High-dimensional Data Analysis in Cancer Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Li, Xiaochun (EDT)/ Xu, Ronghui (EDT)

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9780387697635

丛书系列:

图书标签:

统计学
机器学习
人工智能
癌症研究
高维数据
生物信息学
数据分析
机器学习
统计学
基因组学
蛋白质组学
生物医学
计算生物学

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具体描述

Multivariate analysis is a mainstay of statistical tools in the analysis of biomedical data. It concerns with associating data matrices of n rows by p columns, with rows representing samples (or patients) and columns attributes of samples, to some response variables, e.g., patients outcome. Classically, the sample size n is much larger than p, the number of variables. The properties of statistical models have been mostly discussed under the assumption of fixed p and infinite n. The advance of biological sciences and technologies has revolutionized the process of investigations of cancer. The biomedical data collection has become more automatic and more extensive. We are in the era of p as a large fraction of n, and even much larger than n. Take proteomics as an example. Although proteomic techniques have been researched and developed for many decades to identify proteins or peptides uniquely associated with a given disease state, until recently this has been mostly a laborious process, carried out one protein at a time. The advent of high throughput proteome-wide technologies such as liquid chromatography-tandem mass spectroscopy make it possible to generate proteomic signatures that facilitate rapid development of new strategies for proteomics-based detection of disease. This poses new challenges and calls for scalable solutions to the analysis of such high dimensional data. In this volume, we will present the systematic and analytical approaches and strategies from both biostatistics and bioinformatics to the analysis of correlated and high-dimensional data.

“High-dimensional Data Analysis in Cancer Research”是一本深入探索癌症研究中数据分析方法的专业书籍。这本书系统地介绍了当今生物医学领域中数据量巨大、维度复杂的挑战，并为研究者提供了一套全面的解决方案。作者们从基础概念出发，详细阐述了高维数据处理所需的重要工具和技术，为读者打开了深入理解癌症研究数据的窗口。书中首先对高维数据分析概念进行了详尽的解释，特别关注如何应对特征数量远超样本量的情况。这一部分引入了现代统计与机器学习方法，帮助读者掌握数据清洗、降维和特征选择等核心技术。通过丰富的案例分析，作者展示了这些方法在实际研究中的应用效果，使得理论知识更加贴近实践。书中内容涵盖了多种分析技术，包括主成分分析、支持向量机、聚类算法以及深度学习等，每一节都详细阐明其原理和适用场景。这部分内容不仅帮助读者理解数据的潜在结构，还为他们提供了实际操作的指导。此外，书籍还强调了跨学科的重要性，结合计算机科学、生物学和医学知识，展现出多领域融合的研究趋势。为了更好地支持科研实践，本书还特别讲述了如何从数据挖掘中发现隐藏模式与异常，从而为癌症早期诊断、新型治疗靶点的探索提供有力依据。作者通过大量的图表和实例展示了不同分析方法在不同癌症类型中的表现，增强了读者对数据驱动决策的信心。书中还特别关注了数据隐私与伦理问题，对如何在合规环境下进行高效分析提供了有价值的建议。这些内容不仅拓宽了读者的视野，也使得本书在学术和实际应用之间架起了桥梁。对于研究人员、数据科学家以及医学领域从业者来说，这是一份非常全面且实用的指南。总体而言，该书以清晰、系统的逻辑展开，内容丰富多样，不仅适合理论学习，更能为具体科研项目提供宝贵支持。它帮助读者在复杂的高维数据环境中找到正确路径，为癌症研究的数字化转型奠定坚实基础。这是一部兼具科学严谨性与实践指导性的著作，值得所有对高效分析有兴趣的人阅读。