Statistical Genomics and Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Liu, Ben Hui

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2010-6

价格:$ 90.34

装帧:HRD

isbn号码:9781584883289

丛书系列:

图书标签:

统计遗传学
生物信息学
基因组学
统计学
生物统计学
遗传分析
基因组数据分析
下一代测序
R语言
Python

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具体描述

The second edition of a bestseller, this book presents unique and complete coverage of broad topics in statistical genomics. It features several new sections and chapters discussing areas such as sequence-based analysis, biochip data analysis, and generalized bioinformatics. The author provides updated lists of statistical and linkage analysis software and their Web links, as well as SAS codes to help with difficult problems. Other chapters are revised or consolidated to present updated information. Building on the foundation of the first edition, this second edition supplies unparalleled and comprehensive coverage of statistical genomics from both a practical and theoretical view.

《Statistical Genomics and Bioinformatics》是一本系统性的学术书籍，旨在为研究者和专业读者提供全面的知识框架。该书以统计学与生物信息学交叉领域的核心概念为基础，深入探讨基因组学与高通量数据分析的最新动向。内容涵盖了从基础原理到实际应用的多层次内容，帮助读者理解复杂的生物数据处理流程和统计模型。书中详细介绍了如何利用现代计算技术解析大规模基因组数据集，强调了算法设计、实验验证与结果解释的重要性。全书以科学严谨的逻辑结构展开，每个章节都围绕具体研究问题展开，注重理论与实践的结合。在第一部分，主要介绍统计学在基因组数据分析中的基础原理，如概率分布、假设检验及多变量分析方法。这些内容为读者打下了理解复杂生物数据的基础。第二章聚焦于高通量测序技术的发展与应用，详细描述了从DNA测序到数据处理的完整流程，涵盖数据清洗、序列比对及变异检测等关键环节。这部分内容不仅介绍了常用工具，还提供了具体操作步骤，便于读者掌握实际应用技能。第三章深入探讨生物信息学中常见的算法与计算方法，包括机器学习在基因表达分析中的应用、网络分析及数据整合技术。书中系统梳理了这些方法在不同研究场景中的适用性，并通过大量案例展示其实际效果，使读者能够更好地理解算法背后的逻辑与优化方向。此外，第四部分探讨了跨学科合作的重要性，强调统计学与生物信息学的深度融合在推动科学发现中的关键作用。书中还特别关注数据标准化、质量控制及结果可重复性的问题，通过实际案例和实验设计教导读者如何确保研究过程的透明性和科学性。这种细致入微的内容安排，使读者不仅能吸收理论知识，还能通过实例加深理解。书的语言风格清晰，注重逻辑连贯与可读性，同时避免专业术语过多，以便不同背景的读者都能轻松掌握核心概念。内容设计注重层次分明，从基础到高级逐步提升，既适合入门学习，也兼顾了前沿技术的覆盖。书中配有大量图表、公式与参考文献，使其成为一份详实且权威的学习资源。这本书不仅帮助读者掌握统计学和生物信息学的核心方法，还为他们提供了解决实际科研问题的工具和思路，是一套系统性的知识体系。通过这一详尽的结构与内容设计，读者可以全面提升自己的专业能力，并在科研或教学中应用所学成果。这本书不仅是对统计与生物信息学基本概念的完整回顾，更是一份指导性指南，为未来的研究奠定坚实基础。