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出版者:

作者:Soloviev, Mikhail/ Shaw, Chris/ Andren, Per

出品人:

页数:409

译者:

出版时间:2007-12

价格:925.00元

装帧:

isbn号码:9780471677819

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质组学
• 肽类
• 生物化学
• 分子生物学
• 质谱分析
• 生物信息学
• 药物发现
• 生物标志物
• 蛋白质分析
• 生命科学

生物信息学前沿：复杂系统建模与数据驱动的生物学发现 本书聚焦于当代生物学研究中日益核心的计算方法与数据分析范式，探索如何利用先进的数学建模、统计推断和机器学习技术，从海量的生物学数据中提取有意义的知识，并应用于解决复杂的生命科学难题。 --- 第一部分：复杂生物系统建模的基础与理论 本部分奠定了理解和应用高级生物数据分析方法的理论基石，着重于构建能够准确反映生命现象内在逻辑的数学框架。 第一章：从简单到复杂：生物学建模的演进 本章追溯了生物学建模的历史脉络，从早期的酶促反应动力学（如Michaelis-Menten模型）的确定性描述，过渡到面对高通量实验数据的随机过程和网络理论方法。重点讨论了“还原论”与“涌现性”之间的张力，并阐述了现代计算生物学如何通过多尺度建模来弥合这一鸿沟。内容涵盖了系统生物学中的核心建模范式，包括定性（布尔网络、符号动力学）和定量（常微分方程组 ODEs）方法的选择与适用性。 第二章：概率论与统计推断在生物数据中的应用 精确的量化是现代生物学的标志。本章深入探讨了贝叶斯推断在生物学中的强大能力。我们将详细解析先验知识的构建、似然函数的选择，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法对复杂的生物学参数空间进行有效探索。此外，还涵盖了假设检验的严格性，如多重比较校正（Bonferroni, FDR）在基因组学和蛋白质组学数据分析中的关键作用，确保实验结论的统计可靠性。 第三章：图论与网络分析：解析分子间相互作用 生命过程本质上是网络化的。本章将图论工具箱引入生物学分析。内容包括网络拓扑的度量（中心性指标、聚类系数）、网络模块化检测（社区发现算法），以及如何利用这些指标来识别关键的调控节点（Hubs）和功能模块。具体案例分析将涉及蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）的构建与动态分析。我们还将讨论如何处理高噪声和不完全连接的生物网络数据。 第四章：随机过程与时间序列分析 生命系统的许多过程（如基因表达的随机波动、细胞分裂的时间间隔）本质上是随机的。本章聚焦于随机过程模型，如Gillespie算法（SSA）用于模拟化学反应的随机性。对于时间序列数据（如多点采样下的代谢物浓度变化），本章介绍了谱分析、卡尔曼滤波等方法，用于从嘈杂的时间数据中提取潜在的周期性和趋势，揭示系统的动态特性。 --- 第二部分：高维数据处理与机器学习方法 随着下一代测序（NGS）和质谱技术的发展，生物数据维度爆炸式增长。本部分致力于介绍处理和解释这些高维数据的尖端计算技术。 第五章：降维技术与特征选择 处理数万个基因或数百万个代谢物数据需要有效的降维策略。本章详述了线性降维方法（PCA、PLS）的局限性，并重点介绍了非线性降维技术，如t-SNE和UMAP，它们在可视化高维生物数据聚类结构方面的优势。同时，也将探讨基于信息论的特征选择方法（如互信息）和嵌入式特征选择（如Lasso回归）在识别最具预测能力的生物标志物中的应用。 第六章：监督学习在分类与预测中的应用 监督学习是解决生物学分类问题的核心工具。本章细致讲解了逻辑回归、支持向量机（SVM）的生物学应用。核心内容在于深度学习在处理结构化生物数据（如DNA序列、蛋白质结构）时的强大能力，包括卷积神经网络（CNN）用于识别特定DNA调控元件，以及循环神经网络（RNN）在处理连续生物信号时的优势。重点讨论了模型过拟合的诊断与正则化技术（Dropout, Batch Normalization）。 第七章：无监督学习与数据聚类分析 当缺乏明确的标签时，无监督学习是发现潜在生物学结构的关键。本章详细比较了层次聚类、K-means、谱聚类等方法的适用场景。特别关注了高维数据下的聚类挑战，如混合数据类型（连续、离散）的处理。此外，半监督学习和自编码器（Autoencoders）在学习数据内在低维表示（Latent Representation）方面的应用也将被深入探讨。 第八章：因果推断与结构方程建模 相关性不等于因果关系。本部分阐述了如何利用计算方法从观测数据中推断因果关系。内容包括倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）用于处理非随机化的临床数据，以及结构方程模型（SEM）在构建复杂的、多路径的生物调控因果图中的应用。本章旨在引导读者超越简单的关联分析，深入探究生物学机制的驱动力。 --- 第三部分：应用案例与计算工具链 本部分将理论与实践相结合，展示如何构建完整的计算分析流程来解决具体的生物学问题。 第九章：高通量测序数据的标准化处理流程 针对RNA测序（RNA-seq）和ChIP-seq数据，本章提供了从原始FASTQ文件到可解释结果的完整计算管线。内容涵盖：质量控制（FastQC）、比对算法（STAR, HISAT2）、基因表达的量化（TPM, FPKM的局限性）、以及差异表达分析（DESeq2, edgeR）的统计模型假设验证。讨论了批次效应（Batch Effects）的识别与消除技术（如ComBat）。 第十-一章：代谢组学与蛋白质组学的数据解析 代谢组学和蛋白质组学数据往往具有高维度、高缺失率和复杂背景干扰的特点。第十章聚焦于质谱数据的预处理，包括基线校正、峰值识别和对齐。讨论了使用多元统计方法（如PCA、OPLS-DA）进行组间差异分析。第十一章则转向生物学解释，如何将差异显著的分子映射到KEGG或Reactome通路数据库，并利用富集分析（GO, GSEA）来解释观察到的表型变化。 第十二章：计算生物学实验设计与软件工程实践 优秀的分析离不开严谨的设计和可复现的代码。本章强调了计算实验的设计原则，包括样本量的估算、对照组的设置对下游统计检验的影响。同时，本书提倡软件工程的最佳实践，如使用版本控制系统（Git）、编写模块化脚本（Python/R），以及容器化技术（Docker/Singularity）以确保生物信息分析结果的完全可复现性，这是现代科学的基石。 --- 本书旨在为生命科学领域的研究人员、生物信息学专业学生以及对复杂系统建模感兴趣的工程师，提供一个全面、深入且注重实践的计算工具箱，以应对当前生物学研究中前所未有的数据挑战，推动基于数据的生物学发现。

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