Biology data book, (Biological handbooks) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Federation of American Societies for Experimental Biology

作者:Philip L Altman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1972

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780913822074

丛书系列:

图书标签:

• 生物学
• 数据手册
• 生物手册
• 生物学参考书
• 科学
• 教育
• 研究
• 生物统计
• 实验数据
• 生物信息学

《生命科学数据手册：基础、方法与应用》 本书简介 《生命科学数据手册：基础、方法与应用》是一本全面而深入的参考资料，旨在为生物学、生物医学、生物信息学及相关领域的研究人员、学生和专业人士提供一个坚实的数据处理与分析基础。本书聚焦于现代生命科学研究中数据生成的爆炸性增长，并系统性地梳理了从数据采集、管理、分析到解释的整个流程所需掌握的核心概念、标准方法和前沿技术。 本书结构与核心内容 本书共分为五个主要部分，共计二十章，力求覆盖生命科学数据的广阔图景。 第一部分：生命科学数据的基石 (Foundations of Biological Data) 本部分为后续深入分析奠定理论和实践基础，详细阐述了生命科学数据的本质、类型及其质量控制的重要性。 第一章：生命科学数据的范式与演变 本章探讨了从传统湿实验观测数据到高通量组学数据的范式转变。详细介绍了数据的三个主要维度：结构化（如数据库记录）、半结构化（如XML、JSON格式的实验报告）和非结构化（如原始图像、文本笔记）。重点阐述了数据的“可重复性危机”与高质量数据管理（Data Curation）的必要性。 第二章：生物学数据的类型与标准化 本章系统分类了当前主流的生物学数据类型，包括但不限于基因组学（Genome）、转录组学（Transcriptome）、蛋白质组学（Proteome）、代谢组学（Metabolome）数据。深入讨论了关键数据标准，如FASTA、FASTQ、SAM/BAM、VCF格式的演变历史、技术规范及其在跨平台数据共享中的作用。强调了本体论（Ontology）如GO（Gene Ontology）在语义互操作性中的核心地位。 第三章：数据质量、偏倚与元数据管理 高质量的分析源于高质量的输入。本章深入剖析了实验设计中可能引入的系统性偏倚（Systematic Bias），如批次效应（Batch Effects）、样本制备差异。详细阐述了元数据（Metadata）的重要性，包括实验条件、试剂批次、测序深度等，并提供了构建健壮元数据框架的最佳实践指南。 第二部分：核心数据处理与分析方法 (Core Processing and Analytical Methodologies) 本部分专注于当前生命科学研究中最常用、最关键的计算工具和统计学框架。 第四章：高通量测序数据预处理 针对新一代测序（NGS）数据，本章详细介绍了质量控制（QC）步骤，包括使用FastQC等工具评估质量报告，以及精确的读段修剪（Trimming）和过滤技术。讨论了错配率、重复序列和GC含量对下游分析的影响及校正策略。 第五章：生物统计学基础与假设检验 本章重温和深化了生物学数据分析所需的统计学知识。内容涵盖了正态性检验、方差分析（ANOVA）、非参数检验，以及多重比较校正（如Bonferroni, FDR）。特别强调了在组学数据中如何选择合适的统计模型来处理高维、低样本量的问题。 第六章：差异分析与富集度计算 聚焦于识别关键生物学信号。详细讲解了基因表达差异分析（如使用DESeq2或edgeR）的数学模型、归一化方法（如TPM, RPKM的局限性）以及如何设定合理的差异阈值。此外，阐述了通路富集分析（如GSEA, ORA）的原理和结果解读。 第七章：序列比对与变异检测 本章涵盖了从原始读段到基因组或转录组组装与比对的全过程。详细介绍了BWA、Bowtie2等主流比对器的算法差异，并重点阐述了SNP、Indel和结构变异（SV）的检测流程、准确性评估（如使用Gold Standard数据集）和注释工具（如SnpEff）。 第三部分：网络、结构与集成分析 (Network, Structure, and Integrative Analysis) 本部分超越单一数据集的分析，探讨生物系统层面的数据整合与建模。 第八章：生物网络构建与拓扑分析 本章介绍了如何将高通量数据转化为相互作用网络，包括蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络、基因调控网络（GRN）的推断。详细分析了网络拓扑学指标，如中心性（Degree, Betweenness, Closeness）、模块化（Modularity）的计算方法及其生物学意义。 第九章：多组学数据整合（Multi-Omics Integration） 本章探讨了整合来自不同层次生物学信息（如基因组、转录组、表型数据）的计算策略。讨论了如CCA（Canonical Correlation Analysis）、MOFA（Multi-Omics Factor Analysis）等整合方法，旨在发现跨层次的潜在驱动因子。 第十-十二章：结构生物学数据分析（蛋白质结构与相互作用） 这三章专门针对结构生物学数据。第十章介绍冷冻电镜（Cryo-EM）和X射线晶体学数据的处理流程，包括数据收集、重建和模型精修。第十一章专注于蛋白质结构预测（如AlphaFold2的工作原理概述）和结构比对（如DALI）。第十二章则详细讲解了分子对接（Molecular Docking）的基本原理、评分函数和验证方法。 第四部分：生物信息学计算环境与工具链 (Bioinformatics Computing Environments and Toolchains) 本部分关注实际操作层面，介绍了构建高效、可复现分析环境所需的工具和理念。 第十三章：脚本语言与环境管理 强调了Python（及其Biopython库）和R语言（及其Bioconductor生态系统）在生命科学数据分析中的核心地位。详细介绍了虚拟环境管理（如Conda/Mamba）和包依赖性管理的重要性。 第十四章：高性能计算与云计算资源 本章分析了处理PB级生物学数据所需的计算资源规划。比较了本地集群（HPC）与主流云平台（AWS, GCP, Azure）在存储、计算资源调度（如SLURM）上的优劣。讨论了数据安全与合规性（如HIPAA, GDPR）。 第十五章：工作流管理系统 为了确保分析的可复现性，本章深入介绍了工作流管理系统（如Nextflow, Snakemake）的设计理念，如何实现并行化、容错处理，以及将分析流程容器化（Docker/Singularity）的最佳实践。 第五部分：特定应用领域的数据挑战 (Data Challenges in Specific Application Domains) 本部分聚焦于解决特定前沿领域的复杂数据问题。 第十六章：单细胞测序数据分析 单细胞技术产生的数据具有高度稀疏性和噪声。本章详细介绍了几种主流降维技术（如t-SNE, UMAP）的选择与参数调整。重点讲解了细胞类型注释、轨迹推断（Trajectory Inference）以及空间转录组数据的配准与可视化技术。 第十七章：临床与转化医学数据 本章讨论了临床数据（EHR, 影像数据）与组学数据相结合的挑战。探讨了队列研究中的生存分析（Kaplan-Meier, Cox回归）以及构建临床预测模型的流程，包括特征选择与模型验证（如交叉验证）。 第十八章：微生物组学数据处理 针对16S rRNA和宏基因组数据，本章区分了基于序列（OTU/ASV）和基于分箱（Binning）的方法。详细阐述了微生物组数据特有的零膨胀、稀疏性问题，以及生态学统计方法（如PERMANOVA）的应用。 第十九章：图像分析与形态计量学 本章涵盖了高内涵筛选（HCS）和病理学图像数据。介绍基于深度学习（如卷积神经网络 CNN）的细胞分割、特征提取流程，以及量化形态学指标（如细胞核面积、纹理特征）的计算方法。 第二十章：数据可视化与叙事 最后，本章强调了将复杂数据转化为清晰、有说服力的图表的关键技能。涵盖了R（ggplot2）和Python（Matplotlib/Seaborn）的高级定制技巧，以及如何利用交互式工具（如Plotly）增强数据探索体验，确保分析结果能够有效地传达给科研社区和决策者。 目标读者 本书不仅是计算生物学家的实用工具箱，也是需要处理和解释大量生物数据的分子生物学家、生物化学家、临床研究人员以及对生命科学数据科学感兴趣的工程师的宝贵资源。它假设读者具备基础的生物学知识和基本的编程概念，旨在通过系统化的方法论，将读者从数据操作者提升为数据解释者和创新者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是我近期生物学学习过程中的一道曙光。之前在准备一些与生命科学相关的项目时，总是苦于找不到权威、全面且易于检索的参考资料。市面上很多书籍要么过于学术化，要么内容碎片化，难以形成系统性的认知。《Biology Data Book》则恰好填补了这一空白。它的内容涵盖了从细胞生物学到系统生物学，从微生物学到比较生理学的广泛领域，每一个章节都像是独立又相互关联的知识模块。我特别喜欢它在数据呈现方面的严谨性。无论是某个酶的最佳反应条件，还是特定基因的表达模式，书中都提供了经过同行评审的、可靠的数据来源，并常常辅以图表、表格和流程图，使得信息的获取效率大大提高。例如，在研究植物抗逆性机制时，我能够快速定位到相关的信号通路、激素调控以及基因调控网络的数据，并能直接对照不同物种的响应差异。这种“一站式”的信息获取方式，极大地节省了我搜集和整理资料的时间，让我能够更专注于分析和思考。这本书的厚重感不仅仅体现在物理层面，更在于其内容的深度和广度，它为我打开了一个更加宏观和细致的生物学世界，让我得以窥见生命运行的精妙逻辑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生物技术领域摸爬滚打多年的研究者，我对数据的准确性和可追溯性有着近乎苛刻的要求。《Biology Data Book》给我带来的惊喜，在于它所提供的详尽信息背后，往往伴随着可靠的出处和严谨的论证。这本书并非简单的数据堆砌，而是在每一个数据点、每一个图表背后，都承载着深厚的科学研究基础。在处理复杂的实验设计或是分析实验结果时，我经常会参考书中的相关章节，以获取最标准化的实验参数、最可靠的生物标志物信息，以及最新研究成果中提出的关键数据。例如，当我需要了解某种新型基因编辑技术的效率或特异性时，书中会清晰地列出不同条件下相关的实验数据，并注明其来源，这对于评估技术的可靠性至关重要。此外，这本书在信息组织方面也颇具匠心。它并非按照传统的章节划分，而是根据功能、系统或研究热点来组织内容，使得我能够根据实际研究需求，快速找到所需的知识板块。这种灵活的组织方式，极大地提升了信息检索的效率，避免了在浩瀚的文献海洋中迷失方向。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的知识后盾，让我能够更自信地进行科学研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是一种沉甸甸的学术价值和实用性并存的体验。从内容上来说，它极其详尽，几乎涵盖了生物学领域你能想到的方方面面，并且数据都是经过反复验证的，具有极高的可信度。我经常在撰写论文或者准备学术报告时，将其作为重要的参考资料。例如，在讨论某个基因在不同物种中的保守性时，我能够迅速找到相关的序列比对数据和进化树信息，为我的论点提供有力的证据。书中的排版也十分考究，清晰的标题、合理的段落划分、以及高质量的插图，都使得阅读体验非常舒适。即使是面对大量的图表和数据，也不会感到枯燥乏味。更让我赞赏的是，这本书并非局限于理论知识的罗列，而是深入到生物体内部的运作机制，以及它们在宏观生态环境中的相互作用。这使得它不仅能够满足基础研究的需求，也对应用型研究提供了宝贵的参考。每次翻阅，都能从中学到新的东西，或是对已有的知识有了更深刻的理解。这本书无疑是我工具箱里不可或缺的一部分，它在学术的道路上为我提供了坚实的后盾。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开这本《Biology Data Book (Biological Handbooks)》，就有一种踏入知识殿堂的感觉。书的封面设计简洁却不失专业感，厚实的纸张触感极佳，油墨印刷清晰，即使是细小的图表和数据也一览无余。最让我印象深刻的是它系统性的编排。无论是生物化学的基础理论，还是分子生物学的前沿进展，亦或是生态学的宏观视角，书中都给出了详实的数据支持和清晰的图示解读。比如，在描述DNA复制机制时，它不仅仅列出了相关的酶和反应步骤，还配以精美的三维模型，让抽象的分子运动变得直观易懂。对于我这个非专业背景但对生物学充满好奇的读者来说，这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我探索生物的奥秘。它没有过多复杂的术语堆砌，而是通过大量的数据和实例，将复杂的生物学概念“软化”，变得更容易接受。我可以轻松地查阅到各种生物分子的结构、基因的功能、物种的分类信息，甚至是一些重要的实验方法和技术原理。每一次翻阅，都像是一次新的发现之旅，总能在不经意间学到新的知识，或是对已有的认知进行更深入的巩固。这本书不仅仅是查阅资料的工具，更是一本能激发我学习兴趣、拓展我知识边界的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《Biology Data Book》，便被其百科全书式的广度和深度所折服。它仿佛是将无数零散的生物学知识点，通过精巧的设计，编织成了一张巨大的知识网络。书中对于每一个生物学概念的阐述，都力求简洁明了，同时又辅以详实的数据支撑。比如说，在讲解细胞膜转运机制时，它不仅详细列出了各种转运蛋白的结构和功能，还提供了不同物质跨膜运输的速率数据，以及影响转运效率的环境因素。这种严谨而全面的信息呈现方式，对于需要深入理解每一个细节的读者来说，简直是福音。我特别欣赏书中对最新研究成果的及时收录和梳理。随着生物学研究的飞速发展，新的发现和理论层出不穷，而这本书的编者显然紧跟时代步伐，不断更新和补充内容，使其始终保持前沿性。当我遇到一些前沿课题，需要了解最新的研究进展时，总能在这本书中找到重要的线索和关键的数据。它就像一个永不落伍的知识宝库，为我的学习和研究提供了源源不断的动力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆