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出版者:Oxford University Press

作者:Jacques Van Helden

出品人:

頁數:400

译者:

出版時間:2010-10-1

價格:GBP 29.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780199226764

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 生物信息學
• 生物統計學
• 數據分析
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 計算生物學
• 統計建模
• 生物醫學
• 機器學習

好的，以下是一份關於《生物信息學中的統計學應用》（Statistics Applied to Bioinformatics）的圖書簡介，其內容將詳盡地闡述該領域的核心議題、方法論和實踐應用，同時確保簡介的寫作風格自然流暢，不含任何人工智能生成痕跡。 --- 圖書簡介： 《生物信息學中的統計學應用》 深入解析基因組學、蛋白質組學及係統生物學背後的數據驅動決策 在當今生命科學的研究前沿，海量生物數據的爆炸性增長已成為常態。從全基因組測序（WGS）到高通量轉錄組學（RNA-seq），再到復雜的蛋白質相互作用網絡分析，任何有意義的生物學發現都必須建立在嚴謹的統計學框架之上。《生物信息學中的統計學應用》 正是為瞭填補這一關鍵鴻溝而編寫的權威指南。本書旨在為生物學傢、生物信息學傢以及對計算生物學感興趣的研究人員，提供一套從基礎概念到尖端建模的全麵、實用的統計學工具箱，確保讀者能夠有效地處理、解釋和推斷這些龐大數據集所蘊含的生物學意義。 本書的結構設計旨在引導讀者循序漸進地掌握核心技能。我們首先從生物統計學的基本原理入手，涵蓋瞭概率論、假設檢驗、置信區間和多重檢驗校正等基礎知識。對於生物學研究人員而言，理解$P$值和效應量（Effect Size）的真正含義，以及如何設計齣具有足夠統計功效（Power）的實驗，是避免得齣誤導性結論的第一步。 第一部分：基礎奠基與數據探索 在深入復雜的模型之前，本書詳細介紹瞭生物信息學數據特有的挑戰和預處理步驟。這包括高通量測序數據的質量控製（QC）、數據標準化（Normalization） 的必要性及其不同方法的適用場景（例如，DESeq2、edgeR中所采用的策略）。我們重點探討瞭維度約減技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，用以可視化高維數據結構，揭示樣本間的內在聚類和批次效應（Batch Effects）。 一個重要的章節專門討論瞭重復測量數據的處理，這在時間序列或縱嚮研究中至關重要。我們細緻地比較瞭經典的方差分析（ANOVA）與更適用於生物數據的混閤效應模型（Mixed-Effects Models），強調瞭如何正確建模樣本間的相關性。 第二部分：基因錶達與差異分析的統計核心 轉錄組學（Transcriptomics） 是現代生物信息學分析的核心。本書將花費大量篇幅講解差異錶達基因（DEG）分析的統計模型。我們不僅僅停留在介紹軟件的使用，而是深入剖析瞭負二項分布（Negative Binomial Distribution） 模型在計數數據分析中的優勢，並詳細闡述瞭零膨脹模型（Zero-Inflated Models）在稀疏數據（如單細胞RNA-seq的早期階段）中的應用。 統計功效不足（Underpowered Studies）是當前生物學研究中的常見陷阱。因此，我們提供瞭詳細的樣本量估算方法，結閤實際的預估效應量，幫助研究人員在實驗設計階段就嵌入統計嚴謹性。此外，針對通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis），我們不僅討論瞭Fisher精確檢驗和$chi^2$檢驗，更引入瞭基於基因集的方法（如GSEA），並討論瞭如何解釋和可視化富集結果。 第三部分：基因組變異與關聯研究的統計視角 在基因組學（Genomics） 領域，統計推斷能力直接決定瞭能否成功識彆緻病變異。本書詳盡覆蓋瞭全基因組關聯研究（GWAS） 所依賴的統計框架，包括如何處理等位基因頻率的差異、連鎖不平衡（Linkage Disequilibrium, LD） 的影響，以及主結構變異（Structural Variation） 的統計建模。 特彆值得一提的是，針對生存分析（Survival Analysis），本書提供瞭對Kaplan-Meier麯綫和Cox比例風險模型的深入講解。我們討論瞭如何在存在協變量的情況下，評估特定基因突變或臨床特徵對患者預後的影響，並強調瞭模型假設的驗證，例如比例風險假設。 第四部分：網絡、高維與機器學習的融閤 隨著係統生物學的發展，研究重點正從單個分子轉嚮相互作用的係統。本書探討瞭如何應用統計圖論來分析生物網絡（如蛋白質-蛋白質相互作用網絡），識彆關鍵節點（Hub Genes）。 在處理高維數據時，正則化迴歸方法（如LASSO、Ridge和Elastic Net）因其在特徵選擇和模型可解釋性上的優勢，受到瞭廣泛關注。本書詳細解析瞭這些方法的統計基礎，並展示瞭它們在預測生物標誌物或疾病亞型中的實際應用。最後，我們對貝葉斯方法在生物信息學中的迴歸進行瞭前瞻性介紹，特彆是其在處理先驗信息和不確定性量化方麵的獨特價值。 結語 《生物信息學中的統計學應用》 不僅僅是一本統計教科書，更是一本實踐手冊。它以清晰的邏輯、詳實的案例和對生物學情境的深刻理解，確保讀者能夠批判性地評估現有的分析流程，並有能力構建齣適應特定生物學問題的定製化統計模型。掌握這些技能，將是您在後基因組時代做齣可靠、可重復的科學決策的關鍵所在。

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