Practical Statistics and Experimental Design for Plant and Crop Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Clewer, Alan G./ Scarisbrick, David H.

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2001-3

价格:651.00元

装帧:

isbn号码:9780471899099

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Experimental Design
• Plant Science
• Crop Science
• Agriculture
• Data Analysis
• Biostatistics
• Research Methods
• Quantitative Biology
• Plant Breeding

好的，以下是一份关于《作物与植物科学中的实用统计与实验设计》这本书的详细图书简介，内容完全基于该书未涵盖的领域。 --- 图书简介：生物信息学、分子生物学与作物育种的未来图景 深度解析：从宏观生态到微观基因组的综合应用 本书聚焦于连接现代生物学、计算机科学与传统农业科学的前沿交叉领域。它旨在为作物科学、植物学以及环境生物学领域的研究人员、高级学生和行业专业人士提供一个全面、深入的框架，用以理解和应用当前最先进的非统计学核心工具和方法论。 本书的核心内容不涉及传统的统计推断、假设检验、方差分析（ANOVA）或实验设计（如RCBD、Lattice Design等）。相反，它将重点放在那些在当今高通量数据时代，作为实验设计和数据解释之前提或后续步骤的计算和分子技术上。 第一部分：现代生物信息学与高通量数据处理 本部分深入探讨了作物和植物科学研究中日益增长的数据复杂性，强调了处理和解释大规模数据的计算技能。 第1章：基因组学与转录组学数据管线 下一代测序（NGS）数据预处理： 详细介绍如何使用工具包（如Trimmomatic, fastp）对原始测序数据进行质量控制、序列修剪和质量过滤。重点在于识别并移除低质量的adapter序列和嵌合体（chimeric reads），而非统计学上的异常值检测。 从原始数据到可分析集的转换： 讨论BWA、Bowtie2等序列比对器的使用，以及SAMtools和BCFtools在处理大规模比对文件和变异呼叫（Variant Calling）时的效率考量。 转录组组装与定量： 深入分析de novo组装算法（如Trinity）与参考基因组映射（如RSEM, Kallisto）的区别和适用场景，侧重于它们的计算资源需求和输出文件的结构，而非使用R语言中的DESeq2或EdgeR进行差异表达的统计检验。 第2章：生物信息学脚本与自动化 Shell脚本基础与批处理： 教授如何使用Bash/Shell脚本来构建可重复的、自动化的数据处理流程（Pipelines），管理计算集群的作业提交（如SLURM），并实现文件系统的有效组织。 Python在生物学中的应用（非统计建模）： 聚焦于使用Biopython库进行序列操作、格式转换（如FASTA到GenBank）以及处理大型数据库查询的编程技巧。 数据可视化的高级技术： 介绍使用R之外的工具（如Python的Matplotlib/Seaborn，或专门的基因组浏览器IGV）进行复杂的序列结构、基因组注释和通路图的展示。 第二部分：作物分子育种与基因编辑技术 本部分着眼于驱动现代作物改良背后的分子机制和工程技术，它们是实验设计的基础输入。 第3章：基因功能注释与通路分析 GO（Gene Ontology）与KEGG通路富集： 侧重于如何解读GO/KEGG结果的生物学意义，如何使用特定数据库（如MapMan或PlantCyc）进行代谢通路的可视化，而不涉及富集分析的P值校正方法。 蛋白质结构预测与模拟基础： 介绍AlphaFold等工具的原理及其输出结果的解读，关注预测模型的置信度分数（pLDDT）及其对后续功能验证实验的指导意义。 第4章：CRISPR/Cas9系统的高效设计与验证 靶点选择策略： 详细阐述如何选择高特异性、高编辑效率的sgRNA序列，利用在线工具（如ChopChop）评估脱靶风险，以及基于基因组特定区域（如启动子或编码区）的序列偏好性。 基因编辑的分子验证： 重点介绍T7E1酶检测、高分辨率熔解分析（HRM）等非统计学方法来初步验证基因敲除或插入，以及使用Sanger测序确认精确突变位点的方法。 第三部分：农业生态系统模拟与遥感数据解释 本部分关注于如何整合大规模环境数据和作物生理响应，侧重于模型的结构和参数化，而非模型的拟合优度检验。 第5章：作物生长模型（Crop Growth Models）的结构与应用 过程模型的原理： 深入探讨如DSSAT或APSIM等模型的内部机制，包括光合作用的碳分配算法、水分平衡模块的计算逻辑以及氮素动态的方程表达。 模型参数化与敏感性分析： 教授如何根据特定品种的生理特性（如叶面积指数增长率、根系穿透速率）来设定模型的初始参数，以及如何进行参数敏感性分析以确定关键的输入变量。 第6章：高光谱与多光谱遥感数据处理 辐射传输与大气校正： 讲解如何应用传感器特定的辐射校正公式（如FLAASH或QUAC）将原始数字值（DN）转换为地表反射率，重点在于物理光学原理而非统计回归。 植被指数的计算与解释（非回归分析）： 详细介绍NDVI、EVI、SAVI等指数的数学公式，并解释它们在反映叶面积指数（LAI）、叶绿素含量和冠层结构方面的生物学意义，而不进行区域尺度上的相关性分析。 --- 本书的独特价值： 本书提供了一个完全聚焦于计算、分子操作和系统模拟的知识体系，它假设读者已经具备基础的生物学知识，并正在寻求超越传统实验设计和基础统计分析的“下一步”。它致力于培养研究人员在处理现代、海量、复杂生物数据时的工程化思维和技术执行力。 目标读者： 从事作物基因组学、分子育种和合成生物学研究的研究生和博士后。 希望将高通量数据分析和基因编辑技术引入传统农学研究的科研人员。 从事精确农业和模型化管理的工程师和技术专家。

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这本书的排版设计着实让人眼前一亮，纸张的触感很棒，拿在手里沉甸甸的，就知道内容量肯定很扎实。封面设计简洁又不失专业感，色彩搭配也很舒服，不像有些学术书籍那样枯燥乏味。书的装帧质量看起来非常耐用，即便是经常翻阅也不会轻易散架。打开书页，你会发现字体清晰易读，行距和段落间距设计得很合理，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。插图和表格的质量也很高，清晰度足够，有些关键的示意图甚至可以单独拿出来反复研究。整体来说，这本书的物理形态和阅读体验，绝对是同类书籍中的佼佼者，光是放在书架上，都能感受到一种沉稳而可靠的气质。对于一个对书籍外观和手感有较高要求的读者来说，这本绝对是物超所值。

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这本书的叙述风格非常务实且富有洞察力，完全没有学院派的矫揉造作。作者的语言直接、有力，直击问题的核心。我特别欣赏作者那种“直言不讳”的态度，在介绍某些统计方法的局限性时，绝不含糊其辞，而是明确指出现实的复杂性和理论模型的边界。这种坦诚的写作方式，让读者能够更清晰地认识到，统计分析并非万能的“灵丹妙药”，而是需要审慎应用的工具。此外，作者在行文中穿插的一些基于实际工作场景的经验之谈，更是点睛之笔，它们将冰冷的数学原理与生动的田间地头联系起来，使得抽象的理论瞬间拥有了温度和重量。

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这本书在细节的处理上展现了极高的专业水准，尤其体现在对各种数据案例的选取上。它没有依赖那些陈旧的、脱离实际的教学案例，而是采用了大量贴近现代农业研究的真实数据背景。这对于我们这些需要将理论立即应用于实践的专业人士来说，简直是福音。阅读时，我仿佛能听到作者在旁边耳提面命，分享他多年积累的“实战经验”。书中对不同分析方法选择的权衡，以及结果解释时可能出现的陷阱，都有详尽的警示和指导。这种深入骨髓的实践指导，使得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本可以随时翻阅的、充满智慧的“操作手册”。

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深入阅读后，我发现作者在内容组织上的逻辑性极强，简直像是一位经验丰富的向导，带着读者一步步探索复杂的统计学概念。章节之间的过渡非常自然，不会有那种突兀的、知识点堆砌的感觉。尤其是那些复杂的理论推导部分，作者似乎深谙初学者的困扰，总是能用最直观的方式进行铺垫，而不是直接抛出公式。阅读过程中，我感觉自己并不是在被动接受信息，而是在积极参与一个学习和理解的过程。很多教材中晦涩难懂的定义，在这里被拆解成了易于消化的“小模块”，让人感觉豁然开朗。这种精心设计的叙事结构，极大地降低了学习的心理门槛，让那些原本令人生畏的统计学概念变得亲切起来。

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从整体的学习效果来看，这本书的价值远超预期，它成功地搭建起了一座理论与应用之间的坚固桥梁。我发现自己对许多过去感到困惑的统计假设和检验流程，现在都有了一种更深层次的理解，不再是机械地套用公式，而是能从底层逻辑上把握其精髓。每次读完一个章节，我都会有一种“醍醐灌顶”的感觉，迫不及待地想把学到的知识应用到手头正在进行的项目中去验证。这种强烈的内驱力和即时反馈机制，是衡量一本优秀专业书籍的黄金标准。这本书不仅传授了“是什么”，更重要的是教会了我们“为什么”和“如何做”，培养了一种批判性的数据思维方式。

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