Advanced Analysis of Gene Expression Microarray Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Zhang, Aidong

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:

价格:$ 103.96

装帧:HRD

isbn号码:9789812566454

丛书系列:

图书标签:

• 基因表达谱芯片
• 生物信息学
• 数据分析
• 统计学
• 机器学习
• 基因组学
• 生物医学
• 数据挖掘
• 生物技术
• 医学研究

生物信息学与基因组学前沿：从基础到应用 本书聚焦于当代生物学研究中最具活力的交叉学科领域——生物信息学和基因组学，旨在为研究人员和高级学生提供一个全面且深入的知识框架。 本书将带领读者系统地探索处理、分析和解释海量生物学数据的关键技术和理论基础，涵盖从宏观的基因组结构到微观的分子调控机制的广阔范围。 第一部分：数据驱动的生物学基础与技术概览 本部分奠定了理解现代生物学数据分析的基石。我们首先回顾了支撑当前研究的几种核心技术平台，并着重探讨了它们产生的数据集的特性、潜在的偏差来源以及数据质量控制的必要性。 第一章：高通量测序技术（NGS）的演进与挑战 本章详细阐述了新一代测序（NGS）技术的原理、不同平台的优劣对比，以及它们如何重塑了我们的基因组学图景。内容将覆盖全基因组测序（WGS）、外显子组测序（WES）、RNA测序（RNA-Seq）以及单细胞测序（scRNA-seq）的基本流程。重点讨论了测序深度、覆盖度和错误率对下游分析的影响，并提供了实际操作中常见的数据生成问题的诊断和初步处理方法。 第二章：生物学数据的存储、管理与标准 随着数据量的爆炸式增长，如何高效、安全地存储和管理异构的生物学数据成为关键。本章将深入探讨国际上主流的数据标准和知识库（如NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser）的组织结构和访问方法。我们还将介绍关系型数据库和NoSQL数据库在生物信息学中的应用，以及版本控制系统（如Git）在管理分析流程脚本中的重要性。此外，我们将讨论数据的互操作性（Interoperability）和FAIR原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在构建可信赖研究生态系统中的作用。 第三章：计算环境与编程基础 本部分强调了计算能力在现代生物学中的核心地位。我们将侧重于Linux/Unix环境下的命令行操作，这是进行大规模生物信息学分析的必要工具。内容包括Shell脚本编程基础、正则表达式的应用，以及高性能计算（HPC）集群（如SLURM调度器）的使用策略。同时，本书将介绍R和Python这两个在生物信息学中最常用的编程语言，重点讲解它们各自的核心统计包和数据结构，为后续的深入分析打下坚实基础。 第二部分：基因组与转录组的结构解析 本部分转向对具体生物学实体的分析，重点关注如何从原始测序数据中提取有意义的基因组和转录组信息。 第四章：从序列到基因组：组装、比对与变异检测 本章系统地介绍了从头组装（De Novo Assembly）和参考序列比对（Alignment）的技术。对于比对步骤，我们将细致分析BWA、Bowtie2等主流工具的算法特性和参数调优。变异检测是基因组学分析的核心，本章将深入探讨SNV、Indel、结构变异（SV）的检测流程，包括质量过滤、过滤策略，以及如何利用GATK等工具包进行高精度变异调用。此外，还将涵盖对组装错误和嵌合读长的识别方法。 第五章：转录组学的精细解析：从计数到差异表达 RNA测序数据分析是理解基因功能状态的关键。本章将详细剖析RNA-Seq数据的质量控制、比对策略（特别是针对剪接变异的处理）和定量方法（如FPKM, TPM的局限性及Reads Count的生成）。随后，重点讨论差异表达基因（DEG）的统计学模型，包括负二项分布（Negative Binomial Distribution）的应用，以及如何正确解释p值、q值和效应量（Fold Change）。本章还会涉及批次效应（Batch Effect）的识别与校正技术。 第六章：高级转录组分析：剪接体与融合基因 超越简单的差异表达，本章探讨了转录本层面的复杂性。我们将介绍可变剪接（Alternative Splicing）事件的识别、分类及其在不同组织或疾病状态下的变化。针对RNA-Seq数据，将阐述如何利用工具包检测基因融合事件，这对于癌症研究尤为重要。内容还包括利用Isoform-level的定量方法来更精确地反映生物学过程。 第三部分：功能注释、通路分析与网络构建 数据本身的价值需要通过深入的功能注释和系统性的网络分析才能充分体现。本部分着重于如何将基因列表转化为生物学见解。 第七章：系统性的基因功能注释与富集分析 如何将数千个差异表达的基因转化为可操作的生物学假设？本章将系统介绍功能注释的层次结构，从GO（Gene Ontology）分类到KEGG、Reactome等通路数据库的映射。我们将深入探讨富集分析（Enrichment Analysis）的统计学原理，包括超几何检验和置换检验，并讨论如何选择合适的背景集和应对多重检验的校正问题。本章还将引入基于排名的富集方法（如GSEA）。 第八章：生物学网络构建与可视化 生命过程是高度互联的。本章侧重于从基因、蛋白质、代谢物数据中构建和解析生物网络。内容包括蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）的推断方法。我们将介绍网络拓扑学指标（如中心性、模块化）的计算，并演示如何使用Cytoscape等工具对复杂网络进行可视化和关键节点的识别。此外，还将讨论如何整合多组学数据以构建更全面的多层级网络模型。 第九章：表观遗传学数据的解读与整合 表观遗传修饰，如DNA甲基化和组蛋白修饰，是基因表达调控的重要层面。本章将集中于ChIP-Seq（染色质免疫沉淀测序）和WGBS（全基因组亚硫酸盐测序）数据的分析流程。我们将学习如何识别转录因子结合位点、增强子/启动子区域的特征，并探讨如何将表观遗传数据与基因表达数据进行整合分析，以揭示调控的分子机制。 第四部分：前沿方法与未来展望 本书最后一部分将展望生物信息学领域不断涌现的新兴技术和分析范式。 第十章：单细胞组学数据的分析挑战与策略 单细胞测序技术彻底改变了我们对细胞异质性的认识。本章将聚焦于scRNA-Seq数据的独特挑战，如稀疏性（Dropout events）和高维度。我们将详细介绍降维技术（如PCA, t-SNE, UMAP）的应用，细胞类型的聚类算法（如Seurat, Scanpy），以及轨迹推断（Trajectory Inference）在描述细胞分化和发育过程中的应用。 第十一章：多组学数据整合与机器学习应用 真正的系统生物学需要整合来自基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等多个层面的信息。本章探讨了多组学数据整合的方法论，包括早期融合、晚期融合和中间表示方法。同时，我们将介绍经典和深度学习模型在生物学预测任务中的应用，例如使用支持向量机（SVM）或神经网络进行疾病亚型分类、预后判断和药物反应预测。 结语：计算生物学的伦理与数据共享 最后，本书将简要讨论在处理敏感的个体基因组和临床数据时必须遵循的伦理规范，以及开放科学（Open Science）运动对推动计算生物学进步的重要性。 --- 本书特色： 实践导向： 每章都包含了对关键算法和工具的深入讨论，并配有具体的案例研究和推荐的实践练习。 理论深度： 不仅关注“如何做”，更深入探讨了“为什么这么做”，为读者构建坚实的统计学和生物学理论基础。 面向未来： 紧密跟踪单细胞分析和多组学整合等当前热点，确保读者掌握最前沿的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆