Microarray Methods and Protocols pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Matson, Robert S.

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:

价格:1034.00 元

装帧:

isbn号码:9781420046656

丛书系列:

图书标签:

• Microarray
• Gene Expression
• DNA Microarray
• RNA Microarray
• Genomics
• Molecular Biology
• Bioinformatics
• Biotechnology
• Quantitative PCR
• Hybridization

深入解析：现代生物信息学中的数据挖掘与算法优化 图书简介 本书旨在为生物信息学研究人员、高级学生以及对复杂生物数据处理感兴趣的专业人士提供一份全面、深入的技术指南。我们聚焦于当前生物信息学领域中最具挑战性和前沿性的领域——海量生物数据（如基因组学、蛋白质组学、转录组学等）的有效挖掘、处理与高级算法的优化应用。 在生物科学飞速发展的今天，我们面临着前所未有的数据洪流。从高通量测序（NGS）到单细胞分析，数据量呈指数级增长，对传统的数据处理范式提出了严峻的挑战。本书避开了基础的分子生物学背景介绍，直接切入核心技术层面，专注于如何利用先进的计算方法，从这些庞杂的数据集中提取有意义的生物学洞察。 第一部分：数据预处理与质量控制的进阶策略 本部分将重点探讨从原始数据到可分析数据之间的关键转化步骤，着重于那些超越标准流程的优化技巧。 1.1. 异构数据源的标准化与整合： 讨论如何处理来自不同平台、不同批次、不同实验设计的数据集。我们将详细介绍数据融合（Data Fusion）的统计学基础，包括贝叶斯方法和基于距离的度量，以确保整合后数据集的生物学一致性和统计学稳健性。重点关注多组学数据的维度对齐问题。 1.2. 噪声模型的精细化构建： 传统的标准差模型往往无法准确描述高通量数据的内在噪声特性。本章深入探讨了负二项分布（Negative Binomial）、零膨胀模型（Zero-Inflated Models）在RNA-Seq数据中的应用，以及如何根据实验设计（如文库制备偏差、测序深度不均衡）动态调整噪声参数。我们将提供R/Python代码片段，演示如何利用Gibbs采样或MCMC方法对复杂噪声进行迭代估计。 1.3. 去批次效应（Batch Effect Removal）的深度优化： 批次效应是影响生物学可重复性的主要障碍。本书不仅回顾了经典的ComBat方法，更着重于介绍基于深度学习的去批次策略，如使用对抗生成网络（GANs）来学习批次无关的潜在空间表征（Latent Representation）。讨论了如何评估去批次效果的有效性，避免过度校正（Over-correction）带来的生物学信息丢失。 第二部分：高级计算方法与算法优化 本部分是全书的核心，聚焦于加速数据挖掘过程和提升生物学模型预测能力的计算架构。 2.1. 大规模图论在生物网络分析中的应用： 基因调控网络、蛋白质相互作用网络（PPI）的规模已达百万级别。我们将探讨如何利用图嵌入技术（如Node2Vec, Graph Convolutional Networks, GCNs）来高效地学习节点和边级的特征表示。内容包括：大规模图的分布式计算框架（如使用Spark GraphX）、中心性指标（Centrality Measures）的快速近似算法，以及在异构网络中发现协同模块（Co-regulatory Modules）的算法改进。 2.2. 深度学习在序列特征提取中的前沿进展： 抛开传统的SVM和随机森林，本章专注于卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）在识别非编码区功能元件、预测DNA/RNA结合位点中的应用。重点讲解如何设计定制化的损失函数（Loss Functions），以解决生物学数据中常见的类别不平衡问题。此外，探讨Transformer架构在长距离基因组相互作用建模上的潜力。 2.3. 统计推断的计算挑战与解决方案： 在高维数据中进行稳健的统计推断（如差异表达分析、通路富集分析）需要巨大的计算资源。本书将详细介绍如何应用经验贝叶斯（Empirical Bayes）方法来“收缩”方差估计，从而在小样本量下获得更可靠的P值和Fold Change。同时，阐述了多重检验校正（Multiple Testing Correction）的新兴策略，例如基于信息理论的校正方法。 第三部分：面向应用的优化实例与性能工程 本部分将理论与实践紧密结合，指导读者如何将优化算法部署到实际的生物信息学管道中。 3.1. 基因组组装与比对的并行化策略： 针对PacBio和Nanopore等长读长测序数据的组装，我们分析了De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus (OLC) 算法的并行化瓶颈。重点介绍使用CUDA/OpenCL加速的局部比对算法（如Smith-Waterman的变体），以及如何在多核CPU和GPU集群上有效地分配内存和计算负载。 3.2. 单细胞数据分析中的计算效率提升： 单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的稀疏性和高维度对内存是巨大的考验。本章介绍如何利用稀疏矩阵运算库（如SciPy CSR/CSC格式）的优化，以及在降维步骤（如PCA, UMAP, t-SNE）中采用随机化算法（如Incremental PCA）来应对百万细胞级别的数据集，同时保证结果的统计学意义。 3.3. 可解释性人工智能（XAI）在生物学决策中的应用： 随着深度模型变得越来越复杂，理解其决策过程至关重要。本章介绍LIME、SHAP值等XAI工具如何被适配到基因功能预测模型中，以揭示哪些特定的DNA序列基序或蛋白质相互作用是模型做出关键预测的驱动因素，从而将“黑箱”转化为可验证的生物学假设。 本书的编写风格严谨、技术细节详尽，假定读者已具备扎实的线性代数、概率论和基础编程能力。它不是一本入门教材，而是为有志于在生物信息学计算领域实现技术突破的研究人员准备的“高级工具箱”。通过本书的学习，读者将能够设计出更快速、更准确、更具生物学洞察力的计算分析流程。

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