Biological Data Mining (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Chen, Jake Y. (EDT)/ Lonardi, Stefano (EDT)

出品人:

页数:713

译者:

出版时间:2009-09-01

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420086843

丛书系列:Data Mining and Knowledge Discovery Series

图书标签:

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生物数据挖掘：揭示生命科学的奥秘 在蓬勃发展的生命科学领域，海量数据的涌现已成为常态。基因组学、蛋白质组学、代谢组学等新兴学科以前所未有的速度产生着海量的生物学信息。如何从这些庞杂的数据中提取有价值的见解，洞察生命活动的规律，已成为现代生物学研究的关键挑战。本书《生物数据挖掘：揭示生命科学的奥秘》旨在系统地介绍生物数据挖掘的核心概念、方法与技术，并探讨其在各个生物学分支中的实际应用，为研究人员提供一套强大的工具和理论框架，以应对数据驱动的生物学研究浪潮。 本书核心内容概览： 本书将深入浅出地讲解生物数据挖掘的各个关键环节，从数据的获取与预处理，到核心的挖掘算法，再到结果的解释与验证，力求为读者构建一个全面而深入的理解。 第一部分：生物数据基础与预处理 生物数据的种类与特性： 我们将首先介绍各类生物数据的来源、结构和特有属性，包括基因序列数据（DNA、RNA）、蛋白质序列和结构数据、基因表达数据（微量RNA、mRNA）、蛋白质相互作用网络、代谢通路数据、医学影像数据等。理解不同类型数据的特点是后续分析的基础。 数据预处理技术： 生物数据往往存在噪声、缺失值、异常值以及维度过高等问题。本部分将详细阐述针对这些问题的常用预处理方法，如数据清洗、缺失值填充、特征选择与降维（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA）、数据标准化与归一化等，确保输入到挖掘算法的数据质量。 第二部分：生物数据挖掘核心方法 分类与回归： 探讨如何利用监督学习算法对生物数据进行分类和预测。例如，利用基因表达数据区分肿瘤类型、预测药物敏感性；利用序列数据预测蛋白质功能。我们将介绍支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归以及各种神经网络模型在生物分类和回归任务中的应用。 聚类分析： 介绍无监督学习方法，用于发现生物数据中的隐藏模式和群体。例如，根据基因表达谱将细胞样本分组，识别共调控基因模块，发现新的生物标记物。我们将深入讲解K-means、层次聚类、DBSCAN等常用聚类算法，并讨论如何评估聚类结果的有效性。 关联规则挖掘： 重点介绍如何发现生物数据中的有趣关联，例如，发现特定基因的表达水平与某种疾病表型的关联，或者蛋白质之间的相互作用模式。我们将讲解Apriori、FP-growth等算法，并讨论其在基因本体（GO）注释、通路分析等领域的应用。 异常检测： 讲解识别生物数据中异常模式的方法，这对于发现罕见疾病、识别药物副作用或检测生物系统中不寻常的事件至关重要。我们将介绍基于统计、基于距离以及基于模型的方法。 序列模式挖掘： 专门针对生物序列数据（如DNA、RNA、蛋白质）的特点，介绍挖掘具有特定顺序的模式，例如，识别启动子区域、预测基因调控元件，或者发现保守的蛋白质结构域。 第三部分：生物数据挖掘的专题应用 基因组学与后基因组学数据挖掘： 深入探讨在基因组序列比对、基因识别、SNP（单核苷酸多态性）分析、变异检测、全基因组关联研究（GWAS）等方面的应用。 蛋白质组学与系统生物学： 讲解如何利用蛋白质表达谱数据进行疾病诊断和预后评估，如何通过蛋白质相互作用网络分析揭示信号通路，以及如何构建和分析代谢网络。 生物信息学与药物发现： 介绍如何利用数据挖掘技术加速新药研发过程，包括靶点识别、化合物筛选、药物-靶点相互作用预测、ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质预测等。 临床数据挖掘与精准医疗： 探讨如何从大量的临床记录、电子病历、基因检测报告中挖掘有价值的信息，以支持疾病诊断、治疗方案制定，并推动个性化精准医疗的发展。 生物医学影像分析： 介绍利用图像处理和机器学习技术分析医学影像（如MRI、CT、X光片），用于病灶检测、分割、分类和量化，辅助医生进行诊断。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，更注重实际操作和案例分析。每个算法的介绍都配有清晰的数学原理和直观的解释，并结合真实的生物学数据集进行演示。 覆盖广泛的应用领域： 从基础的分子生物学到复杂的临床应用，本书涵盖了生物数据挖掘的各个重要分支，使其能够服务于广泛的研究人群。 易于理解的叙述风格： 本书力求使用清晰、简洁的语言，避免过多的专业术语，即使是初学者也能循序渐进地掌握相关知识。 前沿技术的探讨： 在介绍经典算法的同时，本书也展望了生物数据挖掘领域的前沿发展，如深度学习在生物学中的应用、多组学数据整合分析等，帮助读者把握学科发展脉搏。 本书《生物数据挖掘：揭示生命科学的奥秘》将成为生物学、医学、计算机科学等领域研究人员和学生的宝贵参考资源。通过掌握书中介绍的知识和技术，读者将能够更有效地驾驭海量的生物数据，从中发现新的生物规律，推动生命科学研究的进步，并最终为改善人类健康和福祉做出贡献。

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这本大部头拿到手的时候，首先被它沉甸甸的质感给镇住了。封面设计走的是那种非常学术、直截了当的风格，没有太多花哨的图形，全靠字体和布局来传达专业性。我本来是冲着对“数据挖掘”这个主题的普遍兴趣来的，想着它能给我一个宏观的鸟瞰。结果发现，这本书的落脚点似乎比我想象的要具体得多，它似乎把大量的篇幅放在了一些我之前接触较少的理论基础和算法的数学推导上。翻开前几章，密密麻麻的公式和严谨的定理阐述，让我想起大学里啃那些经典教材的时光。坦率地说，对于一个更偏向应用层面的读者来说，初期的阅读体验稍微有些“劝退”。它更像是一部为专业研究人员准备的参考手册，而不是面向快速入门者的导览图。书中的章节划分清晰，逻辑链条非常紧密，如果你想深究某个特定算法的底层机制，这本书显然提供了坚实的理论后盾。然而，对于我这种希望能快速看到几个实际案例，了解如何将这些技术应用于解决实际生物问题的人来说，初期内容略显晦涩，需要花费大量时间去消化那些抽象的概念。我得承认，它的深度毋庸置疑，但广度上，至少在开头部分，没有给我那种“啊，原来数据挖掘可以这么用！”的豁然开朗的感觉，更像是“哦，原来实现这个功能需要这么多前提知识”。整体感觉，它更侧重于“如何构建工具箱”，而不是“如何使用工具箱”。

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我注意到这本书的深度似乎更偏向于构建和验证新的挖掘模型，而不是侧重于现有成熟工具的使用指南。例如，在处理序列数据或网络数据时，书中花了大量篇幅介绍如何设计一个新的相似性度量标准，或者如何优化某个经典聚类算法的迭代过程。这种对基础模型层面的深入探讨，无疑提升了这本书的理论高度，使其成为一本优秀的“方法论”著作。但是，作为一名希望快速部署解决方案的生物学家，我更关注的是效率和可操作性。我希望书中能更明确地指出，在面对特定规模和类型（比如几千个样本的转录组数据）的生物数据时，某个算法在计算资源消耗和结果稳定性上是更优的选择。这本书更多的是在告诉我“为什么这个算法是最好的”，而不是“在什么时候，用哪个参数运行这个算法最合适”。它的语言风格在描述算法优势时显得非常自信和绝对，这在理论上是令人信服的，但生物数据的复杂性往往要求我们接受权衡，我期待看到更多关于模型选择的“灰色地带”的讨论，而不是一味地推崇最优解。

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我最近在尝试将一些高通量测序数据进行降维和聚类分析，希望能从中找到一些疾病亚型的生物标志物。因此，我带着这个应用目标来审视这本书的结构。令我感到有些不适应的是，这本书似乎更像是一本关于“数据挖掘方法论”的教科书，而不是一本聚焦于“生物信息学应用”的实战手册。它的叙事方式是先建立起数据挖掘领域的核心概念框架——比如数据预处理的规范、不同类型挖掘任务的定义、评估指标的标准等等——这些都是通用性的知识。虽然书名提到了“生物数据”，但在最初的章节中，我并没有看到大量直接来源于基因组学、蛋白质组学或者临床数据的具体数据集分析实例。我期待的是，能看到一些如何处理缺失值、如何标准化不同来源的生物数据、或者如何解释特定生物学图谱的专门章节。这本书的语言风格极其冷静和客观，几乎没有使用任何带有感情色彩的词汇来描述数据的“美妙”或分析的“挑战”。它像一个冷静的科学家在陈述事实，这对于需要建立严谨学术框架的读者无疑是优点，但对我来说，在面对复杂的生物学噪声时，我更需要一些能够激发灵感、提供解决思路的“软性”引导。目前看来，如果我想用它来指导我手头的具体项目，我可能需要自己将书中的通用算法框架，强行嫁接到我的生物数据集上，这个“翻译”过程需要额外的努力。

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这本书的整体脉络给我一种强烈的“经典教材”的氛围，它注重概念的严谨性和数学的精确性，旨在为读者打下坚不可摧的理论地基。但是，当我尝试去寻找一些关于现代计算环境和新兴数据类型的讨论时，我发现这方面的内容相对较少。比如，对于大规模云计算平台上的并行数据挖掘流程，或者处理非结构化文本数据（如病理报告）中的信息抽取技术，书中的论述显得有些保守和基础。它似乎更专注于那些经过时间检验的、在单机或小型集群上即可实现的经典挖掘范式。这种取向使得本书的实用性在面对当前生物学研究中越来越常见的“大数据”挑战时，显得有些力不从心。我个人的阅读感受是，这本书更像是一部“内功心法”的秘籍，它教你如何修炼到顶尖的内力，但对于如何运用这股内力去应对瞬息万变的“外部环境”（即快速迭代的生物技术和计算架构），着墨不多。因此，对于渴望掌握最新工具链和前沿计算策略的读者来说，可能需要搭配阅读其他更具时效性的资料，才能将书中的深厚理论与当前的生物数据科学实践紧密结合起来。

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这本书的排版和印刷质量确实是行业内的标杆水平，这是必须肯定的。纸张厚实，字体清晰锐利，图表的线条干净利落，即便是那些复杂的流程图和数学公式，看起来也毫不费力。这一点对于需要长时间阅读和反复查阅的专业书籍来说至关重要，至少在眼睛疲劳度上控制得很好。然而，在内容组织上，我发现它似乎更倾向于传统的学术写作范式，即从宏观理论到微观细节的逐层深入。这种结构在构建知识体系时是无可挑剔的，但对于习惯了互联网时代快速获取信息的读者来说，可能会觉得有些冗长和拖沓。比如，一个关键的数据可视化技术，可能需要跨越好几章才能被完整地介绍——先是理论基础，然后是算法推导，最后才可能在某一章末尾以一个简短的“应用示例”的形式出现。我希望看到的是，能够有一个专门的章节，集中展示几种在生物领域最有价值的可视化工具及其背后的数据挖掘原理。此外，书中引用的参考文献列表非常详尽，这表明了作者扎根于深厚的学术土壤，但对于非核心研究人员而言，如此庞大的引用文献库反而构成了一种信息压力，让人难以判断哪些是必读的奠基性文献，哪些是支持性的补充材料。

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