Exploration and Analysis of DNA Microarray and Protein Array Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Amaratunga, Dhammika/ Cabrera, Javier

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2003-10

价格:1017.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471273981

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 基因芯片
• 蛋白质芯片
• 数据分析
• 生物统计学
• 基因表达
• 蛋白质组学
• 机器学习
• 生物医学
• 数据挖掘

《当代生物信息学方法论：从基因组测序到系统生物学》 内容提要 本书全面深入地探讨了当代生命科学研究中至关重要的生物信息学分析范式与前沿技术。全书共分为七个主要部分，涵盖了从海量生物数据获取、预处理、核心算法应用到复杂系统建模的完整流程，旨在为生命科学、生物技术及计算生物学领域的研究人员、博士后和高年级学生提供一本兼具理论深度与实践指导性的参考手册。我们摒弃了对单一技术平台（如微阵列或蛋白质阵列）的局限性描述，转而聚焦于跨组学数据的整合分析框架，尤其侧重于高通量测序数据（NGS）的解读、单细胞组学分析的挑战与机遇，以及复杂生物网络的重建与功能注释。 --- 第一部分：生物信息学基础与数据管理（Foundations and Data Curation） 本部分奠定了进行现代生物信息学分析所需的坚实基础。首先，详细解析了当前主流的生物数据存储标准、数据仓库结构（如NCBI、EBI的组织架构）以及元数据（Metadata）规范的重要性，强调了数据可重复性与可追溯性在科学研究中的核心地位。 随后，深入讲解了处理大规模生物数据集所必需的计算环境搭建，包括高性能计算集群（HPC）的基本架构、云计算平台在生物学分析中的应用（例如S3存储、Spot实例的使用优化），以及版本控制系统Git在协同研究中的实施细则。数据清洗和质量控制（QC）部分，超越了传统的低质量序列过滤，重点讨论了如何识别并校正系统误差（Systematic Bias），特别是针对批次效应（Batch Effect）在不同测序平台和实验批次间的量化、可视化及校正策略，引入了如ComBat等高级统计模型在处理异构数据集时的应用案例。 第二部分：高通量测序数据处理与基因组组装（NGS Data Processing and Genome Assembly） 本部分是全书的核心之一，聚焦于新一代测序（NGS）数据的生命周期管理。我们首先细致梳理了Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等不同测序技术的原理、优势与局限性，并详细对比了它们在从头组装（De Novo Assembly）和参考序列比对（Alignment）中的适用性。 在数据处理流程上，详细阐述了从原始FASTQ文件到可操作结果文件的每一步骤： 1. 质量控制与预处理： 深度解析FastQC报告的各项指标，并结合Trimmomatic、Cutadapt等工具进行高效的接头序列去除和低质量碱基截断。 2. 序列比对： 对BWA-MEM、Bowtie2等主流比对器的算法差异进行了对比分析，并重点探讨了复杂基因组区域（如重复序列、融合基因）比对的挑战及解决方案。 3. 变异检测与注释（Variant Calling and Annotation）： 详述了GATK Best Practices用于SNP和Indel检测的完整流程，以及CNV（拷贝数变异）检测的新兴方法。变异注释方面，不仅限于MAF和VCF文件的生成，更着重于如何利用如ANNOVAR、VEP等工具，结合数据库（如ClinVar、dbSNP）进行功能影响预测（如Splicing Site影响、蛋白质结构域缺失）。 第三部分：转录组学与表达谱分析（Transcriptomics and Expression Profiling） 本部分专注于理解基因表达的动态变化。在RNA-Seq分析中，我们超越了简单的差异表达基因（DEG）筛选，深入探讨了基于计数（Count-based）和基于TPM/FPKM（Normalized-based）方法的适用边界。 差异表达分析（Differential Expression Analysis）： 详细对比了DESeq2、edgeR等工具在处理低表达基因和稀疏数据时的性能，并引入了稀有等位基因的表达分析方法。 转录本定量与结构分析： 重点讨论了可变剪接（Splicing）事件的检测与量化（如使用rMATS），以及融合基因（Fusion Gene）的鉴定方法。对于复杂转录本的定量，我们引入了RSEM和Salmon等工具，并讨论了它们在处理基因家族内同源序列时的优势。 单细胞转录组（scRNA-seq）作为本章的重点，系统梳理了数据预处理（如双细胞过滤、特征选择）、降维与聚类（UMAP/t-SNE, Leiden/Seurat Clustering）的最新实践，并介绍了细胞类型鉴定（Cell Type Identification）的自动化方法和轨迹推断（Trajectory Inference）的生物学意义。 第四部分：表观遗传学与基因调控网络（Epigenetics and Regulatory Networks） 本章探讨基因表达的宏观调控机制。ChIP-Seq数据分析流程被详细分解，从核酸片段的富集区域识别（Peak Calling，使用MACS2）到结合位点的功能注释。特别强调了转录因子结合位点（TFBS）的预测与motif富集分析，及其在预测下游靶基因网络中的作用。 DNA 甲基化分析： 介绍了全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）和靶向测序数据的处理流程，重点讨论了如何结合基因表达数据，识别差异甲基化区域（DMR）与活性基因启动子的关联。 染色质可及性分析（ATAC-seq）： 详细阐述了如何利用ATAC-seq数据评估基因组的可转录区域，并结合染色质相互作用技术（如Hi-C数据），构建三维基因组结构与基因表达调控的关联模型。 第五部分：系统生物学与网络建模（Systems Biology and Network Modeling） 本部分将分析视角从单个分子提升到整个生物系统层面。系统生物学部分不再局限于构建静态网络，而是强调动态建模的重要性。 1. 基因调控网络（GRN）构建： 介绍了基于信息论（如ARACNe）和基于回归模型（如Lasso）构建的无向和有向网络的方法，并着重分析了时间序列数据在推断因果关系中的应用。 2. 蛋白质相互作用网络（PPI）分析： 讨论了从大规模实验数据（如酵母双杂交、亲和力纯化质谱）中提取可靠PPI，并利用网络拓扑学指标（如中心性、模块化）来识别关键调节因子（Hub Genes）。 3. 通路富集与功能集成： 详述了Gene Ontology (GO) 和KEGG通路富集分析的统计学原理（Hypergeometric Test, Fisher’s Exact Test），并引入了更精细的Pathway Enrichment Analysis方法，用于整合来自不同组学（基因、蛋白、代谢物）的数据，实现对生物学功能状态的整体画像。 第六部分：生物统计学与数据可视化（Biostatistics and Data Visualization） 本部分强调了生物信息学分析的统计严谨性。详细回顾了假设检验在差异分析中的应用，重点讲解了多重假设检验（Multiple Testing Correction）的必要性，如FDR（False Discovery Rate）的控制方法（Benjamini-Hochberg, Storey's Q-value）。 在生存分析方面，系统介绍了Kaplan-Meier曲线的构建与Log-Rank检验，以及Cox比例风险模型的应用，用于评估基因表达与临床预后的关系。 可视化是有效传达复杂结果的关键。本章专注于高维数据的可视化技术，包括使用t-SNE/UMAP进行降维可视化，使用桑基图（Sankey Diagram）展示数据流或通路转换，以及使用复杂的生存曲线图和热图（Heatmaps）进行多变量展示。R语言和Python生态系统中的核心可视化包（如ggplot2, Seaborn）的高级用法被纳入其中。 第七部分：计算实验设计与未来趋势（Computational Experimental Design and Future Directions） 最后一部分面向未来的研究方向。探讨了多组学数据整合（Multi-omics Integration）的计算挑战，如如何处理不同模态数据间的异构性和缺失值，并介绍了如MOFA+、CCA等整合框架的应用。 同时，本书对机器学习和深度学习在生物信息学中的应用进行了前瞻性讨论，包括使用卷积神经网络（CNN）预测DNA序列功能元件，以及使用循环神经网络（RNN）处理时间序列表达数据。计算实验设计的章节，强调了在实验开始前，如何利用统计功效分析（Power Analysis）和模拟数据来优化样本量和实验分组，以确保最终结果的统计有效性和生物学可解释性。 --- 适用读者对象 本书内容涵盖了从基础数据处理到复杂系统建模的广阔范围，特别适合以下专业人士： 具有一定生物学背景，希望系统掌握现代高通量数据分析技术的研究生和博士后研究人员。 生命科学、医学、农学等领域需要进行数据驱动型研究的科研工作者。 寻求从单一平台分析向跨组学整合分析转型的生物信息学专业人员。 希望建立扎实的计算统计基础，以应对未来生物技术挑战的技术开发人员。

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