具体描述
统计生物信息学基础 (Fundamentals of Statistical Bioinformatics) 图书简介 本书旨在为生物学、计算机科学以及统计学背景的研究人员、高级本科生和研究生提供一个全面而深入的统计学在生物信息学领域应用的入门指南。本书内容聚焦于生物数据分析的核心方法论，旨在弥合理论统计学与实际生物学问题之间的鸿沟，强调理论的严谨性与实际操作的可行性。 全书结构清晰，从基础的概率论和统计推断概念出发，逐步深入到复杂的基因组学、蛋白质组学和系统生物学数据的分析技术。我们摒弃了对特定软件工具的过度依赖，转而致力于阐述支持这些工具背后的数学原理和统计模型，使读者具备灵活应对未来新型生物数据的能力。 第一部分：统计学基础与生物学数据结构 本部分为后续高级主题奠定坚实的统计学基础，并探讨生物数据特有的复杂性。 第1章：概率论回顾与生物学背景 本章首先回顾了概率论的基本公理、随机变量、概率分布（包括二项分布、泊松分布、正态分布及其在计数数据和测量数据中的应用）。随后，重点讨论了生物学数据源的特点，如高通量测序数据的噪声结构、数据稀疏性、批次效应（Batch Effects）以及数据的不对称性（如基因表达量的对数转换需求）。引入了贝叶斯统计学的基本框架，强调其在处理先验信息和更新不确定性方面的优势，为后续的贝叶斯方法做铺垫。 第2章：描述性统计与数据可视化 本章专注于生物数据探索性分析（EDA）的方法。详细介绍了集中趋势、离散度和形状的度量，如均值、中位数、标准差、偏度和峰度。在可视化方面，不仅涵盖了传统的箱线图、直方图，还深入探讨了高维数据的降维可视化技术，如主成分分析（PCA）的几何解释及其在识别数据结构和异常值中的作用。特别强调了对数转换和标准化在使数据更接近正态分布假设方面的必要性，并讨论了替代的非参数可视化方法。 第3章：统计推断：估计与假设检验 本章系统阐述了统计推断的两大基石。在参数估计方面，详述了最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（Maximum A Posteriori, MAP），并对比了它们在生物学建模中的适用性。在假设检验部分，详细解析了零假设与备择假设的构建、P值的正确解释与误解、统计功效（Power）的概念以及II类错误。重点讨论了t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数替代方法（如Wilcoxon秩和检验），这些是比较不同实验组间生物标志物差异的常用工具。 第二部分：高通量数据的统计建模 本部分将统计理论直接应用于当前生物信息学中最具挑战性的高通量数据分析。 第4章：计数数据的建模：RNA测序与ChIP测序 高通量测序数据本质上是计数数据，其方差通常大于均值，不符合正态分布的假设。本章集中讨论如何使用广义线性模型（GLM）来处理这类数据。详细介绍了负二项分布（Negative Binomial Distribution）在RNA-seq数据分析中的核心地位，以及如何通过其方差函数来拟合数据中的过度离散（Overdispersion）。涵盖了差异表达基因（DEG）分析的标准统计模型（如DESeq2和EdgeR背后的数学原理），以及如何进行多因素和时间序列的计数数据分析。 第5章：正态近似与线性模型在基因组学中的应用 尽管计数数据需要特殊处理，但在某些情况下（如大样本或经过适当转化的数据），正态分布模型仍然是有效的。本章深入探讨了线性模型的假设、最小二乘估计（OLS）以及回归分析。重点介绍了在基因组关联研究（GWAS）中如何使用线性回归模型来检验特定单核苷酸多态性（SNP）与表型性状之间的关联，并讨论了如何纳入协变量（如人口结构）来校正混杂因素。 第6章：多重检验与错误控制 生物学实验往往涉及成千上万个统计检验（例如，同时检测数万个基因的差异表达）。本章专门论述了多重检验问题，这是生物信息学中最关键的统计挑战之一。详细解释了家族错误率（FWER）和错误发现率（FDR）的概念。深入分析了Bonferroni校正的保守性，并重点介绍了Benjamini-Hochberg (BH) 过程的数学原理及其在控制假阳性率中的有效性。讨论了如何根据研究目标选择合适的错误控制策略。 第三部分：机器学习与高维数据结构分析 本部分关注如何利用统计学习方法处理维度远大于样本量（$p gg n$）的生物数据集。 第7章：维度缩减与特征选择 在高维数据中，识别出真正具有生物学意义的少数特征是关键。本章介绍了多种维度缩减技术。除了回顾PCA外，重点讲解了线性判别分析（LDA）在分类任务中的作用。在特征选择方面，详细讨论了Lasso（L1正则化）的数学机制，它通过将不相关特征的系数精确地收缩为零，实现内在的特征选择，并在回归模型中提高可解释性。 第8章：分类与预测模型 本章涵盖了用于预测生物分类（如疾病状态、细胞类型）的统计学习模型。详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）作为二元分类的基础，并将其推广到多项式逻辑回归。随后，引入了更强大的非参数分类器，如支持向量机（SVM）的核函数原理及其在高维基因表达数据分类中的优势。重点讨论了模型验证的标准方法，如交叉验证（Cross-Validation）的机制及其在评估模型泛化能力中的作用。 第9章：聚类分析：发现数据中的自然分组 聚类是发现生物学系统中未知分组（如新的细胞亚群、疾病亚型）的基本工具。本章比较了基于划分（如K-means）、基于层次（Hierarchical Clustering）以及基于模型的（如高斯混合模型GMM）聚类方法。深入分析了层次聚类中不同连接方法（如Ward’s linkage）的数学定义，并探讨了如何使用统计指标（如轮廓系数）来客观地评估聚类结果的质量和稳定性。 第四部分：系统生物学与网络分析的统计视角 本部分将统计分析扩展到描述和推断生物分子间的相互作用。 第10章：生存分析与时间事件数据 在临床生物信息学中，分析患者的生存时间至关重要。本章介绍了生存函数的定义及其非参数估计（Kaplan-Meier曲线）。核心内容是Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），详述了其半参数性质，以及如何将多个协变量（基因表达、临床指标）纳入模型以预测风险比（Hazard Ratios）。 第11章：生物网络建模的统计基础 生物系统通常以网络形式存在。本章讨论了如何从大规模数据中重建和分析分子相互作用网络。内容包括网络拓扑的统计描述（如度分布、小世界效应），以及如何使用随机图模型（如随机网络基准）来判断观察到的网络结构是否具有统计显著性。此外，还会介绍用于识别网络中功能性模块（模块化/社群检测）的统计方法。 --- 本书的最终目标是培养读者批判性地评估生物信息学研究结果的能力，理解不同分析方法背后的统计假设和局限性，从而能够设计出更严谨的实验，并对大规模生物数据进行可靠和有洞察力的分析。全书配有丰富的案例分析，结合实际的生物学问题进行数学推导和统计解释。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有