Guide to Analysis of DNA Microarray Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Schena, Mark/ Knudsen, Steen

出品人:

页数:852

译者:

出版时间:2004-4

价格:1181.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471678533

丛书系列:

图书标签:

DNA microarray
Gene expression
Bioinformatics
Data analysis
Genomics
Molecular biology
Statistics
Computational biology
Biotechnology
Microarray analysis

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具体描述

The text provides an introduction to microarray technology, then moving on to image analysis, data analysis, cluster analysis, and beyond. With all chapters rewritten, updated, and expanded to include the latest generation of technology and methods, Guide to Analysis of DNA Microarray Data, Second Edition offers practitioners reliable information using concrete examples and a clear, comprehensible style. This Second Edition features entirely new chapters on: Image analysis Integrated analysis, and systems biology Experiment design Interpretation of results Automated analysis, Intended for readers seeking practical applications, this text covers a broad spectrum of proven approaches in this rapidly growing technology. Additional features include further reading suggestions for each chapter, as well as a thorough review of available analysis software.

图书简介：深度解析复杂生命数据——从基础到前沿书名：深度解析复杂生命数据：从基础到前沿（A Deep Dive into Complex Biological Data: From Fundamentals to Frontiers）目标读者：生物信息学、计算生物学、基因组学、转录组学、系统生物学领域的科研人员、高级研究生、生物技术行业数据分析师以及对大规模生物数据处理感兴趣的计算机科学专业人士。图书定位：本书旨在提供一个全面且深入的框架，用于理解、处理和解释当前生物学研究中日益增长的复杂、高维度数据集。它超越了单一技术或平台的操作指南，专注于构建分析思维、掌握核心统计原理，并能灵活应用于前沿的生物学问题。 --- 第一部分：生物数据分析的基石与准备（Foundations and Preparation）本部分为后续高级分析奠定坚实的理论和实践基础，强调数据质量控制和统计推理的重要性。第一章：生命科学大数据环境概览与挑战本章首先勾勒出当前高通量技术（如新一代测序、蛋白质组学、代谢组学）产生的爆炸性数据流的格局。重点探讨了不同数据类型的固有挑战，包括异质性、批次效应（Batch Effects）、高维低样本量问题（$p gg n$）、数据稀疏性以及生物学变异与技术噪声的区分。我们将深入剖析数据集成（Data Integration）的必要性和初步策略，为多模态分析做铺垫。第二章：数据预处理与质量保证：从原始信号到可分析矩阵质量控制是所有可靠分析的生命线。本章详细介绍了从原始数据文件（如测序仪输出的FASTQ、图像原始信号）到标准输入矩阵（如计数矩阵、归一化强度值）的整个流程。内容涵盖：质量评估指标：使用Perplexity、Q值分布、GC含量偏差、序列长度分布等工具进行初步筛选。噪声消除与归一化：深入探讨了不同场景下（如计数数据与连续强度数据）的归一化方法，包括但不限于：RLE（Relative Log Expression）、TMM（Trimmed Mean of M-values）、Quantile Normalization。特别关注批次效应的检测与校正技术，如ComBat等方法的原理与适用性。缺失值处理：针对生物数据中常见的缺失模式，比较插补（Imputation）方法（均值、中位数、KNN、多重插补）的优缺点及适用场景。第三章：统计推断基础：生物学显著性与多重检验的权衡本章侧重于从统计学角度解读生物学差异。它要求读者理解假设检验的核心概念，并将其严格应用于高维生物数据：零假设的建立与生物学意义：如何将生物学问题转化为可检验的统计假设。参数与非参数检验的选择：探讨正态性、方差齐性等前提条件对检验方法选择的影响，并介绍Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验在生物数据中的应用。多重假设检验的矫正：详细讲解FDR（False Discovery Rate）控制的重要性，对比Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg (BH) 过程，并分析其在特定实验设计（如全基因组关联研究）中的实际操作。 --- 第二部分：高维数据降维与模式识别（Dimensionality Reduction and Pattern Recognition）本部分聚焦于如何从高维空间中提取有意义的结构和潜在的变量关系。第四章：线性降维技术：PCA的深入应用与局限主成分分析（PCA）是理解数据方差结构的基础工具。本章不仅介绍其数学原理，更强调在生物数据中的诊断性应用：方差解释与特征值分析：如何根据特征值和碎石图（Scree Plot）确定保留的主成分数量。生物学解释：如何解读主成分载荷（Loadings）以确定驱动主要变异的基因或特征。与批次效应的关联：演示如何通过PCA识别并评估批次效应在主成分上的贡献度。第五章：非线性降维与流形学习（Manifold Learning）面对复杂的生物系统，线性方法往往不足以揭示潜在的连续性变化。本章深入探讨了非线性降维技术，特别是在揭示细胞发育轨迹和疾病进展中的应用： t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）：详细讨论其参数（如Perplexity）对聚类结果的影响，以及如何避免参数选择带来的误导性解释。 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）：介绍其更优异的全局结构保留能力，并与t-SNE进行对比分析，重点关注其在处理大规模数据集时的性能优势。应用实例：结合单细胞RNA测序数据，展示如何用UMAP重建细胞分化路径。第六章：无监督学习：聚类分析与亚群鉴定聚类是发现未知生物学实体的核心方法。本章提供了一套系统性的聚类策略：层次聚类（Hierarchical Clustering）：介绍凝聚法和分裂法，以及不同距离度量（欧氏距离、相关性距离）对树状图（Dendrogram）的影响。划分聚类（Partitioning）： K-means和K-medoids的原理及其在生物学稳健性方面的考量。基于密度的聚类（DBSCAN）：探讨其在识别非球形簇和噪声点的优势，尤其适用于异质性高的样本。聚类结果的评估：介绍轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数等内部评估指标，以及如何结合生物学先验知识进行外部验证。 --- 第三部分：高级模型与系统级解读（Advanced Modeling and Systems Interpretation）本部分转向更复杂的统计模型和数据集成技术，以实现对生物过程的系统性理解。第七章：差异表达与生存分析的回归模型本章深入讲解用于检测显著变化的统计模型，超越了基础的t检验：广义线性模型（GLM）在计数数据中的应用：详述负二项分布模型（Negative Binomial Model）在RNA测序计数数据中的必要性，并介绍DESeq2和EdgeR背后的核心数学逻辑。广义可加模型（GAM）：探讨GAM如何灵活地建模非线性或平滑的生物学效应（如时间序列数据）。生存数据分析：介绍Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），用于分析基因表达或突变状态对患者预后的影响，并强调风险比（Hazard Ratio）的解释。第八章：网络推断与功能模块发现理解基因、蛋白质之间的相互作用网络是系统生物学的核心。本章聚焦于从数据中构建和分析网络：基因共表达网络构建（WGCNA）：详细介绍如何通过软阈值法、模块识别算法（如WGCNA中的TOM矩阵）构建反映潜在生物学过程的模块。网络拓扑分析：介绍中心性指标（度中心性、介数中心性）在识别关键调控因子中的作用。网络整合与功能富集：如何将识别出的关键网络模块与已知的通路数据库（如KEGG, GO）进行交叉验证，以赋予网络结构生物学意义。第九章：数据融合与多组学集成分析策略现代生物学研究越来越依赖于整合多种类型的数据集。本章探讨前沿的数据集成方法：多组学降维集成方法：介绍CCA（Canonical Correlation Analysis）的扩展形式如MOCCA、MultiCCA，以及PLS（Partial Least Squares）在寻找不同组学间最大协方差维度上的应用。张量分解（Tensor Decomposition）：探讨如何使用CP分解或Tucker分解来同时分析多个样本组或时间点的三维数据（如基因 $ imes$ 样本 $ imes$ 条件）。因果推断的初步探索：简要介绍基于信息论或结构方程模型（SEM）的初步方法，用于在观察性数据中探索潜在的调控方向。 --- 第四部分：计算环境与结果的可视化（Computational Environment and Visualization）本部分关注实践操作，确保读者能够高效、可重复地执行分析，并以清晰的方式传达发现。第十章：R/Bioconductor生态系统与编程实践本书的实践案例将主要基于R语言和Bioconductor平台。本章侧重于代码的规范化与效率：面向对象的编程思想在生物信息学中的应用：强调使用S4/R6类结构管理复杂对象。并行化与高性能计算：如何利用`foreach`, `doParallel` 或 HPC 集群管理工具（如SLURM）加速耗时的迭代计算。可重复性工作流：介绍如何使用`Snakemake`或`Nextflow`构建数据分析管道，确保实验结果的透明度和可复现性。第十一章：信息可视化：从图表到叙事有效可视化是将复杂结果转化为可理解生物学洞察的桥梁。高级图形语法：深入使用`ggplot2`构建复杂的多层级图形，如分面图、定制化的热图（Heatmaps）和提琴图（Violin Plots）。交互式可视化工具：介绍使用`Plotly`或`Shiny`创建可供探索的交互式数据视图，以展示聚类空间和差异表达的火山图。动态时间序列与轨迹可视化：专注于展示系统随时间变化的动态过程，而非静态快照。结语：未来的方向与伦理考量总结当前方法的局限性，展望机器学习在生物学中的前景（如深度学习在图像和变异检测中的应用），并强调数据隐私、结果解释的科学责任及伦理规范。 --- 本书特色： 1. 深度统计背景：每一项分析方法均配有严格的数学推导和统计假设，确保读者理解“为什么”而不是仅仅停留在“如何做”。 2. 跨平台思维：不局限于单一技术平台，而是构建一套通用的数据分析逻辑，使读者能够将所学知识迁移到任何新出现的高通量数据类型上。 3. 强调批判性评估：贯穿全书，引导读者对模型的选择、参数的设置以及最终结果的生物学有效性进行严格的批判性评估。