组学数据生物信息学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:贝恩德·迈尔

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2013-1

价格:178.00元

装帧:

isbn号码:9787030359308

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 精准医学
• 科技
• 生命科学
• 生物信息学
• 组学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 代谢组学
• 数据分析
• 生物统计学
• NGS
• R语言
• Python

好的，这是一份不提及《组学数据生物信息学》这本书内容的图书简介： --- 《生物学前沿技术与数据解析：从基因组到表型的全景视角》 图书简介 在当代生命科学研究的浪潮中，技术革新正以前所未有的速度重塑我们理解生命复杂性的能力。从高通量测序到先进的成像技术，海量的生物学数据以前所未有的规模涌现，为我们揭示生命现象提供了新的钥匙。然而，如何有效地处理、分析和解释这些复杂的数据集，是当前科研工作者面临的核心挑战之一。本书正是为了应对这一挑战而撰写，它旨在为科研人员、研究生以及对生物数据分析感兴趣的专业人士，提供一套系统、深入且具有前瞻性的指导框架。 本书聚焦于当前生物学研究中几个关键领域的技术应用与数据解读策略，涵盖了从分子层面到系统层面的多个研究范畴。它不仅仅是一本技术手册，更是一部引导读者深入理解现代生物学研究范式的工具书。 第一部分：高通量实验技术的演进与数据生成 本部分将详细回顾和剖析现代生物学研究中几类核心高通量实验技术的发展历程及其原理。我们将深入探讨新一代测序（NGS）技术，包括其在基因组测序、转录组分析（RNA-Seq）以及表观遗传学研究中的核心应用。重点将放在不同测序平台的特性比较，以及如何根据研究目标选择最合适的测序策略。 此外，本书还将覆盖蛋白质组学和代谢组学的基础技术。在蛋白质组学部分，我们将解析质谱分析（MS）的基础流程，如何通过肽段碎裂和数据库搜索来鉴定和定量蛋白质，以及在磷酸化、泛素化等翻译后修饰（PTM）分析中的关键步骤。代谢组学则将侧重于小分子代谢物的分离、检测及其在疾病状态下生物标志物发现中的作用。这些技术的深度解析，旨在帮助读者理解实验设计如何直接影响最终的数据质量和解释空间。 第二部分：数据的质量控制与预处理 任何生物数据分析的成功都始于高质量的原始数据。本部分是本书的基石，它将提供一套严谨的数据质量控制（QC）流程和数据预处理策略。针对测序数据，我们将详述如何评估测序质量、过滤低质量读段，以及进行序列比对（Mapping）和组装的评估标准。错误的预处理会导致后续分析的偏差，因此，本章将提供详尽的步骤和实例，确保读者能够建立起对数据“纯净度”的严格把控。 对于非测序类数据，如微阵列数据、质谱数据，本书也会提供相应的归一化（Normalization）方法，以消除批次效应（Batch Effects）和技术噪音，使得来自不同实验或不同时间点的样本之间具有可比性。 第三部分：核心分析方法与统计学基础 数据分析是连接实验观察与生物学结论的桥梁。本部分将系统介绍统计学在生物学数据解释中的应用，重点区分描述性统计与推断性统计在研究中的角色。我们将深入探讨差异表达分析（Differential Expression Analysis）的原理，包括如何选择合适的统计模型（如线性模型、负二项分布模型）来处理计数数据，并正确理解P值、校正P值（FDR）和效应量（Effect Size）的生物学意义。 此外，我们还会介绍聚类分析（Clustering）和降维技术（Dimensionality Reduction），如主成分分析（PCA）和t-SNE/UMAP在数据探索和模式识别中的应用。理解这些方法的数学基础和适用场景，对于避免过度拟合和得出稳健的结论至关重要。 第四部分：系统生物学与网络构建 现代生物学研究越来越倾向于从整体和系统的角度来理解生命活动。本书的第四部分将引导读者进入系统生物学的分析范畴。我们将探讨如何从大量的分子数据中识别出相互作用的分子组（如基因集、通路或蛋白质复合物）。 重点内容包括功能富集分析（Functional Enrichment Analysis）的原理和局限性，如何使用GO、KEGG等数据库进行通路与本体论注释。更进一步，我们将介绍如何基于分子间的相互作用数据（如蛋白质-蛋白质相互作用网络PPI）来构建和可视化生物学网络。通过网络拓扑学分析，读者可以识别出网络中的关键节点（Hub Genes/Proteins），这些节点往往是系统调控的核心靶点。 第五部分：数据可视化与结果阐释 “一图胜千言”在生物学数据分析中尤为重要。本书的最后部分专注于如何有效地展示分析结果。我们将超越传统的条形图和箱线图，介绍如何利用热图（Heatmaps）展示多样本的全局表达模式，如何使用火山图（Volcano Plots）直观地呈现差异分析的结果，以及如何创建具有生物学意义的通路图和网络图。 本部分强调的是“阐释”而非简单的“绘图”。每一种图表的背后都应对应一个清晰的生物学假设或发现。我们将指导读者如何根据不同的分析目标，选择最合适的图表类型，并确保图表的标签、颜色和比例能够准确无误地传达研究的核心信息，从而有效地与同行进行知识交流。 结语 《生物学前沿技术与数据解析：从基因组到表型的全景视角》旨在成为读者在面对日益复杂和海量的生物数据时，一个可靠的导航工具。它强调的是实验设计、统计严谨性和生物学背景知识的有机结合，引导读者从原始数据走向可信赖的科学结论。掌握这些技能，是驾驭未来生命科学研究的关键所在。 ---

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这本书的装帧设计很简洁大气，封面上的线条勾勒出的分子结构图案，透着一股严谨的科学美感。我是一名微生物学的研究生，我的研究方向是肠道菌群的功能研究，这必然涉及到大量的宏基因组学和宏转录组学数据的分析。之前，我主要依赖于一些在线教程和零散的文献来学习，但总感觉缺乏一个系统性的知识体系。因此，我一直渴望能有一本能够全面介绍组学数据分析的书籍，《组学数据生物信息学》的出现，让我眼前一亮。我非常期待书中能够详细介绍宏基因组学和宏转录组学数据的获取、处理和分析流程。具体来说，我希望能够看到关于如何进行基因组组装、基因预测、功能注释、物种丰度分析、差异分析等内容的深入讲解。我也希望书中能介绍一些常用的宏基因组学和宏转录组学分析工具，例如MetaPhlAn、QIIME2、HUMAnN等，以及如何使用它们来解答生物学问题。此外，我对于如何结合宏基因组学和宏转录组学数据来研究微生物群落的功能和代谢潜力也特别感兴趣，希望书中能提供相关的分析策略和案例。这本书如果能够帮助我建立起一套扎实的宏基因组学和宏转录组学数据分析能力，那将对我未来的研究工作有巨大的推动作用。

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这本书的包装非常牢固，拆开后，精美的封面设计就呈现在眼前，深邃的蓝色搭配着精巧的DNA链和氨基酸结构图，给人一种既神秘又充满力量的感觉。我是一名刚入职的科研助理，工作内容涉及大量的数据分析，其中大部分是来自不同组学的生物学数据，比如基因组、转录组、蛋白质组等。虽然我接受过基础的生物信息学培训，但面对海量的、结构复杂的组学数据，我仍然感到很多方面需要补充和深化。我希望《组学数据生物信息学》这本书能够为我提供一个清晰的路线图。我非常期待书中能够详细介绍各类组学数据的生成原理、数据格式以及它们在实际研究中的应用场景。尤其是在数据分析方面，我希望能够学习到关于数据预处理、质量控制、差异分析、聚类分析、降维技术、以及如何从海量数据中提取有价值的生物学信息的方法。我特别关注书中是否能介绍一些常用的生物信息学软件和算法，例如如何使用R语言进行数据可视化和统计分析，如何利用Bioconductor中的各种包来处理和分析组学数据。我希望这本书能够帮助我系统地梳理知识，提升我独立分析和解读组学数据的能力，从而更好地支持我未来的科研工作。

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这本书的排版风格我非常欣赏，清爽的字体，恰到好处的行距，以及高质量的插图，都体现了出版方的用心。我是一名在读的博士生，我的研究课题涉及到了大量的组学数据分析，包括基因组、转录组和蛋白质组。虽然我接受过一些生物信息学的基础培训，但面对日益复杂和庞大的组学数据集，我仍然感到力不从心。我希望《组学数据生物信息学》这本书能够为我提供更深入、更全面的指导。我特别期待书中能够详细介绍各种组学数据的特点、采集方法以及它们之间的相互关联。例如，基因组数据如何影响转录组，转录组数据又如何指导蛋白质组的产生，以及这些数据如何共同反映细胞的功能状态。我希望书中能够重点讲解各种主流的组学数据分析方法，包括数据预处理、质量控制、特征提取、差异分析、网络构建、通路富集分析等。同时，我也希望书中能够介绍一些常用的生物信息学工具和编程语言（如R、Python）在组学数据分析中的应用，并提供一些实际案例，让我能够学习如何将理论知识转化为实际操作。此外，我对多组学数据整合和集成分析也特别感兴趣，希望书中能提供相关的理论框架和技术方法。这本书如果能成为我的良师益友，无疑将极大地提升我的科研效率和研究水平。

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我是一名即将毕业的硕士研究生，正在考虑继续攻读博士学位，我的研究兴趣集中在肿瘤的分子机制研究，而这离不开大量的基因组学、转录组学和蛋白质组学数据的分析。目前，我对于如何有效地处理和分析这些异质性极高的数据仍然感到有些力不从心。《组学数据生物信息学》这本书的名字非常吸引我，我希望它能够为我提供一套系统、全面的组学数据分析解决方案。我期望书中能够详细阐述不同组学数据的特点、采集技术以及它们在肿瘤研究中的应用。特别是关于如何进行基因变异检测、拷贝数变异分析、基因融合检测、差异表达分析、通路富集分析、蛋白互作网络构建等内容，我希望能够获得深入的讲解。我非常关注书中是否能够介绍一些先进的算法和模型，例如机器学习和深度学习在组学数据分析中的应用，如何利用这些技术来预测肿瘤的预后、药物的响应以及发现新的治疗靶点。此外，我希望书中能够提供一些实际案例，展示如何将多组学数据进行整合分析，从而更全面地揭示肿瘤发生发展的复杂机制。这本书如果能够帮助我掌握扎实的组学数据分析技能，并为我未来的博士研究提供坚实的理论基础和实践指导，那将是我非常大的幸事。

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这本书的作者团队在学术界享有盛誉，他们的研究成果一直是我学习的榜样，所以我对这本书充满了期待。我目前的研究方向是神经科学，涉及到大量的基因表达和蛋白质相互作用数据的分析。尽管我具备一定的生物学背景，但对于如何有效地处理和分析这些复杂的组学数据，我仍然感到有些不足。我希望《组学数据生物信息学》这本书能够为我提供系统性的指导。我特别期待书中能够详细介绍基因组学、转录组学和蛋白质组学的基本原理、数据采集技术以及它们在神经科学研究中的具体应用。在数据分析方面，我希望能够学习到如何进行基因表达差异分析、通路富集分析、蛋白相互作用网络构建，以及如何从这些分析结果中挖掘出与神经系统疾病相关的关键基因和通路。我也非常希望书中能够介绍一些常用的生物信息学工具和算法，例如如何使用Python和R语言进行数据处理和可视化，如何利用数据库（如GEO、STRING）来获取和分析数据。这本书如果能帮助我建立起一套扎实的组学数据分析技能，并为我未来的研究提供有力的支持，那将是莫大的荣幸。

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我一直对生物信息的强大力量感到着迷，尤其是在我们能够以前所未有的规模生成和分析生物学数据之后。这次偶然的机会，我看到了《组学数据生物信息学》这本书，它的名字本身就透露出一种专业和深度。我目前的学术方向让我需要接触大量的组学数据，从基因的序列变异到蛋白质的功能调控，再到细胞内的代谢网络，这些庞杂的信息就像一个巨大的迷宫，而我需要一把钥匙来 navigate。我希望这本书能够提供这样的钥匙。我尤其关注书中对于不同组学数据的定义、产生机制以及它们各自的特点的阐述，比如基因组学主要关注的是静态的遗传信息，而转录组学则反映了基因在特定条件下的表达活跃度，蛋白质组学则更进一步地揭示了功能实体，代谢组学则触及了生命活动的最终产物。我希望书中能够清晰地梳理这些数据之间的关系，以及它们各自的分析方法和挑战。另外，我非常期待书中能够包含关于质量控制、数据预处理、降维、聚类、分类等常用分析技术，并且能够介绍一些主流的生物信息学工具和数据库，例如GEO、TCGA、Ensembl、UniProt等，以及如何有效地利用它们。我希望这本书能帮助我建立起一套完整的组学数据分析思维框架，让我能够独立地进行数据探索和模型构建，从而更好地服务于我的科研课题。

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这本书的封面设计相当有吸引力，那种深邃的蓝色背景，上面点缀着错落有致的DNA双螺旋和蛋白质结构图形，让人一眼就能感受到其科学的严谨与前沿。拿到手中，纸张的触感也很好，不是那种廉价的印刷纸，而是略带磨砂质感，字迹清晰，排版疏朗，阅读体验上就先加了不少分。我最近刚开始涉足生物信息学这个领域，之前看了一些零散的资料，但总感觉缺乏一个系统性的框架，很多概念都是碎片化的。听说《组学数据生物信息学》在这方面做得相当不错，很多同行都推荐，于是我抱着极大的期望入手了。我特别关注书中是否能清晰地阐述不同组学数据（比如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）的核心概念、产生原理以及它们之间是如何相互关联的。我期待书中能详细解释如何从海量原始数据中提取有价值的信息，比如如何进行数据预处理、质量控制，再到差异表达分析、通路富集分析等等。此外，我对一些可视化技术也颇感兴趣，希望书中能介绍一些常用的工具和方法，帮助我更好地理解和呈现数据分析结果。毕竟，对于一个初学者来说，面对如此庞大且复杂的数据集，没有一个好的指导，很容易迷失方向。我希望这本书能够成为我探索组学数据世界的得力助手，为我打下坚实的基础，让我能够自信地迈出生物信息学研究的第一步。我尤其关心书中关于数据挖掘和机器学习在组学数据分析中的应用，因为这部分内容越来越受到重视，掌握这方面的技能对于未来的科研工作至关重要。我希望作者能用通俗易懂的语言，结合实际案例，将复杂的算法和模型解释清楚，让我能够理解其背后的原理，而不是仅仅停留在调用软件的层面。

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我一直在关注生物信息学领域的发展，特别是近年来组学技术飞速发展，极大地推动了生命科学的进步。作为一名对前沿生物学研究充满兴趣的从业者，我一直在寻找一本能够全面、深入地介绍组学数据生物信息学的书籍。《组学数据生物信息学》这本书的出现，让我看到了希望。我希望这本书能够详细介绍基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等主流组学技术的基本原理、数据特点和分析方法。我尤其关注书中对于数据整合和多组学分析的阐述，因为我深信，只有将不同层面的组学数据进行有效的整合，才能更全面地理解复杂的生命活动。我希望书中能够介绍各种数据整合的策略和方法，以及如何利用这些整合后的数据来发现新的生物标志物、预测疾病的发生发展、以及指导个性化治疗。此外，我非常期待书中能够探讨组学数据在疾病诊断、药物研发、精准医疗等领域的应用，并提供一些相关的成功案例和发展趋势。这本书如果能够为我提供一个高屋建瓴的视角，让我能够更好地理解组学数据在整个生命科学研究中的地位和作用，那将对我非常有启发。

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这本书的封面，第一眼看上去就充满了科技感，那种金属质感的灰色和蓝色的渐变，配上抽象的分子结构图案，立刻吸引了我的注意。我是一名生物学背景的研究生，目前正在进行一项涉及基因表达调控的研究，对组学数据的分析需求日益增长，但苦于缺乏系统性的指导。市面上关于生物信息学的书籍不少，但很多都过于理论化，或者侧重于某个单一的组学领域，很难满足我全面了解和掌握不同组学数据分析的需求。《组学数据生物信息学》这本书的出现，正好填补了这一空白。我非常期待书中能够详细介绍基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等主流组学技术的基本原理、数据获取方式以及它们在不同生物学问题研究中的应用。特别是关于数据处理和分析的流程，我希望能够有详尽的讲解，包括数据清洗、标准化、差异分析、模式识别、通路分析等关键步骤，以及常用的软件工具和算法。更重要的是，我希望书中能提供一些实际案例的分析过程，让我能够学习如何将理论知识应用于实际研究，如何解读分析结果，并从中得出有意义的生物学结论。我尤其关注书中关于数据整合和多组学分析的内容，因为我深信，只有将不同组学数据进行有效的整合，才能更全面地揭示复杂的生物学机制。这本书如果能在这方面有所建树，对我来说将是巨大的帮助。

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这本书的作者，我之前在一些学术会议上听过他们的报告，对他们的研究成果印象深刻，所以对这本书充满了期待。我目前的专业是生物科学，最近的项目需要用到大量的基因组学和转录组学数据，我对此领域还不是非常熟悉，希望能通过这本书系统地学习。我希望书中能够详细介绍基因组学和转录组学的基本原理，例如DNA测序技术、RNA测序技术及其数据特点。在数据分析方面，我非常希望能看到关于如何进行基因组变异检测、基因组注释、差异基因表达分析、功能富集分析等内容的详细讲解。我特别关注书中是否能够介绍一些常用的生物信息学工具和算法，以及它们在实际分析中的应用，例如如何使用STAR、Hisat2进行比对，如何使用DESeq2、edgeR进行差异分析，以及如何使用GO、KEGG进行功能富集。我希望书中能够提供一些清晰的流程图和代码示例，让我能够跟着一步步地学习和实践。此外，我对于如何从海量的组学数据中挖掘出有意义的生物学信息，从而提出新的科学假说也充满了好奇，希望书中能够在这方面提供一些启示。总而言之，我期待这本书能够成为我进入组学数据分析领域的敲门砖，为我后续的科研工作打下坚实的基础。

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