Statistics Applied to Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press

作者:Jacques Van Helden

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2010-10-1

价格:GBP 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780199226764

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 生物信息学
• 生物统计学
• 数据分析
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 计算生物学
• 统计建模
• 生物医学
• 机器学习

好的，以下是一份关于《生物信息学中的统计学应用》（Statistics Applied to Bioinformatics）的图书简介，其内容将详尽地阐述该领域的核心议题、方法论和实践应用，同时确保简介的写作风格自然流畅，不含任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介： 《生物信息学中的统计学应用》 深入解析基因组学、蛋白质组学及系统生物学背后的数据驱动决策 在当今生命科学的研究前沿，海量生物数据的爆炸性增长已成为常态。从全基因组测序（WGS）到高通量转录组学（RNA-seq），再到复杂的蛋白质相互作用网络分析，任何有意义的生物学发现都必须建立在严谨的统计学框架之上。《生物信息学中的统计学应用》 正是为了填补这一关键鸿沟而编写的权威指南。本书旨在为生物学家、生物信息学家以及对计算生物学感兴趣的研究人员，提供一套从基础概念到尖端建模的全面、实用的统计学工具箱，确保读者能够有效地处理、解释和推断这些庞大数据集所蕴含的生物学意义。 本书的结构设计旨在引导读者循序渐进地掌握核心技能。我们首先从生物统计学的基本原理入手，涵盖了概率论、假设检验、置信区间和多重检验校正等基础知识。对于生物学研究人员而言，理解$P$值和效应量（Effect Size）的真正含义，以及如何设计出具有足够统计功效（Power）的实验，是避免得出误导性结论的第一步。 第一部分：基础奠基与数据探索 在深入复杂的模型之前，本书详细介绍了生物信息学数据特有的挑战和预处理步骤。这包括高通量测序数据的质量控制（QC）、数据标准化（Normalization） 的必要性及其不同方法的适用场景（例如，DESeq2、edgeR中所采用的策略）。我们重点探讨了维度约减技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，用以可视化高维数据结构，揭示样本间的内在聚类和批次效应（Batch Effects）。 一个重要的章节专门讨论了重复测量数据的处理，这在时间序列或纵向研究中至关重要。我们细致地比较了经典的方差分析（ANOVA）与更适用于生物数据的混合效应模型（Mixed-Effects Models），强调了如何正确建模样本间的相关性。 第二部分：基因表达与差异分析的统计核心 转录组学（Transcriptomics） 是现代生物信息学分析的核心。本书将花费大量篇幅讲解差异表达基因（DEG）分析的统计模型。我们不仅仅停留在介绍软件的使用，而是深入剖析了负二项分布（Negative Binomial Distribution） 模型在计数数据分析中的优势，并详细阐述了零膨胀模型（Zero-Inflated Models）在稀疏数据（如单细胞RNA-seq的早期阶段）中的应用。 统计功效不足（Underpowered Studies）是当前生物学研究中的常见陷阱。因此，我们提供了详细的样本量估算方法，结合实际的预估效应量，帮助研究人员在实验设计阶段就嵌入统计严谨性。此外，针对通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis），我们不仅讨论了Fisher精确检验和$chi^2$检验，更引入了基于基因集的方法（如GSEA），并讨论了如何解释和可视化富集结果。 第三部分：基因组变异与关联研究的统计视角 在基因组学（Genomics） 领域，统计推断能力直接决定了能否成功识别致病变异。本书详尽覆盖了全基因组关联研究（GWAS） 所依赖的统计框架，包括如何处理等位基因频率的差异、连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD） 的影响，以及主结构变异（Structural Variation） 的统计建模。 特别值得一提的是，针对生存分析（Survival Analysis），本书提供了对Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型的深入讲解。我们讨论了如何在存在协变量的情况下，评估特定基因突变或临床特征对患者预后的影响，并强调了模型假设的验证，例如比例风险假设。 第四部分：网络、高维与机器学习的融合 随着系统生物学的发展，研究重点正从单个分子转向相互作用的系统。本书探讨了如何应用统计图论来分析生物网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络），识别关键节点（Hub Genes）。 在处理高维数据时，正则化回归方法（如LASSO、Ridge和Elastic Net）因其在特征选择和模型可解释性上的优势，受到了广泛关注。本书详细解析了这些方法的统计基础，并展示了它们在预测生物标志物或疾病亚型中的实际应用。最后，我们对贝叶斯方法在生物信息学中的回归进行了前瞻性介绍，特别是其在处理先验信息和不确定性量化方面的独特价值。 结语 《生物信息学中的统计学应用》 不仅仅是一本统计教科书，更是一本实践手册。它以清晰的逻辑、详实的案例和对生物学情境的深刻理解，确保读者能够批判性地评估现有的分析流程，并有能力构建出适应特定生物学问题的定制化统计模型。掌握这些技能，将是您在后基因组时代做出可靠、可重复的科学决策的关键所在。

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