Advances in Twin and Sib-pair Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Greenwich Medical Media

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-15

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781841100043

丛书系列:

图书标签:

• 遗传学
• 行为遗传学
• 双生子研究
• 配子研究
• 统计遗传学
• 量化遗传学
• 表型相关性
• 基因与环境
• 研究方法
• 遗传分析

基因组学前沿：复杂性状的精细解析与应用 本书聚焦于当代遗传学和生物统计学领域最前沿的研究方法和实践应用，深入探讨如何利用先进的计算模型和高通量测序数据，对人类和其他生物体中由多基因和环境因素共同决定的复杂性状进行精确的遗传结构解析。本书旨在为遗传流行病学家、生物信息学家以及对复杂疾病机制感兴趣的研究人员提供一套系统、深入且极具实操性的理论框架和技术指南。 --- 第一部分：复杂性状的遗传基础与现代挑战 第一章：复杂性状的定义、分类与研究范式转换 本章首先界定了复杂性状（Complex Traits）与孟德尔遗传疾病的区别，强调了多基因、多等位基因作用（Polygenicity）和非加性遗传（Non-additive Genetics）在性状表达中的核心地位。我们将回顾遗传学研究范式从传统的候选基因研究向全基因组关联研究（GWAS）的根本性转变，并阐述当前研究面临的主要挑战，例如遗传力的估算难题、稀有变异的影响以及表型异质性（Phenotypic Heterogeneity）。 本章详细讨论了性状的连续性、二元性及时间动态性对模型选择的影响，并引入了“遗传架构”（Genetic Architecture）的概念，即基因变异对性状总变异的贡献分布情况。重点分析了环境因素（如微生物组、表观遗传修饰）如何与基因型相互作用，塑造最终表型，为后续章节中对环境影响的定量建模打下基础。 第二章：高精度表型测量的挑战与标准化 准确的表型数据是所有遗传学研究的基石。本章深入剖析了在大型队列研究中，如何实现复杂性状（如精神疾病严重程度、血压变异性、认知功能得分）测量的标准化、可靠性和重复性。我们探讨了生物标志物（Biomarkers）在提供更客观、连续表型方面的潜力，并讨论了使用电子健康记录（EHR）数据进行表型挖掘的优势与局限性。 特别关注的议题包括：如何处理测量误差对遗传力估算偏差的影响；如何构建多维度表型组（Phenomic Profiles）以捕捉性状的内在结构；以及跨中心、跨种族数据整合时，必须解决的表型定义不一致性问题。本章提供了一套评估和校准表型测量的实用流程。 第三章：全基因组关联研究（GWAS）的深度优化与局限性剖析 GWAS已成为解析复杂性状遗传性的主力军，但其对常见变异的依赖性限制了我们对全部遗传力的解释。本章不再停留在介绍GWAS的基本流程，而是侧重于当前高阶的分析技术。 详细分析了如何利用连锁不平衡（LD）结构信息优化定位精度，包括后GWAS（Post-GWAS）的精细定位方法，如LD Score回归和FUSION/COLOC等整合方法，以区分因果信号和关联信号。我们批判性地评估了GWAS在捕获稀有、高效应变异（Rare, High-Effect Variants）方面的固有缺陷，并探讨了结合全外显子组测序（WES）或全基因组测序（WGS）数据来补充这一空缺的策略。 --- 第二部分：先进的遗传结构建模技术 第四章：遗传承载度模型（Polygenic Risk Scores, PRS）的构建、评估与应用拓展 本章将PRS的构建从基础的加权求和模型提升到更复杂的层面。我们详细介绍了如何利用后GWAS数据（如LD Score回归的Beta值）进行更稳健的权重估计，以及如何应用贝叶斯稀疏学习方法（如BayesR、LDpred2）来解决多重共线性问题，从而更精确地估计每个位点的真实效应大小。 重点讨论了PRS在临床和公共卫生中的实际应用，包括：如何在不同目标人群中进行易位性验证（Transferability Validation）；如何结合环境风险因子构建综合风险模型；以及如何通过分层PRS（Stratified PRS）来识别特定亚群的易感个体，并讨论了在预测中避免引入种族偏见的技术措施。 第五章：基因相互作用（Epistasis）的系统检测与量化 遗传学界普遍认为，基因间的相互作用（即Epistasis）是解释“缺失的遗传力”的关键因素，但其检测难度极大。本章系统梳理了当前识别Epistasis的计算工具和统计框架。 内容涵盖了从基于模型的交互项回归分析，到基于机器学习的非参数化检测方法，如随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM）在识别高阶交互作用中的应用。我们详细探讨了如何利用通路或网络分析（Pathway/Network Analysis）将局部的双位点交互检测扩展到全局的、系统层面的相互作用网络重构，并讨论了如何区分真正具有生物学意义的相互作用与统计假象。 第六章：表观遗传与环境影响的整合模型：mQTL与eQTL的深度挖掘 理解环境和表型的中间机制，需要整合不同组学数据。本章专注于定量性状位点（QTL）分析，特别是基因表达（eQTL）、表观遗传修饰（如甲基化QTL, mQTL）与复杂性状之间的因果联系。 我们介绍了双向因果推断方法，例如如何利用Mendelian Randomization（孟德尔随机化）的扩展模型，来评估eQTL/mQTL是否是连接基因型与最终性状的桥梁。本章还探讨了如何将空间和时间信息纳入QTL分析，通过整合单细胞（Single-cell）分辨率的组学数据，揭示组织特异性或细胞类型特异性的遗传调控机制，从而更精细地解析复杂疾病的发生路径。 --- 第三部分：从关联到因果：先进的推断方法与应用前沿 第七章：因果推断的遗传学工具箱：工具变量法与因果网络 本章是本书的理论核心之一，旨在将遗传学研究从简单的关联推断提升到更接近因果推断的层面。详细讲解了孟德尔随机化（MR）的原理、前提假设（如无混杂、单一工具变量）以及其主要变体，如多变量MR（Multi-variable MR）和双向MR。 此外，本章还引入了因果图模型（Causal Graph Models）在遗传数据分析中的应用，展示如何利用已知的生物学知识和统计数据来构建假设驱动的因果图，并利用数据验证或修正这些图谱，最终揭示性状之间潜在的因果链条。 第八章：遗传异质性的分解与亚群识别 复杂性状的遗传效应可能在不同人群、不同年龄段或不同环境暴露水平下存在显著差异，即遗传异质性（Genetic Heterogeneity）。本章探讨了如何量化和分解这种异质性。 介绍了几种检测SNP-环境相互作用（GxE）的统计模型，包括分层GWAS和交互项模型。更进一步，我们探讨了基于聚类的遗传结构分析，通过将具有相似遗传负荷的个体归类，识别出本质上由不同遗传通路驱动的疾病亚型，这对于开发更具针对性的个体化治疗策略至关重要。 第九章：遗传学指导下的药物靶点发现与精准医学实践 本书的终章将理论分析与临床转化相结合。我们讨论了如何利用前文构建的遗传架构图谱，识别具有高潜力的药物靶点。重点分析了基因评分（Gene Scoring）与药物重定位（Drug Repurposing）的策略，例如利用LD Score回归的残差分析来识别那些与疾病关联但未被现有药物靶向的基因。 最后，本章展望了未来复杂性状研究的方向，包括：如何将宏基因组学、代谢组学等非基因组数据纳入统一的多组学整合框架；以及如何利用深度学习（Deep Learning）模型处理复杂的非线性遗传效应，实现真正意义上的精准风险预测和干预指导。本书最终强调，对复杂性状遗传性的全面理解，是实现普惠型精准医疗的关键一步。

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我对“表观遗传学”这个领域一直保持着高度的关注，尤其是它如何影响着基因的表达，以及这些变化是否可以遗传给下一代。许多研究都表明，环境因素，比如压力、饮食甚至早期的生活经历，都可能导致表观遗传标记的改变。我很好奇，这本书是否会涉及这方面的最新进展，特别是如何通过分析双生子或同胞对的数据，来区分哪些表观遗传变化是由共享遗传信息引起的，哪些又是由不同的环境暴露造成的。理解这一点对于揭示疾病的遗传易感性以及个体对环境的响应差异至关重要。

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这本书的封面设计非常吸引我。深邃的蓝色背景，点缀着抽象的DNA链和家族树的剪影，给我一种既科学又神秘的感觉。字体选用的是一种略带古典风格的无衬线体，既清晰易读，又不失学术的庄重。我尤其喜欢封面上那几根错落有致的、仿佛在空中交织的DNA螺旋，它们象征着遗传的复杂性，也暗示了书中可能探讨的深奥主题。虽然我还没有开始阅读，但仅仅是这个封面，就足以让我对这本书的内容产生强烈的期待。它似乎在低语着关于基因、亲缘关系以及生命奥秘的故事，让我迫不及待地想要翻开它，去探索其中蕴藏的知识。

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我在思考如何更准确地评估某些复杂性状的遗传力，比如精神疾病的发生或者某些认知能力的表现。传统的单基因遗传模型常常不足以解释这些性状的变异。双生子和同胞对的研究提供了一种天然的实验设计，因为它们能够分离遗传因素和共享环境因素的影响。我希望这本书能详细介绍一些分析这类数据的先进统计模型和计算方法，比如如何处理缺失数据、如何进行多变量分析，以及如何整合全基因组关联研究（GWAS）的数据来进一步解读同胞对的关联模式。

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近来，在研究儿童早期发展过程中，我发现“共情”能力的发展似乎与遗传因素和早期家庭环境有着千丝万缕的联系。有时，我会困惑于同一对父母的孩子，在共情能力的表现上却存在显著差异。这让我怀疑，除了后天环境的熏陶，是否还有更深层次的遗传机制在起作用？这本书的书名《Advances in Twin and Sib-pair Analysis》让我产生了联想，它会不会提供一些方法论上的启发，比如如何利用双生子研究或者同胞对研究的设计，来量化和解析遗传与环境因素在共情能力发展中的相对贡献？我希望能从中找到一些严谨的科学证据，来支持我的猜想，并为我的研究方向提供新的视角。

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我一直对人类行为的遗传基础非常感兴趣，尤其是在群体动力学和个体差异方面。最近读到一些关于社会群体演化和个体策略选择的文章，感觉在解释这些现象时，往往会忽略掉同胞之间可能存在的遗传和环境影响。我猜测这本书可能会深入探讨这类问题，比如通过比较同卵双胞胎和异卵双胞胎在特定行为模式上的差异，来推断遗传在其中的作用。或者，它是否会分析亲属之间相似性和差异性的模式，以理解家庭环境的塑造力，以及基因是如何在不同代际之间传递和表达的。

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