具体描述
《医学统计学实习指导教程》的主要内容包括：医学统计学的基本内容、数值变量资料的统计描述、数值变量资料的统计推断、分类变量资料的统计分析、秩和检验、直线相关与回归以及医学科研设计。每一章均设以下栏目：目的要求、重点难点、医学案例讨论、思考题、选择题、统计软件SPSS应用。《医学统计学实习指导教程》还附上了习题和两套模拟题及其参考答案。
好的，这是一本不同于《医学统计学实习指导教程》的图书简介： --- 《现代药物研发中的计算方法与应用：从数据驱动到精准医疗》 作者： 著名药理学家与生物信息学专家团队 出版社： 科技前沿出版社 ISBN： 978-7-123456-78-9 定价： 198.00 元 开本： 16开 页数： 约 650 页 内容概要 本书聚焦于现代药物研发（Drug Discovery and Development, DDD）领域中，计算科学如何驱动创新、优化流程并最终实现精准医疗。它不再是传统统计学原理的罗列，而是深入探讨了如何应用前沿的计算工具、算法模型以及大数据处理技术，解决药物研发链条中最为复杂和关键的问题。全书结构紧凑，理论与实践并重，旨在为生命科学研究人员、生物信息学家、药物化学家以及对精准医疗感兴趣的临床医生提供一套全面且实用的计算方法论。 本书的核心思想是“数据驱动的科学发现”，强调从海量生物学数据（如基因组学、蛋白质组学、代谢组学数据）中挖掘有意义的生物学洞察，并将这些洞察转化为可验证的药物靶点和候选药物。 核心章节与特色内容 本书共分为五大部分，涵盖了从靶点发现到临床试验优化等多个关键阶段： 第一部分：生物大数据基础与计算预处理（Foundations of Biological Big Data and Preprocessing） 本部分着重于处理现代高通量实验产生的数据集的复杂性和规模。 1. 高通量组学数据结构与挑战： 详细介绍基因测序数据（NGS）、质谱数据（Proteomics）的原始格式（如FASTQ, mzXML）及其面临的噪声、批次效应和稀疏性问题。 2. 数据清洗与标准化算法： 深入探讨针对不同类型组学数据的特定去噪算法，包括基于流形学习的批次效应校正（如ComBat-seq的深入应用），以及如何利用机器学习方法进行特征选择以应对“高维低样本量”的困境。 3. 大规模数据存储与管理： 介绍云计算环境（如AWS/Azure BioInformatics Stacks）下的数据湖构建、Hadoop/Spark在处理基因组数据流水线中的应用，以及数据库（NoSQL与关系型）的选择策略。 第二部分：靶点识别与药物设计中的计算建模（Computational Modeling in Target ID and Drug Design） 这一部分是本书的重中之重，它展示了如何利用先进的计算模型来预测和优化药物的有效性与安全性。 1. 结构生物学计算： 详细阐述蛋白质结构预测的最新进展，特别是AlphaFold2及其衍生模型的原理与应用。重点讨论如何利用分子动力学模拟（Molecular Dynamics, MD）来评估蛋白柔性与药物结合的动态过程，而非仅仅依赖静态结构。 2. 虚拟筛选与构效关系（QSAR）： 区分传统的高通量虚拟筛选（HTVS）与基于深度学习的筛选方法。深度介绍如何构建和训练图神经网络（GNNs）来学习分子结构与生物活性之间的复杂关系，以及如何利用拓扑数据分析（TDA）来理解分子空间。 3. ADMET预测的集成模型： 药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）是决定成药性的关键。本章聚焦于集成学习方法（如Stacking Ensemble）在预测化合物毒性（如hERG阻滞、肝毒性）方面的优势，并讨论可解释性AI（XAI）在解释模型决策中的作用。 第三部分：生物网络分析与通路挖掘（Biological Network Analysis and Pathway Mining） 药物作用于复杂的生物系统，理解系统层面的调控机制至关重要。 1. 复杂生物网络的构建与拓扑分析： 介绍如何从蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因调控网络中提取关键节点（Hubs）和功能模块。重点讲解基于信息熵和模块度的网络划分算法。 2. 药物重定位（Drug Repurposing）的图论方法： 如何通过分析疾病网络与已知药物作用网络的相似性，利用最短路径、随机游走模型等方法，高效地筛选现有药物用于新适应症。 3. 因果推断在药物作用机制中的应用： 超越简单的相关性分析，介绍如何使用结构方程模型（SEM）或贝叶斯网络来推断基因或代谢物在药物干预下的因果关系链。 第四部分：临床试验优化与真实世界证据（Clinical Trial Optimization and RWE） 将计算科学应用于临床阶段，以提高试验效率和结果的转化率。 1. 临床试验设计中的模拟技术： 详细介绍如何利用蒙特卡洛模拟和贝叶斯优化方法来确定最优的剂量递增方案（如3+3设计的高级迭代版本），以及如何评估样本量不足的风险。 2. 真实世界数据（RWD）的整合与分析： 介绍从电子健康记录（EHR）、保险理赔数据中提取结构化和非结构化信息的自然语言处理（NLP）技术。重点讲解如何使用倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和逆概率加权（IPW）来减少RWD分析中的选择偏倚。 3. 生物标志物的发现与验证： 结合生存分析的Cox比例风险模型的高级扩展（如Time-Dependent Covariates），以及多组学数据融合技术（Multi-omics Integration），以期发现更具预测价值的伴随诊断标志物。 第五部分：可重复性、计算资源管理与伦理考量 本部分强调现代药物研发工作流的规范性要求。 1. 计算工作流的标准化与自动化： 介绍Containerization技术（Docker/Singularity）在确保计算结果可重复性中的核心地位，以及Workflow Management Systems（如Snakemake, Nextflow）在构建复杂分析管道中的优势。 2. 高性能计算（HPC）资源调度： 简要介绍Slurm等任务调度系统的基本操作和资源请求策略，确保大规模分子模拟和数据挖掘任务的有效执行。 3. 计算结果的解释性与伦理边界： 讨论在高度依赖AI决策的药物研发过程中，如何确保模型透明度，以及处理患者敏感数据的隐私保护（如差分隐私技术在RWE中的应用）。 目标读者 药物研发机构（CRO/CDMO）的计算科学家和生物信息分析师。 药学院、生命科学、生物医学工程专业的研究生和博士后。 对前沿计算方法在生物医学应用感兴趣的统计学专业人士。 寻求将计算工具融入日常研究流程的资深科研人员。 本书特色 本书的价值在于其高度的计算聚焦性和方法学的深度。它不重复介绍基础的概率论或假设检验，而是直接切入当前药物研发中最热门、最具挑战性的计算难题，并提供经过验证的、前沿的解决方案。全书配有大量实际案例分析和代码片段示例（主要使用Python和R的最新统计与机器学习库），确保读者能够迅速将所学知识应用于实际科研工作中。它代表了从传统“实验驱动”向“计算-实验协同驱动”转型的最新方法论集合。 ---
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