New Developments in Biostatistics and Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Jianqing Fan

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2009-4-20

价格:USD 106.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812837431

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Bioinformatics
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Genomics
• Computational Biology
• Machine Learning
• Algorithms
• Health Informatics
• Data Mining

《生物统计学与生物信息学前沿进展》 导言 在生命科学的浪潮中，数据以前所未有的规模和复杂性涌现，推动着我们对生命本质的理解进入一个全新的纪元。从基因组测序的巨大突破，到蛋白质组学、代谢组学等高通量技术的蓬勃发展，海量生物数据的生成已经成为常态。如何有效地获取、存储、管理、分析和解读这些数据，并从中提炼出具有生物学意义的洞见，已成为现代生物学研究的核心挑战。与此同时，统计学作为一门处理不确定性和从数据中提取规律的学科，其应用在生物学领域的重要性愈发凸显。生物信息学则应运而生，作为一门交叉学科，它将计算机科学、信息技术、数学、统计学等工具和方法应用于生物学问题，为生物数据的分析和解释提供了强大的理论和技术支撑。 《生物统计学与生物信息学前沿进展》正是在这样的时代背景下应运而生。本书旨在汇聚并展示生物统计学与生物信息学领域最.新、.具创新性的研究成果与发展趋势。我们深知，生命科学的进步离不开统计学严谨的推理和生物信息学强大的计算能力，而这两者在融合中更是爆发出惊人的能量，驱动着疾病的诊断与治疗、新药的研发、遗传疾病的溯源、物种进化的解析，乃至对生态系统和环境的深入认识。本书的编写团队汇聚了该领域.具影响力的学者和研究者，他们以.新的视角和.深入的洞察，共同探索这个充满活力的交叉学科。 本书的内容覆盖了生物统计学与生物信息学中的多个关键前沿领域。我们不仅关注.经典的统计模型在生物学中的应用，更着力于介绍.新发展的统计方法，例如在处理高维、异质性数据方面的最新进展，以及在因果推断、机器学习与人工智能在生物数据分析中的新兴应用。在生物信息学方面，本书深入探讨了.新的基因组、转录组、蛋白质组、表观遗传组等“组学”数据分析技术，包括.新的序列比对算法、基因组组装方法、变异检测策略、基因表达量化和差异分析技术，以及在功能基因组学、系统生物学等.前沿方向上的应用。 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 生命科学研究人员： 任何希望利用.新统计学和计算工具来解决其研究问题的生物学家、医学家、农学家、环境科学家等。 生物统计学家与生物信息学家： 寻求.新方法论和前沿应用的统计学家和计算机科学家。 研究生与博士后研究人员： 希望深入了解生物统计学与生物信息学.新进展，并将其应用于自身研究的在读学生和博士后。 相关领域的技术开发者与从业者： 致力于开发.新生物信息学工具和数据库的工程师，以及在制药、生物技术、医疗健康等行业工作的专业人士。 本书的编写原则是以.新、.具代表性的研究为导向，同时兼顾理论深度与实践应用。我们力求在清晰阐述.新概念和方法论的同时，提供.实际的应用案例和代码示例，帮助读者理解.新技术的“如何工作”以及“为何有效”。本书的章节安排经过精心设计，力求逻辑清晰、循序渐进，能够满足不同背景读者的需求。 第一部分：生物统计学在生命科学中的.新进展 在生命科学研究日益依赖数据驱动的今天，统计学扮演着至关重要的角色。本部分将聚焦生物统计学领域.新的理论发展和方法论创新，及其在解决.具挑战性的生物学问题中的应用。 高维数据分析与降维技术： 随着高通量测序技术（如全基因组测序、RNA测序）以及微阵列技术的普及，生物学研究者经常面临维度远高于样本数量的数据集。如何从如此庞大的数据中提取.有价值的信息，避免“维度诅咒”是.大的挑战。本部分将深入探讨.新的降维技术，如基于深度学习的自编码器（Autoencoders）、t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）、UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）等，以及它们在可视化、聚类和分类任务中的应用。同时，也将介绍.新发展的惩罚回归模型（如LASSO、Elastic Net）和变量选择方法，以应对高维生物数据中的特征选择问题。 因果推断在生物学研究中的应用： 传统的关联性分析往往难以揭示生物学现象背后的.真实因果关系。本部分将介绍.新发展的因果推断方法，包括倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量法（Instrumental Variables）、贝叶斯网络（Bayesian Networks）等，并探讨它们在疾病风险预测、治疗效果评估、基因功能解析等方面的.新应用。例如，如何在观测性研究中利用统计学工具来评估某种基因突变或药物治疗是否.实地导致了某种疾病的发生或改善。 机器学习与人工智能在生物统计学中的.新应用： 机器学习（Machine Learning）和人工智能（AI）正在深刻地改变生物统计学的范式。本部分将详细介绍.新发展的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines）以及.具潜力的深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），并重点阐述它们在生物标记物发现、药物靶点识别、疾病诊断模型构建、蛋白质结构预测等.前沿领域的.新突破。例如，如何利用深度学习模型自动识别医学影像中的.微病灶，或者如何利用机器学习预测蛋白质与小分子药物的结合亲和力。 空间统计学与地理信息系统（GIS）在生态学和流行病学中的应用： 生物学现象往往具有空间异质性。本部分将介绍.新发展的空间统计模型，如条件自回归模型（CAR）、马尔可夫随机场（MRF）等，以及它们如何与GIS技术相结合，用于分析疾病的空间分布模式、生态系统中物种的地理分布规律、环境因素对生物健康的影响等.具时效性的研究。 生存分析与纵向数据分析的.新方法： 生存分析是处理具有时间结局数据的.关键统计工具，而纵向数据（如重复测量数据）在生物学研究中也极为常见。本部分将介绍.新的生存模型，如半参数模型、参数模型以及.具挑战性的竞争风险模型（Competing Risks Models）。同时，也将探讨.新发展的纵向数据分析方法，如广义线性混合模型（GLMM）、非参数模型等，并讨论它们在临床试验、流行病学队列研究等.具实践意义的场景中的应用。 第二部分：生物信息学.前沿技术与应用 生物信息学作为连接生物学与计算科学的桥梁，其发展日新月异。本部分将深入探讨.新的生物信息学技术，及其在解读.具挑战性的生物学问题中的.新应用。 .新的基因组学数据分析技术： 随着.新一代测序（NGS）技术的不断发展，基因组学数据分析迎来了.新的春天。本部分将详细介绍.新基因组组装算法，包括长读长测序（如PacBio, Oxford Nanopore）在完成复杂基因组组装中的.新进展。同时，也将深入探讨.新的变异检测方法，特别是针对单核苷酸多态性（SNPs）、插入/缺失（Indels）、结构变异（SVs）以及拷贝数变异（CNVs）的.新算法。此外，还将介绍.新的基因注释方法，包括.新转录本识别和功能预测技术。 转录组学与.新功能基因组学分析： RNA测序（RNA-Seq）已成为量化基因表达的.主流方法。本部分将关注.新的RNA-Seq数据分析流程，包括.新的比对算法、量化方法，以及.新的差异表达分析策略，特别是在处理.小样本量或.复杂实验设计中的.新进展。本书还将探讨.新的非编码RNA（ncRNA）鉴定和功能分析技术，例如miRNA、lncRNA、circRNA等的.新发现和潜在作用。 蛋白质组学与.新蛋白质结构预测： 蛋白质是生命活动的.主要执行者。本部分将介绍.新蛋白质组学数据获取和分析技术，包括.新的质谱（Mass Spectrometry）方法以及.新的蛋白质鉴定和定量算法。特别是，本书将深入探讨.具革命性的蛋白质结构预测工具，如AlphaFold2等，及其在解析蛋白质三维结构、理解蛋白质功能和药物设计中的.新应用。 表观遗传组学与.新调控机制研究： 表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质可及性）在基因表达调控中起着.关重要的作用。本部分将介绍.新表观遗传组学技术，如ChIP-seq、ATAC-seq、WGBS等，以及.新的数据分析方法，包括.新的峰值检测算法、甲基化模式分析以及.新的转录因子结合位点预测方法。 单细胞生物学与.新多组学整合分析： 单细胞技术允许我们以前所.有的分辨率解析细胞异质性。本部分将重点介绍.新的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析流程，包括.新的细胞类型鉴定、细胞轨迹推断以及.新的细胞间相互作用分析方法。此外，本书还将探讨.具挑战性的.多组学数据整合分析，如何将基因组、转录组、蛋白质组、表观遗传组等.多维度的数据进行.效整合，以获得.全面和.深入的生物学理解。 系统生物学与.新网络分析： 系统生物学旨在从整体层面理解生物系统。本部分将介绍.新生物网络构建和分析方法，包括.新的基因调控网络、蛋白质互作网络、代谢网络等的构建技术。本书还将探讨.新的网络扰动分析、网络模块识别以及.新的利用网络信息进行疾病机制解析和药物靶点发现的方法。 .新的生物数据库与.共享平台： 数据的.效管理和.共享是推动科学进步的.关键。本部分将介绍.新和.具影响力的生物信息学数据库，如NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser等，以及.新的.共享数据平台和.共识的.数据标准。同时，也将探讨.新的数据可视化工具，以帮助研究者.直观地理解.海量生物数据。 结论 《生物统计学与生物信息学前沿进展》是一本集.新理论、.新方法和.新应用为一体的.具价值的参考书。我们相信，通过阅读本书，读者将能够.全面地了解生物统计学与生物信息学领域.具活力和.具潜力的发展方向，并从中获得.新的启示和.实用的工具，以应对.具挑战性的生命科学研究问题。本书的出版，旨在促进.多学者对这一交叉学科的关注，鼓励.多的研究创新，并最终推动生命科学研究的.大进步，为人类健康和社会福祉做出.贡献。我们期待本书能够成为您在该领域探索.前沿的.佳伴侣。

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