Analysis of Biological Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Bandyopadhyay, Sanghamitra (EDT)/ Maulik, Ujjwal (EDT)/ Wang, Jason T. L. (EDT)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 133.34

装帧:

isbn号码:9789812707802

丛书系列:

图书标签:

生物统计
生物信息学
数据分析
统计学
生物学
医学统计
R语言
Python
数据挖掘
实验设计

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Bioinformatics, a field devoted to the interpretation and analysis of biological data using computational techniques, has evolved tremendously in recent years due to the explosive growth of biological information generated by the scientific community. Soft computing is a consortium of methodologies that work synergistically and provides, in one form or another, flexible information processing capabilities for handling real-life ambiguous situations. Several research articles dealing with the application of soft computing tools to bioinformatics have been published in the recent past; however, they are scattered in different journals, conference proceedings and technical reports, thus causing inconvenience to readers, students and researchers. This book, unique in its nature, is aimed at providing a treatise in a unified framework, with both theoretical and experimental results, describing the basic principles of soft computing and demonstrating the various ways in which they can be used for analyzing biological data in an efficient manner. Interesting research articles from eminent scientists around the world are brought together in a systematic way such that the reader will be able to understand the issues and challenges in this domain, the existing ways of tackling them, recent trends, and future directions. This book is the first of its kind to bring together two important research areas, soft computing and bioinformatics, in order to demonstrate how the tools and techniques in the former can be used for efficiently solving several problems in the latter.

《生命科学前沿：多组学数据整合与解析》书籍简介在二十一世纪的生物学研究中，数据已成为驱动发现的核心力量。随着高通量测序技术、蛋白质组学和代谢组学等技术的飞速发展，生命科学领域正以前所未有的速度积累着海量的、复杂的多维度数据。这些数据蕴含着理解生命系统运作机制、揭示疾病发生发展规律的巨大潜力，但也对传统的数据分析方法提出了严峻的挑战。《生命科学前沿：多组学数据整合与解析》正是应运而生，它系统性地梳理了当前生命科学研究中面临的主要数据挑战，并深入探讨了如何有效地整合和解析这些异构、高维的数据集，以期实现更深层次的生物学洞察。本书并非一本聚焦于单一数据类型（如基因组学或转录组学）的纯技术手册，而是致力于构建一个跨学科的、概念驱动的分析框架，旨在指导研究人员如何将来自不同组学平台的数据有机地结合起来，构建出更具整体性和预测性的生物学模型。第一部分：多组学时代的挑战与基础本部分首先概述了后基因组时代生命科学研究的范式转变。从最初的基因定位与功能注释，到如今的系统生物学与精准医学，数据量的爆炸性增长是毋庸置疑的驱动力。我们将详细探讨当前主流组学技术（包括但不限于单细胞测序、空间转录组学、蛋白质组学和表观遗传学）的原理、优势及其固有的局限性。重点在于分析异构数据的本质区别：基因组数据是静态的、结构性的；转录组数据是动态的、表达水平的；蛋白质组和代谢组数据则直接反映了细胞的即时状态和功能输出。理解这些差异是成功整合分析的前提。此外，我们还将讨论数据质量控制和标准化在多组学分析中的关键作用。由于不同实验室、不同批次实验之间存在显著的技术批次效应（Batch Effect），如何有效地去除或校正这些非生物学变异，是保证后续整合分析结果可靠性的基石。本书将引入先进的批次效应校正算法，并提供具体的实践指导。第二部分：核心整合策略与方法论这是本书的核心所在，我们摒弃了零散的技术罗列，转而构建数据整合的层次化框架。整合策略可以大致分为三大类： 1. 关联分析（Association-based Integration）：这种方法侧重于寻找不同组学层面的统计学关联。我们将详细介绍如何利用相关性分析、互信息量和格兰杰因果检验等工具，探索基因表达与蛋白质丰度、或代谢物水平与疾病表型之间的显著联系。特别地，本书将引入网络重叠分析，即在不同组学网络中寻找共同的节点或模块，以识别跨层次的关键调控因子。 2. 维度约减与特征提取（Dimensionality Reduction and Feature Extraction）：面对海量特征的挑战，有效地降维是整合分析的关键步骤。我们将深入探讨传统的PCA、t-SNE之外，更适用于多组学数据的多视图学习（Multi-View Learning）方法。例如，多态性因子分析（Multi-Omics Factor Analysis, MOFA）和稀疏主成分分析（Sparse PCA），它们能够同时在不同数据矩阵中寻找共享的潜在因子（Latent Factors），这些因子往往代表着更深层次的生物学通路或状态。 3. 联合建模与网络构建（Joint Modeling and Network Construction）：这是实现真正意义上数据融合的高级阶段。我们将详细阐述如何构建多层生物网络。这包括：从基因到蛋白质的蛋白-蛋白相互作用网络（PPI）的整合；将差异表达的基因、蛋白质和代谢物映射到已知的信号通路数据库（如KEGG、Reactome）上，进行通路富集和拓扑结构分析。此外，本书将重点介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）和因果推断模型在从关联到因果推断中的应用，尝试回答“哪个分子在调控另一个分子”这一核心问题。第三部分：应用场景与案例解析为了使理论方法更具可操作性，本部分将提供多个真实世界的多组学数据集分析案例，覆盖肿瘤学、神经科学和微生物组学等领域。癌症异质性分析：案例将展示如何结合基因组突变数据、转录组表达谱和免疫微环境数据，对肿瘤样本进行更精细的分子分型，并预测患者对特定免疫疗法的反应。我们将重点解析癌症驱动基因的联合验证，即一个基因的突变（基因组）如何影响其下游的mRNA表达（转录组）和最终的蛋白活性（蛋白质组）。疾病进展的动态监测：针对慢性病或感染性疾病，我们将利用时间序列的多组学数据，展示如何使用动态贝叶斯模型来捕捉分子水平的变化轨迹，识别疾病进展中的关键时间点和可干预靶点。宿主-微生物组的互作：探讨如何整合宿主基因表达数据与宏基因组/宏转录组数据，解析肠道菌群与宿主代谢、免疫反应之间的复杂相互作用网络，揭示微生物组介导的疾病机制。第四部分：面向未来的挑战与展望最后，本书展望了多组学数据整合分析领域未来的发展方向，包括：空间组学数据的深度融合（如何将分子信息锚定到精确的组织位置）、可解释性AI（XAI）在生物学建模中的应用，以及建立跨物种、跨平台的通用数据模型的努力。本书的目标读者是具有一定生物学或生物信息学背景的研究生、博士后、专业研究人员以及希望将前沿数据分析技术应用于自身研究的临床医生。通过阅读本书，读者将不仅掌握分析工具的使用，更重要的是，培养起一种系统性的、整合性的生物学思维，从而能够驾驭生命科学数据洪流，发现前人难以察觉的深层生物学规律。