Guide to Analysis of DNA Microarray Data pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Knudsen, Steen

出品人:

頁數:184

译者:

出版時間:2004-3

價格:578.00元

裝幀:Pap

isbn號碼:9780471656043

叢書系列:

圖書標籤:

• DNA microarray
• Gene expression
• Bioinformatics
• Data analysis
• Genomics
• Molecular biology
• Statistics
• Computational biology
• Biotechnology
• Microarray analysis

深入探索基因組學的奧秘：下一代測序數據的高級解析 圖書名稱：Guide to Next-Generation Sequencing Data Analysis: From Reads to Biological Insights 圖書簡介 麵嚮對象： 本書專為生物信息學研究人員、計算生物學傢、分子生物學傢、基因組學領域的研究生以及對高通量測序數據分析有濃厚興趣的專業人士設計。無論您是剛剛接觸NGS數據的初學者，還是希望深化在特定領域（如轉錄組、錶觀遺傳學或宏基因組學）分析能力的資深研究者，本書都將為您提供係統而深入的指導。 核心內容與結構： 本書全麵覆蓋瞭從原始測序數據（Reads）處理到最終生物學解釋的整個NGS數據分析流程。我們擯棄瞭僅僅停留在工具介紹的層麵，而是側重於數據質量控製背後的統計學原理、算法選擇的考量，以及如何將復雜的分析結果轉化為具有臨床或基礎研究意義的生物學結論。 第一部分：基礎構建與數據質量控製 (Foundations and Quality Assurance) 本部分將數據分析的基石——測序數據的質量——置於首位。 1. 測序技術綜述與數據格式： 詳細解析當前主流測序平颱（Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）的原理及其帶來的數據特性差異（如錯誤模式、讀長分布）。深入講解FASTQ、SAM/BAM等核心文件格式的結構和信息承載方式。 2. 質量評估與預處理： 重點介紹Phred質量得分的統計學意義。詳述使用FastQC、MultiQC等工具進行全麵質量報告生成的方法。探討Adapter序列移除、低質量堿基截斷的嚴格標準與閾值設定，並討論在不同實驗類型（如ChIP-seq vs. RNA-seq）中質量控製策略的微調。 第二部分：比對、組裝與變異檢測 (Alignment, Assembly, and Variation Discovery) 這是將原始數據轉化為可操作序列信息的核心階段。 3. 序列比對算法的精細剖析： 不僅介紹BWA-MEM、Bowtie2等常用比對器的用法，更深入探討其底層算法（如索引構建、種子搜索、局部比對）如何影響比對的靈敏度和特異性。討論比對過程中遇到的挑戰，如重復序列區域的比對歧義性。 4. 從比對到下遊分析的準備： 深入講解BAM文件操作的最佳實踐，包括排序、去重（PCR Duplicates的識彆與過濾）、以及標記雙端數據中的插入片段信息。 5. 基因組變異的捕獲： 針對SNP、Indel和結構變異（SV），詳細闡述HaplotypeCaller、DeepVariant等變異調用工具的原理。強調變異質量評分（VQSR）的統計模型，以及如何利用高質量的參考樣本集進行過濾，確保變異數據的準確性。 第三部分：特定實驗類型的深度解析 (In-Depth Analysis for Specific Modalities) 本部分根據當前最熱門的NGS應用場景，提供模塊化的深入教程。 6. 轉錄組學（RNA-seq）的定量與差異分析： 區彆對待定量方法（如Reads Per Kilobase Million, FPKM vs. TPM）。重點解析DESeq2和EdgeR背後的負二項分布模型，強調如何在低錶達基因和高變異批次效應下選擇閤適的統計測試。討論剪接位點分析和融閤基因的識彆。 7. 錶觀遺傳學（ChIP-seq/ATAC-seq）的峰值識彆與特徵富集： 講解如何使用MACS2等工具進行峰值呼叫，包括其背景建模機製。分析如何結閤基因組注釋數據庫（如RefSeq, ENCODE）進行下遊的Motif富集和轉錄因子結閤位點的功能注釋。 8. 宏基因組學（Metagenomics）的分類與功能預測： 介紹基於16S rRNA和全基因組快照（Shotgun）的分析路徑差異。詳述QIIME2和MetaPhlAn等工具中的數據去噪和物種豐度估計方法，以及KEGG/COG通路注釋的統計學意義。 第四部分：數據整閤與生物學解釋 (Data Integration and Biological Interpretation) 分析的終極目標是將數字轉化為知識。 9. 數據整閤與多組學關聯： 探討如何將NGS數據與其他組學數據（如蛋白質組學、代謝組學）進行整閤分析。介紹基於網絡分析（如WGCNA）的方法來識彆共錶達模塊或功能關聯通路。 10. 統計功效、批次效應與可重復性： 強調實驗設計的重要性。深入討論如何使用主成分分析（PCA）和綫性混閤模型（LMM）來識彆和校正實驗批次效應。提供創建標準化分析流程（Pipeline）的指導方針，以確保研究結果的穩健性和可重復性。 本書特色： 實戰驅動的R/Python代碼示例： 每個關鍵步驟都配有可以直接在Linux/Unix環境中運行的腳本片段，並輔以Bioconductor和Scikit-learn等主流庫的詳細解釋。 超越“黑箱”操作： 我們緻力於揭示常用工具背後的統計學假設，幫助讀者理解“為什麼”這個參數重要，而不是僅僅記住“如何”輸入命令。 麵嚮未來的視角： 探討單細胞測序（scRNA-seq）數據分析的初步挑戰和前沿算法，為讀者進入更復雜的領域做好準備。 通過對本書的係統學習，讀者將能夠自信地設計、執行、並批判性地解釋任何高通量測序項目産生的數據，最終推動生物醫學研究的邊界。

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