Cluster and Classification Techniques for the Biosciences 生命科学中的群集技术与分类技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Alan H. Fielding

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2007-1

价格:498.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780521618007

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 数据挖掘
• 机器学习
• 群集分析
• 分类
• 生物统计学
• 生命科学
• 算法
• 模式识别
• 数据分析

《生命科学中的计算模型与数据驱动发现》 本书概述： 在蓬勃发展的生命科学领域，海量数据的产生和分析已成为研究的核心。从基因组学、蛋白质组学到生态学和神经科学，我们正以前所未有的速度积累着关于生命系统的信息。然而，这些数据本身并不能直接揭示生命奥秘。理解这些复杂的数据集，从中提取有意义的见解，并最终转化为突破性的发现，需要强大的计算工具和严谨的分析方法。本书《生命科学中的计算模型与数据驱动发现》正是在此背景下应运而生，它旨在为生命科学研究者提供一套系统的、可操作的计算模型构建和数据驱动发现的框架。 本书并非聚焦于特定算法的细节，而是着眼于如何在生命科学研究的各个阶段，将计算思维与数据分析能力有机结合，以应对日益增长的数据挑战，并加速科学探索的进程。我们将深入探讨如何根据生命科学问题的特性，选择或设计最恰当的计算模型；如何有效地处理、预处理和可视化生物大数据；以及如何利用先进的数据分析技术来发现隐藏在复杂数据集中的模式、关系和规律。本书将以一种注重实际应用和概念理解的方式，引导读者掌握在现代生命科学研究中不可或缺的计算与数据分析技能。 内容详述： 第一部分：生命科学研究中的数据挑战与计算思维的崛起 生命科学数据的爆炸式增长及其意义： 基因组学与后基因组时代的到来： 详细阐述高通量测序技术（如Illumina、PacBio、ONT）如何驱动基因组、转录组、表观基因组等数据的几何级增长。分析这些数据为理解基因功能、变异、调控网络以及疾病机制带来的革命性机遇。 蛋白质组学与代谢组学的挑战： 探讨大规模蛋白质鉴定、定量以及代谢物谱分析所产生数据的规模、复杂性和多样性。重点分析其在揭示蛋白质功能、相互作用、信号通路以及代谢调控中的价值。 成像技术与单细胞分析的进展： 描述先进显微成像技术（如超分辨率显微镜、多光子显微镜）以及单细胞测序和分析技术所带来的海量时空、空间和细胞异质性数据。强调这些数据在理解细胞行为、组织结构和发育过程中的重要性。 生态学与环境监测的大数据： 阐述遥感、物联网传感器、环境DNA（eDNA）分析等技术在生态学研究中生成的大规模数据，以及其在物种分布、生物多样性监测、生态系统健康评估方面的应用。 神经科学的复杂性： 讨论脑成像（fMRI, EEG, MEG）、神经生理记录（电生理）、以及连接组学数据所带来的高维度、动态和时空耦合的挑战。分析其在理解大脑功能、认知过程和神经疾病机制中的关键作用。 数据质量与标准化的重要性： 强调在处理如此庞杂的数据集时，数据质量控制、元数据管理、数据互操作性以及标准化是确保研究可重复性和可比性的基石。 计算思维在生命科学中的核心作用： 从数据到知识的转化： 阐述计算思维并非仅仅是编程，而是以一种系统化的、逻辑化的方式来理解和解决问题。在生命科学中，这意味着将生物学问题抽象为可计算的模型，利用数据进行推理，并从结果中提炼生物学洞见。 建模与模拟的必要性： 解释为何复杂的生物系统难以通过简单的实验来完全理解。计算模型可以帮助我们捕捉系统的动态特性、探索不同条件下的行为，以及生成可检验的假设。 算法与策略的权衡： 介绍在面对不同数据类型和研究问题时，需要选择和设计合适的算法和分析策略。这包括对算法的适用性、计算复杂度、鲁棒性以及可解释性的考量。 数据可视化与沟通： 强调有效的数据可视化不仅是展示结果，更是探索数据、发现模式和向同行有效沟通研究发现的关键手段。 科学发现的加速器： 讨论计算方法如何通过自动化、并行化和预测能力，极大地加速了传统科研的进程，使得原本耗时耗力的研究得以在更短的时间内完成。 第二部分：构建生命科学中的计算模型：原理与实践 建模的目标与类型： 描述性模型： 关注如何准确地刻画生物数据的现状和特征。例如，基因表达谱的模式识别，蛋白质相互作用网络的拓扑结构描述。 预测性模型： 旨在根据已知数据预测未知结果。例如，基于基因序列预测蛋白质功能，基于分子结构预测药物活性，基于患者数据预测疾病进展。 解释性模型： 致力于揭示生物现象背后的机制和因果关系。例如，构建信号通路模型以理解细胞响应，模拟代谢网络以解释生理状态。 生成性模型： 用于模拟生物系统的动态过程或生成新的生物数据。例如，模拟病毒演化，生成新的蛋白质序列。 模型选择的考量因素： 研究问题的性质： 是分类、回归、聚类、降维还是模式识别？ 数据特性： 数据维度、样本量、噪声水平、数据类型（连续、离散、分类、文本、图像）。 计算资源： 可用的计算能力（CPU、GPU、内存）、存储空间。 模型的可解释性需求： 有些研究需要清晰的生物学机制解释，而有些则更关注预测精度。 模型的鲁棒性与泛化能力： 模型在面对新数据时的稳定性和有效性。 领域知识的整合： 如何将已有的生物学知识融入模型构建过程。 通用计算模型构建框架： 问题定义与数据获取： 清晰地界定研究目标，识别所需数据，并进行有效的数据获取与整合。 数据预处理与特征工程： 包括数据清洗、缺失值处理、归一化、特征选择与提取，以提升模型性能。 模型设计与实现： 根据模型类型和数据特性，选择合适的算法框架，并进行编码实现。 模型训练与参数调优： 利用训练数据训练模型，并通过交叉验证等方法优化模型参数。 模型评估与验证： 使用独立的测试集评估模型的性能，并根据生物学背景进行解释。 模型部署与应用： 将训练好的模型应用于实际研究，辅助科学发现。 生命科学中的典型模型范例（概念性介绍，不深入算法细节）： 统计模型： 线性回归、逻辑回归、泊松回归等在分析基因表达、流行病学数据中的应用。 概率图模型： 贝叶斯网络、马尔可夫随机场在推断基因调控网络、蛋白质相互作用网络中的应用。 机器学习模型： 监督学习： 支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）在疾病诊断、药物响应预测中的应用。 无监督学习： （将在下一部分详细讨论） 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）在图像识别（如细胞图像分类）、序列分析（如基因组变异检测）中的潜力。循环神经网络（RNN）和Transformer在处理序列数据（如蛋白质序列、基因序列）中的优势。 仿真模型： 代理模型、系统动力学模型在模拟生物过程（如细胞代谢、种群动态）中的应用。 第三部分：数据驱动的生命科学发现：从数据分析到洞察 数据探索与可视化： 探索性数据分析（EDA）： 掌握各种统计图表（散点图、箱线图、直方图、热图）和可视化工具，用于理解数据分布、识别异常值、发现初步关联。 多维数据可视化： 学习使用降维技术（如PCA、t-SNE、UMAP）将高维数据映射到二维或三维空间，以便直观展示数据结构和聚类情况。 交互式可视化： 强调利用交互式可视化工具，允许研究者深入探索数据，动态调整视图，从而加速模式发现。 特定生物学数据的可视化： 基因组浏览器（如IGV）、蛋白质结构可视化工具、生物网络可视化工具等。 核心数据分析技术： 降维技术： 主成分分析（PCA）： 用于数据压缩、去噪和识别主要变异来源，在基因表达数据分析中广泛应用。 非负矩阵分解（NMF）： 用于特征提取和数据分解，可用于识别基因共表达模块或细胞亚群。 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）与统一流形近似与投影（UMAP）： 常用于可视化高维数据集，尤其在单细胞测序数据分析中，揭示细胞亚群结构。 特征选择与提取： 过滤法（Filter Methods）： 基于统计量（如方差、相关性）选择特征。 包裹法（Wrapper Methods）： 使用模型性能作为评价标准来选择特征子集。 嵌入法（Embedded Methods）： 模型在训练过程中自带特征选择功能（如Lasso回归）。 主成分分析（PCA）与因子分析（Factor Analysis）： 作为特征提取的方法，将原始特征组合成新的、更具信息量的特征。 模式识别与关联分析： 相关性分析： 识别变量之间的线性或非线性关系。 回归分析： 建立变量之间的数学模型，预测因变量。 聚类分析： （将在下一节详细讨论） 关联规则挖掘： 发现数据项之间的有趣关系（如基因A的表达升高与基因B的表达升高常常同时发生）。 数据驱动的生命科学发现案例（概念性阐述）： 基因组学中的发现： 利用基因表达数据识别疾病生物标志物： 通过分析大量患者与健康人的基因表达谱，发现与疾病相关的基因差异表达，为诊断和治疗提供线索。 揭示基因调控网络： 通过整合基因表达、转录因子结合位点等数据，构建复杂的基因调控网络，理解基因之间的相互作用。 识别驱动癌症发生的基因突变： 分析肿瘤基因组数据，发现与肿瘤发生、发展密切相关的驱动基因和突变模式。 蛋白质组学与药物发现： 预测蛋白质功能： 基于蛋白质序列、结构信息，利用机器学习模型预测其功能或参与的通路。 识别潜在的药物靶点： 通过分析蛋白质相互作用网络和疾病相关蛋白质，寻找新的药物靶点。 优化药物设计： 基于分子结构和活性数据，利用模型预测化合物的药效、毒性，辅助药物分子设计。 单细胞分析与细胞异质性研究： 识别新的细胞类型与细胞状态： 利用单细胞RNA测序数据，通过聚类和降维技术，发现未知的细胞亚群及其独特的分子特征。 追踪细胞发育轨迹： 通过分析不同发育阶段的单细胞数据，重建细胞分化和发育过程。 理解微环境对细胞行为的影响： 结合空间转录组学等技术，研究细胞在复杂微环境中的相互作用。 生态学与环境监测： 预测物种分布： 利用遥感、气候、地形等环境数据，结合物种出现记录，构建物种分布模型。 评估生物多样性变化： 分析长期监测数据，监测物种数量、分布的变化趋势。 识别环境污染对生物的影响： 通过分析受污染区域的生物样本数据，揭示污染物对生物体生理生化过程的影响。 神经科学中的探索： 解析大脑功能连接： 通过分析fMRI等数据，构建大脑区域之间的功能连接网络，理解不同脑区协同工作的方式。 预测认知任务表现： 基于脑成像数据，预测个体在特定认知任务中的表现。 识别与疾病相关的神经活动模式： 分析神经退行性疾病患者的脑活动数据，发现异常模式，为诊断和干预提供依据。 第四部分：面向未来的生命科学计算：挑战与机遇 新兴计算范式： 人工智能（AI）与深度学习： 深入探讨AI在生命科学中的颠覆性潜力，包括更精细的生物学过程模拟、更智能的药物发现、更精准的疾病诊断，以及自动化的实验设计。 可解释AI（Explainable AI, XAI）： 关注如何提高复杂AI模型的透明度，让研究者能够理解模型的决策过程，建立对模型结果的信任，并从中获得新的生物学见解。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）： 强调GNNs在处理生物网络数据（如蛋白质相互作用网络、基因调控网络、分子图）中的优势，能够更好地捕捉节点之间的复杂关系。 联邦学习（Federated Learning）： 探讨如何在保护数据隐私的前提下，跨机构、跨地域地协作分析敏感的生物医学数据。 因果推断（Causal Inference）： 强调从相关性数据中识别因果关系的重要性，尤其是在理解疾病机制和评估干预措施效果方面。 大数据集集成与共享： 生物数据库的建设与互操作性： 讨论如何建立更大、更易于访问和互操作的生物数据库，促进数据的共享与再利用。 多组学数据整合： 强调整合来自基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等不同层面的数据，以获得更全面、更深入的生物学理解。 开放科学与数据共享平台： 推广开放科学的理念，鼓励研究者共享原始数据、分析代码和模型，加速科学进步。 计算伦理与责任： 数据隐私与安全： 讨论在处理患者基因组、医疗记录等敏感数据时，如何确保数据隐私和安全，遵守相关法律法规。 算法偏见与公平性： 警惕算法中可能存在的偏见，尤其是在疾病诊断和治疗方面，确保AI工具的公平性和普适性。 研究的透明度与可重复性： 强调详细记录数据分析过程，公开分析代码和模型，以确保研究结果的可重复性和可信度。 培养下一代计算生物学家： 跨学科教育的重要性： 呼吁加强生命科学、计算机科学、统计学之间的课程融合，培养既懂生物学又精通计算的复合型人才。 持续学习与技能更新： 认识到计算技术发展迅速，强调终身学习和不断更新知识技能的重要性。 《生命科学中的计算模型与数据驱动发现》将以清晰的逻辑、丰富的概念和贴合实际的视角，为生命科学研究者开启一扇通往计算驱动发现的大门。本书的目标是赋能读者，使其能够自信地驾驭日益增长的数据洪流，利用先进的计算工具和模型，在生命科学的广阔领域中，探索未知，创造知识。

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