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出版者:Springer

作者:Kotter, Rolf; Kvtter, Rolf; Kc6tter, Rolf

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2002-10-31

价格:USD 148.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402071652

丛书系列:

图书标签:

• 神经科学
• 数据库
• 神经科学数据
• 生物信息学
• 数据挖掘
• 神经信息学
• 脑科学
• 数据资源
• 神经系统
• 研究工具

Neuroscience Databases：探索脑科学的宝藏 本书旨在为读者揭示一个前所未有的脑科学数据海洋，探索那些深藏于海量信息之下的神经网络奥秘、认知机制以及疾病的分子根源。我们将不再局限于零散的研究碎片，而是系统地学习如何驾驭这些庞大的数据库，从中提取有价值的见解，推动我们对大脑的理解进入一个全新的境界。 第一部分：神经科学数据概览与整合 本部分将首先勾勒出当前神经科学研究中涉及的各类数据类型，包括但不限于： 基因组学与转录组学数据： 探索大脑发育、功能和可塑性背后的基因表达调控网络。我们将学习如何访问和分析人类基因组数据库（如 Ensembl, UCSC Genome Browser），以及与特定神经元类型或疾病相关的转录组数据（如 GTEx, GEO）。理解基因层面的差异如何影响大脑的结构和功能，是深入探究神经疾病的起点。 蛋白质组学与代谢组学数据： 聚焦于大脑中复杂的蛋白质相互作用网络以及代谢通路。我们将了解如何利用数据库（如 UniProt, Human Protein Atlas, HMDB）来研究神经递质合成、信号转导以及能量代谢等关键过程。这些数据对于理解神经元的通讯、可塑性以及神经退行性疾病的发生机制至关重要。 结构成像数据： 深入解析大脑的宏观和微观结构。我们将学习如何利用如 Human Connectome Project (HCP), UK Biobank 等大型数据库中的 MRI、fMRI、DTI 数据，理解大脑的连接组学（connectomics）、脑区功能划分以及结构异常与认知功能或疾病的关系。从整体结构到局部细节，全方位地审视大脑的物理蓝图。 电生理学与神经信号数据： 捕捉大脑瞬息万变的电活动。我们将探讨如何处理和分析来自单细胞记录、多电极阵列、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等数据的海量信息。这些数据为我们理解神经元的放电模式、群体活动以及信息编码提供了直接证据，是揭示认知过程的基石。 行为学与认知数据： 将神经活动与行为输出相联系。我们将学习如何整合与认知任务、学习记忆、情绪反应等相关的行为学数据，并将其与神经生理学和成像数据进行关联分析。理解大脑如何产生和调控行为，是实现人工智能和临床应用的关键。 临床与患者数据： 探索疾病的神经生物学基础。我们将学习如何安全、合规地利用阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症等神经系统疾病患者的临床记录、基因测序、脑成像以及其他生物标志物数据。通过对比健康个体与患者群体的数据差异，发现疾病的潜在机制和新的诊断、治疗靶点。 第二部分：数据挖掘与分析技术 掌握了数据概览，接下来我们将深入学习一系列强大的数据挖掘和分析技术，使我们能够有效地从这些海量数据中提取有价值的信息： 生物信息学工具与算法： 学习如何使用主流的生物信息学软件和编程语言（如 Python, R）及其相关的库（如 Biopython, SciPy, NumPy, Pandas, Scikit-learn）来处理、清洗、可视化和分析不同类型的数据。我们将掌握基因序列比对、变异检测、通路富集分析、差异表达分析等基本技术。 机器学习与深度学习在神经科学中的应用： 探索如何利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络）来识别数据中的模式，预测疾病风险，分类神经元类型，甚至重建丢失的神经连接。特别地，我们将深入研究深度学习模型（如卷积神经网络 CNN, 循环神经网络 RNN）在图像识别、自然语言处理（用于分析文献）、以及复杂的神经信号解码方面的强大能力。 网络科学与图论： 大脑本质上是一个复杂的网络。本部分将介绍如何利用网络科学的工具来分析大脑的连接组学数据，识别关键的脑区和连接，揭示信息在神经网络中的传播路径，以及理解网络扰动如何导致疾病。 统计建模与推断： 掌握严谨的统计学方法来解释数据，验证假设，并量化不确定性。我们将学习如何进行假设检验、回归分析、主成分分析（PCA）等，以确保我们的研究结论具有统计学意义和可靠性。 数据可视化技术： 如何有效地呈现复杂的数据至关重要。我们将学习使用各种可视化工具（如 Matplotlib, Seaborn, Plotly, NetworkX）来创建直观、信息丰富的图表，帮助我们更好地理解数据，并向他人清晰地传达我们的发现。 第三部分：神经科学数据库的实例与应用 最后，我们将通过一系列具体的研究案例，展示如何将前两部分所学的知识融会贯通，实际应用于解决神经科学中的重大问题： 探索精神分裂症的遗传学基础： 利用大型全基因组关联研究（GWAS）数据库，识别与精神分裂症风险相关的基因变异，并结合转录组学数据，分析这些变异如何影响大脑中特定基因的表达，进而推断其对神经发育或功能的影响。 绘制阿尔茨海默病患者的脑淀粉样蛋白沉积模式： 结合 PET 成像数据库和临床信息，利用图像分析和机器学习技术，预测淀粉样蛋白在不同脑区的沉积程度，并探索其与认知衰退速度之间的关系。 解码视觉信息在大脑中的编码： 分析来自灵长类动物皮层神经元记录的电生理数据，结合行为学任务数据，利用机器学习模型来重建刺激图像，揭示视觉信息在大脑中的表征方式。 研究抑郁症的脑连接异常： 利用功能性磁共振成像（fMRI）数据库，通过网络分析技术，比较抑郁症患者与健康对照组大脑的功能连接模式，识别可能导致情绪障碍的异常网络。 开发基于人工智能的神经疾病诊断工具： 整合多模态数据（包括 MRI、EEG、基因组学以及临床记录），构建深度学习模型，以提高对某些神经退行性疾病或精神疾病的早期诊断准确性。 本书的价值： 《Neuroscience Databases》不仅是一本理论知识的汇集，更是一本实践指南。它将帮助您： 建立系统性的数据思维： 从零散的实验数据中跳脱出来，学会从宏观到微观，从基因到行为，全面地审视大脑。 掌握前沿的数据分析技能： 成为能够驾驭复杂数据、发现隐藏规律的研究者。 解决神经科学中的挑战： 运用强大的数据工具，为理解大脑、攻克神经疾病贡献力量。 无论您是初入神经科学领域的学生，还是经验丰富的研究人员，本书都将为您打开一扇通往数据驱动的脑科学世界的大门，赋能您在探索大脑的旅途中，发现前所未有的宝藏。

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