重点讲解网络拓扑指标（如度中心性、介数中心性）在识别关键调控因子（Hub Genes）中的实际意义。 11. 动态系统建模的挑战： 讨论如何利用微分方程组来模拟细胞信号通路或代谢流。着重探讨参数估计的困难性以及如何将实验数据融入到模型校准中。 第五部分：特定高通量组学的数据处理流程 (Specific 'Omics Data Pipelines) 本部分提供针对主流高通量数据的具体实战指导，关注数据预处理、质量控制和标准化。 12. 基因表达谱数据（RNA-Seq/Microarray）的标准化： 详细介绍差异表达分析（Differential Expression Analysis）的统计检验（如DESeq2, edgeR）。强调批次效应移除的重要性。 13. 单细胞测序数据分析的进阶： 区别于传统 bulk-seq，本章专注于单细胞数据的挑战（如稀疏性、dropout问题）。介绍细胞类型注释、轨迹推断（Trajectory Inference）的最新算法。 14. 宏基因组学与环境数据的统计整合： 讨论如何使用稀疏性建模技术（如PLS/Sparse PCA）来处理微生物群落结构数据，并关联到宿主表型。 本书的独特价值 本书的价值在于其方法论的严谨性与生物学应用的深度结合。我们不满足于介绍“如何使用”某个软件包，而是深入探讨其背后的统计假设和生物学限制。 强调数据生成过程的理解： 每一章都将数据的采集、文库构建或成像捕获过程（即“实验步骤”）与后续的统计模型选择紧密联系起来。 侧重于生物学解释的鲁棒性： 大量篇幅用于讨论如何设计验证实验（如功能验证、体外/体内实验）来证实计算模型得出的发现，避免“假阳性”或“过度拟合”的生物学结论。 工具箱的批判性选择： 引导读者根据具体的研究问题和数据特性，批判性地选择最适合的分析工具，而不是盲目追随流行趋势。 通过系统学习本书内容，读者将能够从数据的消费者转变为数据的生产者和解释者，从而在计算生物学和系统生物学的交叉领域中，独立、高效地设计和执行复杂的数据分析项目。

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