Biostatistical Applications in Cancer Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Beam, Craig (EDT)

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:

价格:150

装帧:HRD

isbn号码:9781402072260

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Cancer Research
• Statistical Applications
• Data Analysis
• Epidemiology
• Clinical Trials
• Survival Analysis
• Genomics
• Bioinformatics
• Public Health

《肿瘤学研究中的统计学应用：数据驱动的精准探索》 内容梗概 本书旨在深入探讨统计学方法在肿瘤学研究各个阶段的关键作用，从基础的生物标志物发现、临床试验设计与分析，到大数据集成与高级建模，为肿瘤学研究人员提供一套全面而实用的统计学工具箱。本书力求在介绍理论方法的同时，强调其实际应用，通过丰富的案例研究，展示如何利用统计学力量解决肿瘤研究中的实际难题，推动癌症治疗的进展。 第一部分：肿瘤学研究的统计学基础 本部分将为读者构建扎实的统计学知识框架，使其能够理解后续章节更复杂的方法。 第一章：肿瘤学数据的特点与挑战 肿瘤数据的多样性： 介绍基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观遗传组学、代谢组学等高通量测序数据，以及影像学、病理学、临床表型、生存结局等异质性数据。 数据的高维性与稀疏性： 探讨基因组数据中“维度灾难”问题，即基因数量远超样本数量，以及某些生物标志物在肿瘤患者中的稀疏出现。 数据偏差与噪音： 分析实验测量误差、样本采集偏差、数据预处理不当等可能引入的系统性偏差和随机噪音，以及其对研究结果的影响。 因果推断的复杂性： 肿瘤学研究往往需要回答“治疗是否有效”、“哪些因素是预后不良的危险信号”等因果性问题，解释混杂因素、选择偏差等带来的挑战。 伦理与隐私考量： 强调在处理敏感的患者数据时，遵守数据保护法规（如 GDPR、HIPAA）和伦理原则的重要性。 第二章：描述性统计与可视化在肿瘤学中的应用 集中趋势与离散程度的度量： 讲解均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数范围等指标在描述肿瘤患者年龄、肿瘤大小、生存时间等基本特征时的作用。 频率分布与比例： 分析不同肿瘤类型、分期、治疗反应率等分类变量的分布情况，并介绍置信区间来估计真实比例。 图表法的选择与解读： 直方图与箱线图： 用于展示连续性数据的分布特征，识别偏态、异常值。 散点图与线图： 用于探索两个连续变量之间的关系，以及随时间变化的趋势（如肿瘤标志物水平的变化）。 条形图与饼图： 用于比较不同组别的计数或比例（如不同治疗组的缓解率）。 生存曲线（Kaplan-Meier）： 详细介绍 Kaplan-Meier 生存曲线的绘制与解读，包括中位生存期、log-rank 检验的应用。 热图（Heatmap）： 用于可视化高维基因表达数据、蛋白质表达数据，展示基因之间的相关性或不同样本之间的模式。 森林图（Forest Plot）： 用于汇总多个研究的效应量（如风险比），直观展示治疗效果的异质性。 案例演示： 以一个小型肿瘤队列研究为例，展示如何用这些描述性统计方法和图表来概括患者基本信息、初步观察治疗效果。 第三章：概率论与假设检验在肿瘤研究中的基石作用 概率的基本概念： 介绍事件、概率、条件概率，如“患某种癌症的概率”、“接受某种治疗后复发的概率”。 概率分布： 二项分布与泊松分布： 用于建模二分类结果（如生存/死亡、响应/不响应）或计数数据（如转移灶数量）。 正态分布： 探讨其在某些生物标志物检测值、患者健康指标中的应用，以及中心极限定理的重要性。 t分布、卡方分布、F分布： 介绍这些分布在统计推断中的作用，以及它们与特定统计检验的关联。 假设检验的原理： 解释零假设（H0）和备择假设（H1），P值、显著性水平（α）、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念。 常用假设检验方法： t检验： 比较两组样本均值是否存在显著差异（如比较治疗组与安慰剂组的肿瘤大小）。 卡方检验： 分析分类变量之间的关联性（如吸烟史与肺癌发病率）。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或更多组样本均值是否存在显著差异（如比较不同剂量化疗药物的疗效）。 Fisher精确检验： 适用于小样本的分类变量关联性检验。 Power分析： 讲解样本量计算的重要性，如何通过 Power 分析来确定研究所需样本量，以达到预期的统计效力，避免因样本量不足导致研究结果阴性。 案例演示： 以一个旨在比较两种新药疗效的随机对照试验为例，展示如何设定假设，选择合适的检验方法，并解读P值。 第二部分：肿瘤研究中的核心统计建模与分析 本部分将聚焦于更为先进和具体的统计建模技术，这些技术是解决肿瘤研究复杂问题的关键。 第四章：生存分析：揭示疾病进程与治疗效果的时间维度 生存数据的性质： 解释删失（censoring）数据，即研究结束时部分患者尚未发生结局事件（如死亡、复发），以及其对生存分析的影响。 Kaplan-Meier生存曲线： 详细解析 Kaplan-Meier 方法的计算原理、图形绘制、中位生存期的定义与解释，以及其在比较不同治疗组生存率方面的应用。 Log-rank检验： 介绍 Log-rank 检验用于比较两个或多个生存曲线是否来自同一总体，判断治疗干预的统计学显著性。 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）： 模型介绍： 讲解 Cox 模型的核心思想，即估计协变量对生存风险的影响，以及“风险比”（Hazard Ratio, HR）的含义。 协变量的选择： 讨论如何纳入年龄、性别、肿瘤分期、基因突变状态、治疗方案等因素作为协变量。 模型假设： 解释比例风险假设，以及如何进行检验。 多因素分析： 展示如何使用 Cox 模型进行多因素分析，控制混杂因素，识别独立预后或预测因素。 模型评估与诊断： 介绍残差分析、似然比检验等模型评估方法。 加速失败时间模型（Accelerated Failure Time Model, AFT）： 简要介绍 AFT 模型作为 Cox 模型的补充，当比例风险假设不成立时，可以考虑使用。 案例演示： 以一项评估新辅助化疗对早期乳腺癌患者生存期影响的研究为例，使用 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 回归模型，分析化疗是否显著延长患者生存期，以及其他预后因素的作用。 第五章：回归分析：探索变量间的数量关系与预测模型构建 线性回归： 简单线性回归： 探讨一个预测变量与一个连续结果变量之间的关系（如身高与体重）。 多元线性回归： 探索多个预测变量与一个连续结果变量之间的关系（如肿瘤标志物水平与患者年龄、性别、肿瘤大小的关系）。 模型诊断： 介绍残差分析、决定系数（R²）、F检验等，用于评估模型拟合优度。 逻辑回归（Logistic Regression）： 二分类结局： 专注于预测二分类结果（如患者是否会发生转移、治疗是否有效）。 优势比（Odds Ratio, OR）： 解释 OR 的含义，以及其在估计暴露与疾病发生关联程度时的作用。 多因素逻辑回归： 控制混杂因素，识别独立的风险因素或预测因子。 预测准确性评估： 介绍 ROC 曲线、AUC 值、校准图等，用于评估预测模型的性能。 泊松回归： 计数数据： 适用于预测计数变量，如肿瘤细胞数量、基因拷贝数变异次数。 率（Rate）的建模： 当计数数据与暴露时间或面积相关时，泊松回归更适合。 有序回归： 有序分类结局： 适用于预测具有顺序关系的分类变量，如肿瘤分级（I, II, III）或治疗反应等级（完全缓解、部分缓解、稳定、进展）。 案例演示： 使用多元线性回归模型，分析肿瘤大小、淋巴结转移数量与患者生存时间之间的关系，并进行模型诊断。 利用逻辑回归模型，根据患者的基因突变状态、年龄等信息，预测其对某种靶向治疗的反应概率，并绘制 ROC 曲线评估模型。 第六章：分类模型与判别分析：识别疾病亚型与预测患者分组 聚类分析（Clustering Analysis）： 无监督学习： 旨在将相似的样本（如患者）或变量（如基因）分组，发现隐藏的模式。 常用算法： K-means 聚类、层次聚类。 在肿瘤学中的应用： 识别肿瘤的分子亚型，发现具有相似分子特征或预后相似的患者群体，为精准治疗提供依据。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 降维技术： 将高维数据集（如大量的基因表达数据）转化为少数几个不相关的“主成分”，保留大部分信息。 数据可视化与探索： 通过 PCA 将高维数据映射到低维空间，观察样本之间的关系，识别潜在的分组。 判别分析（Discriminant Analysis）： 有监督学习： 目标是找到一个或多个线性组合，以最大化不同组别之间的分离度。 线性判别分析（LDA）与二次判别分析（QDA）： 介绍两类主要的判别分析方法。 在肿瘤学中的应用： 基于已知分组（如良性与恶性肿瘤），构建判别模型，预测新样本的类别。 案例演示： 使用基因表达数据，进行 K-means 聚类，尝试发现不同类型的肺癌亚群，并分析各亚群的临床特征和预后。 利用 PCA 对多位患者的肿瘤标志物进行降维，并在二维或三维空间中可视化，观察是否存在具有不同特征的患者群体。 第七章：方差分析（ANOVA）的扩展应用：多因素比较与交互作用分析 单因素方差分析（One-way ANOVA）： 回顾单因素 ANOVA，比较多个独立组的均值。 双因素方差分析（Two-way ANOVA）： 两个分类因子： 分析两个分类因子（如治疗方案、年龄组）对连续结果变量（如肿瘤生长速率、患者生活质量评分）的影响。 主效应（Main Effects）： 分别评估每个因子的独立影响。 交互作用（Interaction Effects）： 重点讲解交互作用，即一个因子的效应是否依赖于另一个因子的水平（例如，某种药物在特定年龄段的患者中效果更好）。 多因素方差分析（N-way ANOVA）： 扩展到三个或更多分类因子的情况。 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 同一对象多次测量： 适用于研究设计中，同一患者在不同时间点（如治疗前、治疗中、治疗后）接受多次测量（如肿瘤标志物水平、生活质量评分）。 时间效应与组间效应： 分析不同治疗组在不同时间点的变化趋势。 协方差分析（ANCOVA）： 控制连续协变量： 在 ANOVA 的基础上，纳入一个或多个连续协变量，以控制其对结果变量的影响，提高检验的准确性（例如，在比较不同治疗方案疗效时，控制患者基线体力状态评分）。 案例演示： 设计一项研究，评估两种不同化疗方案（因子A）与两种辅助支持治疗（因子B）对肿瘤体积缩小的影响，使用双因素 ANOVA 分析主效应和交互作用。 分析一项前瞻性研究中，患者在不同时间点（治疗前、第1个月、第3个月）接受生活质量评分，使用重复测量 ANOVA 评估不同治疗组的生活质量变化趋势。 第三部分：大数据与前沿统计方法在肿瘤学中的实践 本部分将目光投向肿瘤学研究的未来，介绍如何利用大数据集成，以及一些新兴的统计学和机器学习方法。 第八章：生物信息学与高通量数据分析 基因组学与转录组学数据分析： 差异表达基因分析（Differential Gene Expression Analysis）： 使用 DESeq2, edgeR 等工具，识别在肿瘤与正常组织之间、不同肿瘤亚型之间、治疗响应组与非响应组之间表达量有显著差异的基因。 通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis）： 基于差异表达基因列表，使用 GO, KEGG 等数据库，分析富集的生物学通路，理解疾病的发病机制。 突变分析（Mutation Analysis）： 识别癌症相关的基因突变，分析突变频率、突变特征，并探索其与临床预后、药物响应的关系。 拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）分析： 检测基因组拷贝数的改变，如扩增或缺失，并评估其在肿瘤发生发展中的作用。 蛋白质组学与表观遗传组学数据分析： 蛋白质表达谱分析： 识别与肿瘤发生、进展相关的蛋白质。 DNA甲基化分析： 探讨表观遗传修饰对基因表达和肿瘤发展的影响。 数据集成（Data Integration）： 多组学数据整合： 结合基因组学、转录组学、蛋白质组学等多维度数据，进行联合分析，更全面地理解肿瘤的复杂性。 多中心数据合并： 介绍如何进行多中心研究的数据标准化、质量控制和统计分析。 案例演示： 对来自不同患者的 RNA-seq 数据进行差异表达分析，筛选出与疾病进展显著相关的基因，并进行通路富集分析。 整合基因组突变数据和患者的生存数据，分析特定突变与生存期的关系，并构建风险模型。 第九章：机器学习在肿瘤学预测与诊断中的应用 监督学习算法： 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 用于分类和回归，在高维数据中表现优异。 随机森林（Random Forests）： 集成学习方法，由多个决策树组成，鲁棒性强，可用于分类和回归。 梯度提升算法（Gradient Boosting Machines, GBM），如 XGBoost, LightGBM： 强大的预测模型，在各种竞赛中表现出色。 神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning）： 卷积神经网络（CNN）： 在医学影像分析（如肿瘤识别、病理图像诊断）中表现突出。 循环神经网络（RNN）： 适用于序列数据，如分析基因序列。 Transformer 模型： 在自然语言处理和生物序列分析中展现出巨大潜力。 无监督学习算法： 降维技术： t-SNE, UMAP 用于高维数据可视化和模式探索。 异常检测（Anomaly Detection）： 识别罕见但重要的肿瘤亚型或突变。 模型解释性（Model Interpretability）： LIME, SHAP 值： 介绍如何解释黑箱模型，理解模型做出预测的依据，这在医学领域至关重要。 案例演示： 利用深度学习模型，对肺部 CT 影像进行分析，自动检测是否存在肿瘤病灶，并评估其恶性概率。 使用随机森林模型，基于患者的基因组突变、临床信息等，预测其对免疫治疗的反应。 应用 SHAP 值，解释模型预测某位患者对靶向药物敏感性的原因，从而辅助医生制定治疗方案。 第十章：贝叶斯统计方法在肿瘤学研究中的视角 贝叶斯推断的基本原理： 介绍先验分布、似然函数、后验分布的概念，以及贝叶斯更新的迭代过程。 优势： 整合先验知识： 能够纳入已有的生物学知识或前人研究的结果，提高样本量不足时的推断能力。 处理复杂模型： 适用于难以用传统频率学方法处理的复杂模型。 直观的概率解释： 后验分布直接提供了参数的概率分布，可以计算可信区间。 贝叶斯模型在肿瘤学中的应用： 贝叶斯生存分析： 建模复杂的生存数据，如时间依赖性协变量。 贝叶斯回归模型： 建立具有灵活先验的回归模型。 贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA）： 克服单模型选择带来的不确定性。 药物剂量发现： 利用贝叶斯优化技术，更高效地探索最佳药物剂量。 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法： 介绍常用的马尔可夫链蒙特卡罗方法，用于从复杂后验分布中抽样。 案例演示： 在一个小型早期临床试验中，利用贝叶斯方法结合历史数据，更稳健地估计药物的疗效和安全性。 构建贝叶斯生存模型，分析多种基因突变组合对患者生存期的影响。 第十一章：临床试验设计与统计分析的进阶 随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）的设计原则： 随机化、设盲、对照组的选择。 适应性设计（Adaptive Trial Designs）： 样本量调整、剂量调整、分组调整： 能够在试验进行过程中根据期中分析结果调整设计，提高效率。 顺序设计（Sequential Designs）： 允许在达到预设终点时提前终止试验（成功或失败）。 非劣效性与等效性试验： 探讨如何设计和分析旨在证明新药不劣于或等效于现有标准治疗的试验。 外展性（External Validity）与真实世界数据（Real-World Data, RWD）的应用： 真实世界证据（Real-World Evidence, RWE）： 结合 RCT 数据与 RWD，更全面地评估药物的有效性和安全性。 观察性研究的设计与偏差控制： 探讨倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）、逆概率加权（Inverse Probability Weighting）等方法。 多中心试验的统计考量： 协调不同研究中心的数据，处理中心效应。 贝叶斯自适应设计： 结合贝叶斯方法和适应性设计，实现更灵活的临床试验。 案例演示： 设计一项针对特定癌症患者的适应性临床试验，允许根据早期疗效数据调整后续患者的分配比例。 利用倾向性评分匹配方法，分析真实世界数据中，接受某种新型治疗的患者与接受标准治疗的患者在生存期上的差异，并尝试控制选择偏差。 结论 本书通过系统性的介绍和深入的案例分析，旨在赋能肿瘤学研究人员，使其能够充分利用统计学的力量，从海量数据中提取有价值的洞见，加速精准医学在肿瘤治疗领域的转化应用。从基础概念的梳理，到核心模型的讲解，再到前沿技术的探索，本书始终坚持理论与实践相结合的原则，期望成为肿瘤学研究领域的一本重要参考。

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