Methods of Microarray Data Analysis 2000 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Lin, Simon M. (EDT)/ Johnson, Kimberly F. (EDT)

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2001-11

价格:$ 190.97

装帧:HRD

isbn号码:9780792375647

丛书系列:

图书标签:

• Microarray
• Data Analysis
• Bioinformatics
• Genomics
• Statistics
• Computational Biology
• Biotechnology
• Molecular Biology
• Gene Expression
• 2000

好的，这是一份关于一本名为《Methods of Microarray Data Analysis 2000》的图书简介，内容详尽且专注于该书可能涵盖的技术和主题，同时避免提及任何未来发展或该书以外的内容。 --- 《Methods of Microarray Data Analysis 2000》图书简介 本书深入探讨了在千禧年前后，微阵列（Microarray）数据分析领域所采用的核心方法和技术。该领域在基因表达研究中扮演了关键角色，允许研究人员同时监测数千个基因的表达水平。本书旨在为生物信息学家、生物统计学家以及在生命科学研究中需要处理复杂高维实验数据的研究人员提供一个扎实的、以当时主流技术为基础的实践指南。 第一部分：微阵列数据的采集与预处理 本卷的开篇部分，详尽阐述了从原始扫描图像到可用于统计建模的矩阵形式数据的整个转化过程。 1. 图像处理与信号提取： 详细介绍了当时用于处理荧光扫描图像的软件和算法。这包括对图像背景噪声的精确估计与扣除，以及如何准确地识别和分割阵列上的每个点（spot）。重点讨论了基于形态学（morphological）和非参数方法的信号强度提取技术，并对比了不同扫描仪平台（如Affymetrix、cDNA阵列）在信号采集上的差异。 2. 归一化方法（Normalization Techniques）： 数据采集后的关键一步是确保不同样本、不同批次实验之间的数据具有可比性。本书系统地分类和介绍了当时主流的归一化策略： 基于全局的调整： 如总强度归一化（Total Intensity Normalization）和中位数归一化。分析了这些方法的局限性，特别是在样本间差异较大的情况下。 局部归一化与比率分析： 针对双色杂交（Two-Color Arrays）的实验，深入讲解了M/A图（M-A Plot）的构建，以及LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）等局部回归方法如何用于校正扫描仪或染料标记引入的系统性偏差。 基于统计模型的归一化： 探讨了早期应用如基于方差分析（ANOVA）的模型来解释和移除技术批次效应。 3. 数据质量控制（QC）： 在进行深入分析之前，对原始数据质量的评估至关重要。本书提供了用于识别异常点（outliers）和低质量探针组的统计检验方法，包括箱线图分析、散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）的解读，以及基于距离度量（如欧氏距离）的样本聚类初步评估。 第二部分：差异表达基因的识别 本部分是本书的核心，关注如何从预处理后的数据矩阵中可靠地识别出在不同实验条件下表达水平发生显著变化的基因。 1. 统计检验方法的应用： 重点介绍了针对微阵列数据的改进型统计检验： 学生氏t检验（Student's t-test）及其变体： 讨论了在小样本情况下应用t检验时方差估计的挑战，并详细阐述了如何利用经验贝叶斯方法（Empirical Bayes）来稳定方差估计，如当时流行的“稳定t检验”（Shhrinkage t-test）的概念基础。 方差分析（ANOVA）： 针对多因子实验设计（Factorial Designs），展示了如何使用单因素和多因素ANOVA模型来解耦不同处理因素对基因表达的独立影响，并识别出基因与因素之间的显著交互作用。 2. 检验统计量的校正与多重比较问题： 鉴于同时检验数万个假设带来的高错误率，本书详尽讨论了控制家族误差率（Family-Wise Error Rate, FWER）和错误发现率（False Discovery Rate, FDR）的必要性： Bonferroni校正与Holm法： 作为FWER控制的基石方法，分析了其保守性。 Benjamini-Hochberg（BH）程序： 作为当时控制FDR的主流方法，本书详细演示了如何应用该程序来平衡假阳性率和检验的统计功效。 第三部分：数据结构化与模式发现 在识别出差异表达基因集合后，下一阶段的任务是理解这些基因如何协同工作，揭示生物学上的潜在模式。 1. 聚类分析（Clustering Analysis）： 聚类是探索性数据分析的重要工具。本书侧重于以下几种经典算法在生物学分组中的应用： 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 详细讲解了系统发育树（Dendrograms）的构建，包括不同连接方法（如Ward's method, Complete Linkage）对最终分组的影响，以及如何通过切割树状图来确定最优的簇数。 K-均值聚类（K-means Clustering）： 讨论了K值选择的标准（如拐点法），以及该方法在识别表达模式相似的基因子集中的实用性。 2. 主成分分析（PCA）与维度缩减： 针对微阵列数据固有的高维特性，PCA被用作早期降维和可视化技术。本书展示了如何计算主成分载荷（Loadings）以识别解释最大方差的生物学或技术维度，并使用前几个主成分的得分图（Score Plots）来直观地展示样本间的整体相似性或差异性。 3. 关联规则与网络推断的初步概念： 书中提及了早期尝试构建基因共表达网络的萌芽概念，例如通过计算基因间的皮尔逊相关系数矩阵，并应用阈值法来初步筛选出高度共表达的基因对，为后续的通路分析奠定基础。 第四部分：结果解释与生物学关联 分析的最终目标是将统计显著性转化为可解释的生物学见解。 1. 功能富集分析（Functional Enrichment Analysis）： 重点介绍了如何检验特定生物学功能（如GO Term或KEGG通路）在差异表达基因集合中是否过度代表。这主要依赖于超几何分布检验（Hypergeometric Test）的应用，以评估观察到的功能重叠是否超越了随机期望。 2. 可视化技术： 书中强调了有效的可视化方法，如热图（Heatmaps）的制作与解读，如何将聚类结果与基因的表达强度图谱相结合，以直观地展示样本间或基因间的表达趋势。 本书全面梳理了2000年前后微阵列数据分析领域的核心技术栈，提供了一个基于成熟统计学原理和当时最佳实践的分析框架。

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