基因微陣列之實務操作與分析. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:金名

作者:陳健尉•姚培莉．楊泮池

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040201

价格:NT$ 450

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isbn号码:9789578804586

丛书系列:

图书标签:

• 基因微阵列
• 生物信息学
• 基因表达
• 数据分析
• 实验技术
• 分子生物学
• 生物统计
• 芯片技术
• 基因组学
• 医学研究

基因微阵列数据分析实战手册 本书旨在为广大科研工作者提供一份全面、实用的基因微阵列数据分析指南。内容涵盖了从实验设计、数据预处理到高级统计分析和结果解读的全过程，旨在帮助读者掌握基因微阵列数据的处理技巧，挖掘生物学信息，推动生命科学研究的深入发展。 内容概述： 第一章：基因微阵列技术概述 1.1 基因微阵列技术原理 详细阐述基因微阵列技术的核心原理，包括探针设计、杂交动力学、信号检测等关键环节。 介绍不同类型微阵列技术的特点与优势，例如基因表达微阵列、SNP微阵列、CGH微阵列等，并对比其应用场景。 深入探讨微阵列技术在基因组学、转录组学、疾病诊断、药物研发等领域的广泛应用。 1.2 微阵列实验设计考量 指导读者如何进行科学合理的实验设计，包括样本选择、重复设置、对照组设计等，以确保数据的准确性和可靠性。 强调实验重复的重要性，并介绍不同类型重复（技术重复、生物学重复）的意义。 讨论样本量确定、分组策略以及可能的偏差来源，并提供规避方案。 第二章：基因微阵列数据获取与预处理 2.1 数据格式与文件结构 介绍常见的基因微阵列数据文件格式，如CEL文件（Affymetrix）、IDAT文件（Illumina）等，以及表达矩阵、注释文件等。 讲解不同厂商、不同平台的数据文件结构差异，并指导读者如何理解和读取这些文件。 2.2 数据质量控制（QC） 系统介绍数据质量控制的各个环节，包括图像质量检查、信号强度分布、芯片间一致性、主成分分析（PCA）等。 提供常用的QC指标和可视化方法，帮助读者评估数据的整体质量。 讲解如何识别和处理异常数据点、批次效应等，确保后续分析的有效性。 2.3 数据预处理与归一化 详细阐述各种预处理步骤，如背景扣除、信号转换、缺失值填充等。 深入讲解多种归一化方法，包括MAS5、RMA、GCRMA、Quantile归一化等，并分析其数学原理、适用场景和优缺点。 提供R语言等常用工具包中实现这些预处理和归一化方法的实例代码。 第三章：差异表达基因分析 3.1 差异表达分析方法 介绍常用的差异表达分析方法，如t检验、ANOVA、limma包中的经验贝叶斯方法等。 深入探讨limma包在处理具有复杂实验设计（如配对样本、重复测量）数据时的强大功能。 讲解统计显著性检验的原理，包括P值、Fold Change（FC）、多重检验校正（FDR）等概念。 3.2 统计显著性阈值设定 讨论如何根据研究目的和数据特点设定合理的统计显著性阈值，以平衡假阳性和假阴性。 介绍多种多重检验校正方法，如Bonferroni、Benjamini-Hochberg（BH）等，并提供其应用建议。 3.3 结果可视化与解读 指导读者如何将差异表达基因分析结果进行可视化，包括火山图、MA图、热图等。 讲解如何解读这些图表，识别上调和下调基因，并结合生物学背景进行初步的生物学意义推测。 第四章：功能富集与通路分析 4.1 功能注释与分类 介绍如何利用基因注释数据库（如Ensembl、RefSeq、GO、KEGG等）对差异表达基因进行功能注释。 讲解 Gene Ontology（GO）的层级结构及其在功能分类中的应用。 4.2 功能富集分析 系统介绍超几何检验、Fisher精确检验、Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)等常用的功能富集分析方法。 阐述这些方法如何识别在特定生物学功能、通路或疾病相关的基因集中显著富集的基因集。 提供常用富集分析工具（如DAVID、Metascape、clusterProfiler等）的使用指南和实例。 4.3 通路分析 深入讲解基于KEGG、Reactome等数据库的通路分析，揭示差异表达基因在关键生物学通路中的作用。 指导读者如何解读通路分析结果，识别可能参与疾病发生发展或药物作用的关键信号通路。 第五章：高级分析方法与应用 5.1 聚类分析 介绍层次聚类、K-means聚类等常用的聚类方法，用于发现具有相似表达模式的基因或样本。 指导读者如何利用聚类结果对样本进行分组，或发现潜在的生物学模块。 5.2 主成分分析（PCA）与多维尺度分析（MDS） 讲解PCA和MDS如何用于降维、可视化高维基因表达数据，以及评估样本间相似性。 演示如何利用PCA/MDS识别批次效应或样本分组。 5.3 网络分析 介绍基因调控网络、蛋白互作网络等概念，以及如何利用差异表达基因构建和分析基因调控网络。 探讨网络分析在识别关键调控因子、预测生物标志物方面的作用。 5.4 机器学习在微阵列数据分析中的应用 简述监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类）在微阵列数据分析中的应用。 介绍如何利用机器学习模型进行疾病诊断、预后预测等。 第六章：案例研究与实践 6.1 真实数据集分析实例 选取公开的、具有代表性的基因微阵列数据集（如癌症、神经科学、免疫学等领域）。 从数据下载、预处理、差异表达分析到功能富集分析，全程演示完整的分析流程。 强调在实际操作中可能遇到的问题及解决策略。 6.2 结果验证与讨论 探讨如何结合已有的文献、实验证据或其他组学数据来验证分析结果。 指导读者如何撰写基于基因微阵列数据分析的科研论文，突出研究的创新性和生物学意义。 附录 常用的R语言包介绍与安装 常用在线分析工具网址与简介 术语表 本书力求内容翔实，理论与实践相结合，通过大量的实例和代码示例，帮助读者克服在基因微阵列数据分析过程中遇到的困难，最终能够独立完成高水平的基因微阵列数据分析，并从中获得有价值的生物学见解。本书适合生命科学、医学、生物信息学等领域的科研人员、研究生及对基因微阵列技术感兴趣的技术人员阅读。

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这本书的封面设计简洁大气，透露出一种严谨的学术气息。我是在寻找与生物信息学相关的入门书籍时偶然发现它的。这本书的装帧质量很高，纸张手感厚实，印刷清晰，这在如今很多追求快速出版的图书中是难得的。我尤其欣赏它在内容组织上的逻辑性。作者似乎非常注重读者的学习体验，从基础概念的引入到复杂实验步骤的讲解，过渡得非常自然，不会让人感到突兀或信息量过载。虽然我目前对基因微阵列技术还处于初级阶段的了解，但光是翻阅目录和前言，我就能感受到其内容覆盖的广度和深度。它似乎不仅仅停留在理论层面，更强调“实务操作”的部分，这对于渴望将知识转化为实际操作能力的科研新手来说，无疑是一个巨大的福音。我期待着深入阅读后，能真正掌握这项技术，为我的研究项目提供有力的技术支持。

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我对这本书的深度和广度感到非常震撼。它似乎构建了一个完整的知识体系框架，从基因组学的基础知识到微阵列芯片的设计原理，再到数据采集和质量控制，几乎涵盖了整个工作流程的各个环节。尤其让我感兴趣的是，它似乎还探讨了不同类型微阵列平台之间的比较和适用性分析，这显示了作者对该领域的全面洞察力，而不是仅仅局限于某一种特定技术。对于我们实验室来说，我们需要根据不同的研究目标选择最合适的平台，这本书应该能提供非常中立和专业的建议。这本书的内容不仅仅是“怎么做”，更深入到“为什么这么做”，这种对底层逻辑的阐述，是任何一本合格的实操手册都不可或缺的基石。

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这本书的文字风格非常适合需要快速掌握核心技能的读者。作者的叙述方式非常直接，直奔主题，没有过多冗余的修饰和不必要的理论铺陈，这对于时间紧张的实验室人员来说简直太友好了。我特别注意到它在讲解操作流程时，那些细微的注意事项都被标注得非常清楚，比如试剂的储存条件、关键步骤的温度控制等，这些细节往往是实验成败的关键。这种“手把手”的教学方式，让我感觉仿佛有一位经验丰富的导师在旁边指导。我之前尝试阅读一些国外引进的教材，虽然内容权威，但翻译过来的术语和表达方式总有些晦涩难懂，而这本书的本土化语言表达非常地道、流畅，极大地降低了理解门槛。希望它能在复杂的数据分析部分也能保持这种清晰的风格。

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这本书的排版设计在专业技术书籍中属于上乘之作。图表的使用非常到位，关键流程图清晰明了，复杂的分子结构示意图也绘制得精确且易于辨认。我留意到它在描述数据分析流程时，引用了大量的流程图和截图示例，这对于理解算法的执行步骤至关重要。很多技术书籍的图表往往模糊不清，或者与文字描述脱节，但这本完全没有这个问题。它似乎还专门为不同经验水平的读者设置了不同的阅读路径，例如，对于初学者，可能建议先关注基础操作章节；而对于有经验的分析人员，可以直接跳到高级数据处理和结果解读部分。这种细致入微的结构设计，体现了作者对不同层次读者的尊重和关怀。

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从整体的风格来看，这本书展现了一种非常务实和面向解决问题的态度。它没有沉溺于过时的技术细节，而是似乎将重点放在了当前实验室中最常用、最可靠的方法上。我特别期待阅读有关数据标准化和批次效应校正的部分，因为这是微阵列数据分析中最令人头疼的环节之一。如果这本书能提供一套经过验证的、可操作的策略来应对这些挑战，那么它的价值将不可估量。这本书给我的感觉是，它不只是一本参考书，更像是一份实战指南，是帮助研究者少走弯路的宝贵资源。它传递出一种信息：掌握了书中的内容，就能在实际的科研工作中站稳脚跟。

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