Introduction to Statistical Methods in Modern Genetics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:M.C. Yang

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2000-2-23

价格:USD 139.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9789056991340

丛书系列:

图书标签:

• 统计遗传学
• 现代遗传学
• 统计方法
• 遗传分析
• 生物统计学
• 基因组学
• 数量遗传学
• 遗传学研究
• 统计学应用
• 生物信息学

统计方法在现代遗传学中的应用概览：探寻生命奥秘的数学基石 本书旨在全面而深入地探讨统计学原理与方法在现代遗传学研究中的核心地位与实际应用。 遗传学作为生命科学的前沿领域，正经历着由高通量测序技术驱动的革命性发展。从全基因组关联研究（GWAS）到复杂性状的定量遗传学分析，再到精准医疗的分子基础探究，海量、高维度数据的涌现对传统的数据处理和解释方法提出了严峻的挑战。本书正是在这样的背景下应运而生，它致力于搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的统计理论与具体的生物学问题。 本书的结构精心设计，力求逻辑清晰、循序渐进，覆盖从基础概念到前沿技术应用的完整光谱。我们相信，只有扎实的统计学功底，才能真正驾驭现代遗传学数据的复杂性与不确定性。 第一部分：统计学基础与遗传学数据的特性 本部分将为读者打下坚实的统计学基础，并重点分析现代遗传学数据的独特挑战。 第一章：概率论与统计推断的复习与拓展 虽然读者可能具备一定的统计学背景，但本章将针对遗传学研究的特定需求，回顾和深化概率论的核心概念，包括条件概率、贝叶斯定理在遗传模型构建中的重要性。我们将深入探讨随机变量的分布，重点关注计数数据（如等位基因频率、突变计数）的二项分布、泊松分布，以及连续数据（如性状值）的正态分布及其在遗传背景下的适用性。统计推断部分将详述参数估计（最大似然估计MLE、矩估计）和假设检验（Wald检验、似然比检验LRT）的原理，并引入非参数检验方法，以应对生物数据中常见的非正态分布情况。 第二章：遗传学数据的结构与质量控制 现代遗传学数据（如SNP数据、拷贝数变异CNV、全基因组测序WGS数据）具有高维度、稀疏性、存在缺失值和批次效应等显著特点。本章将详细剖析这些数据的内在结构，包括Hardy-Weinberg平衡（HWE）的检验及其在质量控制中的作用。我们将介绍数据清洗、缺失值插补（如基于概率模型的插补方法）的关键技术，以及如何量化和校正实验批次效应，确保后续分析的可靠性。 第三章：描述性统计与数据可视化在遗传学中的应用 在进行复杂的建模之前，有效的数据可视化是洞察数据潜在结构的关键。本章将介绍用于展示等位基因频率分布、连锁不平衡（LD）模式、群体结构差异的专业图表，如直方图、箱线图、热图（Heatmap）以及主成分分析（PCA）的二维/三维投影图。我们将强调如何通过这些可视化工具，初步识别潜在的离群值、群体分层现象，并为后续的统计模型选择提供直观依据。 第二部分：群体遗传学与基因组关联分析 本部分聚焦于如何利用统计模型来理解基因频率的演变规律，并定位与特定性状或疾病相关的遗传变异。 第四章：群体遗传学中的基本统计模型 群体遗传学是理解遗传变异如何随时间演化的理论框架。本章将从Wright-Fisher模型和Moran模型出发，介绍漂变（Genetic Drift）、选择（Selection）、突变（Mutation）和迁移（Migration）对等位基因频率的影响。我们将用统计方法量化这些进化力量的相对强度，例如计算选择系数($s$)，并介绍衡量遗传多样性（如$pi$值、Watterson估计量$ heta$）的统计指标。 第五章：连锁不平衡与遗传连锁图谱构建 连锁不平衡（Linkage Disequilibrium, LD）是统计遗传学分析的基础。本章深入探讨LD的定义、测量指标（如$D'$和$r^2$），以及LD衰减的距离依赖性。我们将详细讲解如何利用LD信息进行连锁图的构建和精细定位，包括基于重组率的遗传距离估计。 第六章：经典关联分析：系谱研究与病例对照研究 关联分析是现代遗传学研究的核心。本章将详细介绍两种主要的经典统计分析范式：系谱研究（Pedigree Analysis）中的单基因遗传模型检验（如Mendelian Segregation Analysis）和复杂性状研究中的病例对照研究（Case-Control Study）。我们将重点分析Logisitic回归模型在计算等位基因效应（Odds Ratio, OR）和检验关联显著性方面的应用，并讨论如何处理混杂因素。 第七章：全基因组关联研究（GWAS）的统计方法学 GWAS是识别复杂疾病易感基因的主要工具。本章将系统地介绍标准线性回归（针对定量性状）和逻辑回归（针对二元性状）在GWAS中的实现。我们将重点讨论多重检验校正的必要性与方法（如Bonferroni校正、FDR控制），以及如何利用主成分分析（PCA）或固定效应模型来控制群体结构导致的假阳性关联。 第三部分：高维数据建模与复杂性状的定量遗传学 随着测序成本的下降，遗传学数据进入了高维时代，需要更先进的统计模型来处理“多于观测值”（p >> n）的挑战。 第八章：基因型数据中的维度缩减与特征选择 在高维数据背景下，识别真正具有生物学意义的变异至关重要。本章将介绍用于特征选择的统计方法，包括LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归及其在遗传学中的扩展，如Elastic Net。我们还将探讨基于信息论的特征重要性评估方法，以及如何使用贝叶斯变量选择方法来量化不同基因位点的贡献。 第九章：基因-环境（GxE）相互作用的统计建模 现代遗传学越来越关注环境因素对基因表达和表型影响的调节作用。本章将详细阐述如何将交互项引入回归模型中，以检验基因与环境的统计学相互作用。我们将探讨交互效应的效应量估计、显著性检验，并讨论在多变量模型中识别复杂GxE模式的统计挑战。 第十条：定量性状遗传力（Heritability）的统计估计 理解性状变异在多大程度上可以归因于遗传因素是定量遗传学的核心问题。本章将介绍传统的基于家系和双胞胎研究的遗传力估计方法，并着重介绍基于全基因组信息（Genomic Relationship Matrix, GRM）的限制最大似然法（REML）。我们将深入解析混合线性模型（Mixed Linear Models, MLM）在分离遗传效应与环境效应中的统计优势。 第十一条：基因组预测与精算遗传学 超越单纯的关联发现，本部分将探讨如何利用统计模型来预测个体的性状或疾病风险。本章将介绍基因组选择（Genomic Selection, GS）和多基因风险评分（Polygenic Risk Score, PRS）的构建原理。我们将比较不同方法的预测性能，如BLUP（Best Linear Unbiased Prediction）在GS中的应用，以及评估PRS模型稳健性和跨人群可转移性的统计指标（如$R^2$的估计）。 第四部分：高级主题与前沿方法 本部分将介绍当前遗传学研究中最前沿且对统计建模要求最高的领域。 第十二章：表观遗传学与差异甲基化分析的统计检验 表观遗传学数据（如DNA甲基化、组蛋白修饰）的分析通常涉及高维且具有空间或时间依赖性。本章将侧重于差异甲基化区域（DMR）的识别方法，包括基于小区间扫描（Sliding Window）的方法和时间序列数据的统计建模。我们将讨论如何将这些数据与基因型数据整合，以进行更全面的功能解析。 第十三章：单细胞测序数据中的统计推断 单细胞测序技术（scRNA-seq, scATAC-seq）产生了具有高度稀疏性和技术噪声的数据。本章将聚焦于这类数据的特有挑战，包括“零膨胀”问题的处理。我们将介绍用于细胞聚类（Clustering）的统计模型（如负二项分布模型），差异表达基因（DEG）的检验方法（如DESeq2、EdgeR的单细胞适应性版本），以及用于轨迹推断（Trajectory Inference）的统计流程。 第十四章：因果推断在遗传学中的应用：孟德尔随机化（MR） 遗传变异作为工具变量（Instrumental Variables）进行因果推断，是现代流行病学和遗传学交叉领域的热点。本章将详细阐述孟德尔随机化（MR）的统计学基础，包括MR的三大核心假设。我们将介绍单变量MR、多变量MR以及更复杂的工具变量选择和敏感性分析方法，以期从关联数据中更可靠地推断暴露与疾病之间的因果关系。 结论：统计思维在持续演进的遗传学研究中的未来展望 本书的最后将总结统计方法在理解生命复杂性中的不可替代的作用，并展望未来，特别是在深度学习与因果发现算法融入遗传学分析领域时，对统计学理论提出的新要求与新机遇。 本书的读者对象 涵盖生物信息学专业学生、遗传学研究人员、生物统计学家，以及任何希望深入理解现代基因组数据分析背后数学原理的科研工作者。通过系统学习，读者将不仅能熟练应用现有的统计工具，更重要的是，能批判性地评估分析结果的统计有效性，并根据具体生物学问题设计出更具洞察力的统计实验方案。

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