Advanced Excel for Scientific Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Levie, Robert de

出品人:

页数:730

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 67.24

装帧:

isbn号码:9780195370225

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 科学计算
• 数据处理
• 统计分析
• 科学研究
• 数据可视化
• 公式函数
• 图表
• 高级Excel

书籍简介：深入探索现代生物信息学与计算生物学 聚焦于数据驱动的生命科学前沿 本书旨在为生命科学领域的科研人员、研究生以及对生物信息学和计算生物学抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一套全面且深入的理论框架与实战指南。在当前生命科学研究日益依赖高通量测序（如RNA-Seq、ChIP-Seq、WGS/WES）和蛋白质组学数据的时代，掌握有效的数据处理、分析和解释方法已成为决定研究成败的关键因素。本书规避了侧重于传统电子表格软件（如Excel）的范畴，转而聚焦于更适合处理海量生物学数据的专业计算工具和编程方法。 本书的结构经过精心设计，从生物学数据的基本特性入手，逐步引导读者进入复杂的数据建模与统计推断领域。我们坚信，只有理解数据背后的生物学意义和统计学基础，才能真正实现从“数据”到“知识”的转化。 --- 第一部分：生物信息学基础与数据准备（从原始信号到可分析矩阵） 本部分奠定了读者在面对生物数据时的基础认知和操作技能。我们不再讨论如何使用电子表格进行手动汇总，而是侧重于如何利用专业工具链来自动化和标准化处理流程。 第一章：高通量测序数据概述与质量控制 本章详细介绍了新一代测序（NGS）技术产生的原始数据格式（FASTQ），并强调了数据质量的重要性。我们将深入探讨质量评分系统（Phred Scores）的含义及其在数据过滤中的应用。 FASTQ文件结构解析： 详细解读序列标识符、原始序列读取和质量值三要素。 质量控制工具链（FastQC与MultiQC）： 介绍行业标准的质量评估工具，重点在于如何解释生成的报告，识别过低的质量碱基、接头污染和GC含量异常等问题。 数据修剪与过滤策略： 讨论基于窗口滑动和最低质量阈值的剪切技术，确保下游分析的输入数据具有高可信度。 第二章：基因组与转录组数据预处理 本章将专注于将清洗后的短序列读段映射到参考基因组，以及后续的定量分析。 比对算法与工具（BWA/Bowtie2）： 深入剖析短读长比对的原理，包括种子扩展（Seeding）和动态规划，并对比不同比对器的性能特点。 比对结果文件（SAM/BAM/CRAM）管理： 详细解释SAM格式的位运算标志位（Flag bits），以及如何使用SAMtools进行排序、索引和格式转换，确保数据可被后续程序高效读取。 变异识别预处理（GATK最佳实践）： 针对全基因组或外显子组数据，介绍重校准（Base Quality Score Recalibration, BQSR）和重比对（Realignment）的必要性，这些步骤是准确识别SNVs和Indels的前提。 --- 第二部分：核心生物学分析方法与统计模型 本部分是本书的核心，重点转移到如何应用统计学方法从复杂的生物数据集中提取具有显著性的生物学信号。我们完全侧重于使用R/Bioconductor和Python生态系统。 第三章：转录组数据（RNA-Seq）的差异表达分析 差异表达分析是理解基因功能变化的基础。本章将详述如何从原始计数矩阵推导出具有生物学意义的结果。 计数矩阵的构建与归一化： 讨论CPM、TPM、RPKM/FPKM的局限性，并重点介绍DESeq2和edgeR中使用的内在归一化方法（如TMM或Median of Ratios），以消除文库大小和RNA组成差异的影响。 负二项分布模型（Negative Binomial Model）： 深入解释DESeq2和edgeR如何使用广义线性模型（GLM）来拟合计数数据的方差结构，并进行假设检验。 多重检验校正： 详细介绍FDR（False Discovery Rate，如Benjamini-Hochberg校正）的原理和应用，强调在数万个基因的检验中控制假阳性的重要性。 第四章：生存分析与风险建模 对于临床和转化医学研究，生存数据分析至关重要。本章侧重于时间到事件（Time-to-Event）数据的处理。 Kaplan-Meier曲线绘制与Log-Rank检验： 介绍非参数估计生存概率的方法。 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）： 详细阐述如何使用协变量（如基因表达水平、临床指标）建立多变量模型，并解释风险比（Hazard Ratio, HR）的生物学和统计学含义。 模型假设检验与诊断： 探讨如何检验比例风险假设的有效性，以及如何处理删失数据。 第五章：通路富集分析与网络构建 单一基因的显著性分析往往不足以揭示复杂的生物学机制。本章着眼于将显著基因集合整合到生物学背景中。 基于排名的富集分析（GSEA）： 对比传统的基于计数的方法（如Fisher精确检验）与GSEA的优势，后者能够利用所有基因的信息进行分析。 基因本体论（GO）与通路数据库（KEGG/Reactome）： 介绍如何使用`clusterProfiler`等R包进行自动化注释和可视化。 基因调控网络推断（基于相关性与互信息）： 探讨如何从共表达模式推断潜在的调控关系，并引入时间序列数据的动态网络建模概念。 --- 第三部分：高级计算方法与数据可视化实践 本部分将读者带入更前沿的、涉及高维数据的分析领域，强调高效的数据管理和高质量的可视化表达。 第六章：高维数据降维与聚类分析 处理基因表达矩阵或单细胞数据时，高维数据的可视化和模式识别是核心挑战。 主成分分析（PCA）与t-SNE/UMAP： 详细对比经典线性降维方法和现代非线性降维方法的适用场景，特别是在单细胞数据中如何解释簇的生物学意义。 无监督聚类方法（K-means, Hierarchical Clustering, Louvain Algorithm）： 讨论不同聚类算法的内在机制，以及如何确定最优的簇数量（例如，使用Silhouette分数）。 数据集成与批次效应（Batch Effect）校正： 讨论在整合来自不同平台或时间点的多组数据时，如何使用ComBat或Harmony等方法消除技术差异。 第七章：利用R/Bioconductor进行可重复性报告 本书极其重视分析的可重复性。本章将介绍如何整合代码、结果和叙述文本，创建专业级的报告。 R Markdown/Quarto工作流： 详细演示如何设置动态文档，自动嵌入代码运行结果、图表和统计表格。 专业图形输出： 重点介绍`ggplot2`的语法，以及如何定制高分辨率、符合期刊发表标准的图形（如火山图、热图、小提琴图）。 版本控制与环境管理： 简要介绍Git的基础使用和Conda/Renvironments对于维护分析环境稳定性的关键作用。 --- 总结与展望 本书提供了一种扎实的、面向未来的生物信息学分析路径。它摒弃了基础电子表格操作的局限性，将读者的注意力引向强大的编程语言和成熟的统计包。通过本书的学习，读者将能够独立设计、执行和解读复杂的高通量生物学数据集分析项目，从而在计算生物学的浪潮中占据有利位置。本书的目标是培养具备批判性思维和实战能力的“数据科学家”，而非仅仅是“数据处理者”。

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