具体描述
《数量遗传与动物育种》系统地介绍数量遗传学基本原理，现代动物育种原理与方法，并对生物工程与育种等具潜力的高新技术进行了介绍。
好的，这是一本关于应用统计学在生物科学领域中的前沿实践的图书简介： --- 图书名称：《生物数据科学导论：从群体遗传学到宏基因组的统计建模与实践》 图书简介 在当代生物科学研究中，数据已成为驱动发现的核心动力。从大规模基因组测序到复杂的生态学监测网络，研究人员正以前所未有的速度产生海量、高维、结构复杂的生物学信息。成功解读这些信息，并将其转化为可验证的科学结论，对统计学和计算方法的掌握提出了严峻的挑战。《生物数据科学导论：从群体遗传学到宏基因组的统计建模与实践》正是为应对这一挑战而编写的综合性指南。 本书并非对某一特定物种育种技术或传统数量遗传学理论的机械复述，而是专注于连接基础统计理论与前沿生物学应用的桥梁。它旨在为生物学、生物信息学、生态学乃至医学统计学背景的研究人员和高级学生提供一个坚实的框架，理解并运用现代统计工具来解决复杂的生物学问题。 本书的核心特色在于其高度的实践导向和模型驱动性。我们摒视了过于抽象的数学推导，转而聚焦于如何将现实世界中遇到的生物学场景转化为可操作的统计模型，并利用当前主流的计算工具（如R、Python及其相关库）进行高效实现。 全书内容结构清晰，逻辑递进，涵盖了从基础数据处理到高阶推断的多个关键领域： 第一部分：生物数据基础与预处理 本部分首先确立了生物数据科学的统计学基础，重点强调了生物学数据的特殊性，如非独立性、异方差性、高维度稀疏性等。我们详细探讨了大规模数据集的质量控制、缺失值插补策略（特别是基于混合效应模型的稳健方法），以及如何进行维度约减（如PCA、因子分析在降维中的应用），以优化后续的建模效率。此处，我们深入剖析了生物学背景下如何恰当地选择和转换数据尺度，避免因尺度效应导致的统计推断偏差。 第二部分：高级回归建模与因果推断 传统的线性模型在处理生物学复杂性时往往力不从心。本书将重点放在广义线性模型（GLMs）和广义加性模型（GAMs）的应用，特别是在处理计数数据（如基因表达的RNA-seq计数、物种发生记录）和比例数据时的最佳实践。 随后，我们引入了混合效应模型（Mixed-Effects Models），这是理解具有层次结构或重复测量的生物学数据的核心工具。我们将详尽阐述如何构建随机效应和固定效应，以区分个体间变异与处理效应，例如在纵向生理指标监测或空间生态学数据分析中的应用。更进一步，本书跨越到因果推断领域，介绍了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）和双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）在非随机对照实验（如观察性流行病学研究或环境暴露研究）中分离混杂因素、估计处理效应的严谨方法。 第三部分：高维数据与机器学习在组学中的应用 随着高通量测序技术的发展，生物学家面临的变量数量常常远超样本数量。本部分专注于高维统计方法。我们不仅介绍了LASSO、Ridge和Elastic Net等正则化回归技术，更着重于解释它们在选择关键生物标志物或识别影响复杂表型的基因集中的统计学意义。 在机器学习方面，本书侧重于可解释性模型的构建。我们将探讨随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBMs）在生物分类和预测任务中的效能，同时强调如何利用这些“黑箱”模型提供的特征重要性分析来指导后续的分子生物学验证，而非仅仅停留在预测准确率上。 第四部分：时间序列与空间统计建模 生物系统本质上是动态的，涉及时间和空间的复杂交互作用。本书专门辟出章节讨论如何处理生物时间序列数据，包括处理自相关性、季节性分解以及利用ARIMA或状态空间模型来预测生态或生理指标的未来走向。 在空间统计学方面，我们将介绍克里金（Kriging）、空间自回归模型（SAR）以及地理加权回归（GWR）在环境毒理学、物种分布建模（SDMs）中的应用，帮助读者理解和量化空间相关性对统计推断的潜在偏差。 第五部分：贝叶斯统计方法与模型比较 贝叶斯方法因其处理先验知识和量化不确定性的能力，在复杂生物学问题中日益受到重视。本书将介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的基础概念，并展示如何利用JAGS或Stan等软件包构建灵活的层级贝叶斯模型，特别是在处理小样本量或需要整合多源信息时。此外，我们还涵盖了模型选择的统计准则，如AIC、BIC以及贝叶斯因子（Bayes Factors）在比较不同生物学假设下模型拟合优度上的严格应用。 本书的目标读者 本书适合于： 1. 生命科学（如分子生物学、生态学、微生物学）的高年级本科生、研究生及博士后研究人员。 2. 希望掌握现代统计工具以增强数据分析能力的生物技术和制药行业的从业者。 3. 具有一定统计学基础，但需要将知识系统化应用于复杂生物数据集的初级生物统计师。 通过深入学习本书内容，读者将不仅学会“如何运行代码”，更能理解“为什么选择这个模型”以及“如何批判性地解释模型的统计输出”，从而真正实现数据驱动的生物学发现。本书提供的统计思维和实践技能，是应对未来生物学研究中一切复杂数据挑战的基石。 ---
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