卫生统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:陈长生 编

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2005-1

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787502348755

丛书系列:

图书标签:

• 卫生统计学
• 统计学
• 流行病学
• 公共卫生
• 生物统计学
• 医学统计
• 研究方法
• 数据分析
• 健康科学
• 医学

《生物信息学导论与应用》 书籍简介 在当代生命科学研究的浪潮中，生物信息学已成为不可或缺的核心驱动力。它如同连接海量生物数据与深刻生命理解的桥梁，正在以前所未有的速度和深度重塑我们对基因组、蛋白质组乃至整个生命系统的认知。《生物信息学导论与应用》正是为渴望跨越生物学、计算机科学与统计学知识鸿沟的科研人员、研究生以及高年级本科生精心打造的一部全面而实用的指南。 本书旨在系统性地介绍生物信息学的基本理论框架、核心算法以及在实际研究中的应用案例。我们深知，一个扎实的理论基础是有效应用的前提，因此，全书结构精心设计，力求从基础概念出发，逐步深入到前沿技术，确保读者能够构建起清晰、完整的知识体系。 第一部分：基础构建与数据处理 本书的开篇聚焦于生物信息学的数据源和基础工具链的搭建。我们首先探讨了现代生命科学研究中产生的主要数据类型，如DNA测序数据（NGS）、蛋白质结构数据、基因表达谱以及宏基因组数据等，详细阐述了这些数据的特性、质量控制的必要性与基本流程。 随后，重点讲解了处理这些高通量数据的关键技术。包括序列比对（Sequence Alignment）的经典算法——Smith-Waterman和BLAST的原理及其在数据库检索中的应用。我们不仅会分析这些算法的时间复杂度和局限性，还会介绍如何利用现代并行计算框架来加速大规模比对过程。在处理原始测序数据时，错误校正（Error Correction）和序列组装（Genome Assembly）是至关重要的步骤。本书将详细解析De Bruijn图和Overlapping-Layout-Consensus (OLC) 等组装策略，帮助读者理解从海量短读长序列中重建完整基因组的复杂机制。 第二部分：基因组学与转录组学的核心实践 进入第二部分，我们将深入生物信息学最活跃的应用领域——基因组学和转录组学。 在基因组学方面，基因预测（Gene Prediction）是理解基因组功能蓝图的核心。我们全面梳理了基于同源性（Homology-based）、基于从头预测（Ab initio）以及混合模型的预测方法。对于真核生物基因结构预测的复杂性，我们投入了大量篇幅，解释了剪接位点（Splice Site）识别、外显子内含子边界确定的统计模型。此外，对变异检测（Variant Calling）的讨论是现代医学基因组学的基石。我们详细阐述了从比对文件中识别单核苷酸多态性（SNPs）和结构变异（SVs）所依赖的概率模型，包括贝叶斯方法在区分真实突变与测序错误中的作用。 转录组学部分则专注于RNA测序（RNA-Seq）数据的分析。从原始FASTQ文件的质量评估、read的定量（Quantification）到差异表达分析（Differential Expression Analysis），本书提供了一步步的操作指南。重点讲解了如DESeq2和edgeR等基于负二项分布模型的统计方法，如何准确地识别在不同生理条件下表达水平发生显著变化的基因。同时，我们探讨了更高级的转录组分析，如可变剪接（Alternative Splicing）事件的发现与注释，以及lncRNA等新型调控元件的鉴定流程。 第三部分：蛋白质组学与结构生物信息学 生命功能的执行者是蛋白质。本书的第三部分将目光投向蛋白质世界，涵盖了从蛋白质序列分析到其三维结构预测的广阔领域。 序列分析部分，我们深入探讨了蛋白质结构域（Domain）的识别、功能注释（如Gene Ontology分类）以及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建与拓扑分析。对于PPI网络，本书不仅介绍如何利用实验数据构建网络，更重要的是，如何运用图论算法（如中心性指标、模块发现）来揭示关键调控节点和潜在的生物学通路。 结构生物信息学是生物信息学的皇冠之一。尽管近年来深度学习在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展，理解传统的物理化学基础和算法依然重要。本书详细回顾了同源建模（Homology Modeling）、穿线法（Threading）的原理，并对AlphaFold2等基于深度学习的方法进行了原理性的概述，分析它们如何利用多序列比对信息和注意力机制来预测距离矩阵和二硫键，最终推导出高精度的三维结构。 第四部分：系统生物学与高级应用 在最后一部分，我们将前述的离散分析工具整合起来，探讨生物信息学在系统生物学中的整合应用。 代谢网络（Metabolic Network）和信号转导通路（Signaling Pathway）的建模是理解细胞整体行为的关键。我们介绍了如何利用约束优化方法（Constraint-Based Reconstruction and Analysis, COBRA）对代谢流进行预测和分析，模拟细胞在不同环境条件下的生理状态。 此外，本书还涵盖了新兴的前沿方向，例如单细胞测序（scRNA-Seq）数据分析的特有挑战（如稀疏性、批次效应），以及如何运用降维技术（如t-SNE, UMAP）和聚类算法识别新的细胞亚群。在计算方法论上，我们将讨论如何利用贝叶斯网络、马尔可夫随机场等统计工具，来构建更具解释性的因果模型，超越简单的相关性分析。 学习资源与实践导向 本书的特色在于其强烈的实践导向。每一章后都附带了详细的案例研究和代码示例（主要基于R和Python生态系统）。我们精选了当前行业内最常用且经过充分验证的开源工具包，指导读者在真实数据集上重现关键分析流程。全书目标不仅是传授知识，更是培养读者独立解决复杂生物学问题的计算思维能力。通过阅读本书，读者将能够熟练地驾驭生物信息学的强大工具箱，将海量数据转化为具有生物学意义的发现。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织非常有条理，逻辑清晰，循序渐进，使得我在学习过程中能够逐步掌握统计学的核心概念。作者在编写时，显然考虑到了读者的学习曲线，从最基础的描述性统计和概率论开始，逐步深入到统计推断、回归分析、生存分析等更高级的主题。我曾尝试过阅读一些跳跃性较大的统计学书籍，导致在理解后续内容时感到困难，而这本书在这方面做得尤为出色。它就像一个精心设计的知识地图，指引我一步一步地深入到卫生统计学的核心。特别值得一提的是，在介绍统计推断时，作者将中心极限定理、参数估计、假设检验等概念有机地结合起来，让我清晰地理解了从样本推断总体的基本原理。在学习完这些内容后，我能够更有信心地去解读医学研究中的统计结论。此外，书中还提供了一系列习题，这些习题的难度适中，并且与章节内容紧密结合，能够有效地巩固我的学习成果。通过做这些习题，我不仅能够检验自己对知识的掌握程度，还能够通过实际操作来加深对统计方法的理解。这本书的完整性和系统性，让我觉得它不仅仅是学习的工具，更是一部值得反复研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计朴实无华，却散发着一种严谨的学术气息，让我对即将展开的阅读旅程充满了期待。翻开第一页，我便被其清晰的排版和流畅的语言所吸引。作者的文笔十分细腻，对于一些抽象的概念，能够用通俗易懂的语言进行解释，并辅以生动形象的比喻，让我在初次接触这个领域时，不会感到丝毫的畏惧。书中的案例分析部分尤其令我印象深刻，每一个案例都紧密结合实际生活中的健康问题，通过数据分析揭示其背后的规律和意义。我特别欣赏作者在数据呈现方式上的多样性，图表、表格、甚至是一些示意性的图形，都能够帮助我更直观地理解统计结果。例如，在讲解样本量选择的部分，作者并没有仅仅罗列公式，而是通过一个模拟实验，让我们体会到不同样本量对结果准确性的影响，这种“做中学”的教学方式，大大增强了我的学习兴趣和理解深度。更值得一提的是，作者在介绍统计方法时，总会强调其背后的逻辑和应用场景，而不是简单地堆砌知识点。这让我明白，统计学并非枯燥的数学游戏，而是解决实际问题的有力工具。我曾在一篇文章中读到关于某种疾病发病率的研究，当时对其中的统计图表感到十分困惑，而这本书恰好解释了我当时的疑惑，让我恍然大悟。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，引领我在统计学的世界里探索前行，发现那些隐藏在数据中的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常吸引人，作者的文字充满了智慧和洞察力，能够将枯燥的统计学知识讲得引人入胜。他善于运用提问的方式来引导读者思考，并在解答问题的过程中，逐步揭示统计学的奥秘。例如，在讲解统计抽样的原理时，作者并没有直接给出各种抽样方法的定义，而是先提出“我们如何才能从一个庞大的群体中，通过观察一小部分人，来推断整个群体的特征？”这样的问题，然后通过层层递进的解释，让我们理解系统抽样、分层抽样、整群抽样等方法的原理和优缺点。这种“问题驱动”的学习方式，让我始终保持着学习的动力和好奇心。我曾在一篇文章中读到关于民意调查的报道，对其中的抽样误差感到很好奇，而这本书对抽样误差的讲解，以及如何通过样本量来控制抽样误差，让我茅塞顿开。此外，作者在讲解统计推断时，还穿插了一些关于概率论发展史的轶事，这些内容不仅让我对概率论有了更深的理解，也让我认识到统计学是一门不断发展的科学。总而言之，这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，它让我学会如何用统计学的视角去观察和分析世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常讨喜，作者的文字功底深厚，行文流畅，字里行间透露出一种对统计学研究的热情和对读者学习体验的关怀。在讲解一些复杂的统计理论时，作者善于运用类比和生活化的语言，将深奥的数学原理转化为易于理解的逻辑。我曾有过学习其他统计学书籍的经历，常常因为过于枯燥的数学公式而感到沮丧，但在这本书中，我从未有过这种感觉。作者在介绍概念时，总是先从宏观层面描绘其重要性，再逐步深入到微观细节，并且在每一步都留有思考的空间。例如，在讲解假设检验的步骤时，作者不仅仅是列出P值、显著性水平这些概念，还会强调其背后的决策逻辑，以及如何避免犯第一类错误和第二类错误。这让我对统计推断有了更深刻的理解。此外，书中还穿插了一些历史故事和统计学家的趣闻轶事，这些内容不仅增添了阅读的趣味性，也让我体会到统计学发展过程中的曲折和创新。我尤其喜欢作者在讲解置信区间时，用“一个范围，我们有95%的信心真实值在这个范围内”这样的表述，这种表述比单纯的公式更富有画面感。总而言之，这本书让我觉得学习卫生统计学并非一件难事，而是一段充满乐趣和发现的旅程，作者就像一位经验丰富的向导，带领我在统计学的迷宫中找到正确的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是其案例的丰富性和时效性。作者在内容组织上，似乎特别注重与当前社会热点和公共卫生挑战相结合。无论是关于传染病的传播模型，还是慢性病的危险因素分析，亦或是健康公平性的统计评估，书中都引用了大量的真实世界案例。这些案例不仅使得抽象的统计概念变得具体生动，更让我看到了统计学在解决实际健康问题中的巨大潜力。我记得有一段时间，社会上对某一种新兴疾病的防控感到焦虑，而这本书中关于疫情监测和风险评估的章节，为我提供了一个清晰的分析框架。作者通过对历史疫情数据的回顾和分析，讲解了如何运用统计学的方法来预测疾病的传播趋势，评估干预措施的效果，以及识别高危人群。这些知识的学习，让我能够更冷静、更理性地看待公共卫生事件，并理解科学家们在其中所做的努力。此外，书中对于一些非参数统计方法的介绍，也让我受益匪浅。在许多情况下，我们可能无法满足参数检验的假设条件，而非参数方法则提供了另一条有效的途径。例如，Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，在处理偏态分布或等级数据时尤为重要。这本书的价值，就在于它能够提供一套系统性的统计学知识体系，并且能够通过鲜活的案例，将这些知识与现实世界的健康问题紧密联系起来，让我感受到学习的价值和意义。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我最感到惊喜的是其内容的深度和广度。它不仅涵盖了卫生统计学的基础理论，还深入探讨了许多当前流行病学研究和公共卫生实践中常用的高级统计方法。例如，在关于回归分析的部分，作者对不同类型的回归模型，如线性回归、逻辑回归、泊松回归等，都进行了详尽的阐述，并详细讲解了如何选择合适的模型以及如何解释模型结果。这些内容对于我理解和分析医学文献中的统计数据至关重要。我曾多次在阅读研究论文时，对作者使用的统计方法感到模糊不清，这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者在讲解这些复杂方法时，并没有回避其数学基础，而是以一种清晰且有条理的方式呈现，使得即使是初学者也能逐步掌握。此外，书中还涉及了生存分析、多因素分析、以及一些时间序列分析等内容，这些都是在疾病监测、健康管理和政策评估中不可或缺的工具。我尤其喜欢作者对于多重比较问题的讨论，以及如何通过 Bonferroni校正、 Holm-Bonferroni方法等来处理这个问题，这对于避免假阳性结果具有重要的指导意义。这本书让我认识到，卫生统计学不仅仅是数字的堆砌，更是一种严谨的科学思维方式，它能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的见解，从而更好地认识和改善人类健康。

评分☆☆☆☆☆

这本书的图文结合做得非常出色，作者在讲解统计概念时，大量运用了图表、流程图、示意图等视觉元素，极大地增强了内容的直观性和易理解性。我曾有过学习一些完全依赖文字描述的统计学书籍，常常因为抽象的概念而感到抽象和难以把握，而这本书在这方面做得尤为突出。例如，在讲解抽样分布时，作者不仅给出了公式，还绘制了不同样本量下抽样分布的图形，让我们直观地感受到中心极限定理的威力。在学习假设检验时，作者用流程图清晰地展示了决策的每一步，包括设定原假设和备择假设、计算检验统计量、确定临界值或P值、以及做出统计推断。这种清晰的视觉化呈现，让我能够快速掌握统计检验的逻辑。此外，书中还引用了许多真实的统计图表，例如，柱状图、折线图、散点图、饼图等，并详细讲解了如何解读这些图表所传达的信息。了解如何正确解读统计图表，对于理解医学文献和科研报告至关重要。这本书的图文并茂，让我觉得学习统计学变得轻松有趣，并且能够帮助我更有效地吸收和应用知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度都令我印象深刻，作者在讲解统计学概念时，力求全面而深入，并且能够将一些复杂的概念以清晰易懂的方式呈现。在学习完一些基础的统计方法后，本书还进一步介绍了许多更高级的统计模型和技术，例如，多层次模型、广义估计方程（GEE）、混合效应模型等。这些模型在处理具有复杂数据结构（如嵌套数据、重复测量数据）的研究设计时尤为重要，而作者对它们的讲解，不仅包含了理论基础，还给出了实际的应用案例。我曾尝试阅读过一些关于这些高级统计方法的文献，但往往因为缺乏系统性的基础知识而感到困惑，而这本书恰好弥补了我的这一不足。作者在讲解多层次模型时，非常详细地阐述了模型的结构、参数解释以及如何进行模型拟合，这对于我理解一些关于社区健康、家庭健康等方面的研究非常有帮助。此外，书中对统计建模的诊断和评估方法也进行了深入的探讨，例如，残差分析、模型拟合优度检验等，这些都能够帮助我更严谨地进行统计分析。总而言之，这本书不仅能为我打下坚实的统计学基础，还能帮助我掌握更高级的分析工具，让我能够更自信地面对复杂的科研挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实践应用方面的指导性非常强，作者并没有将统计学理论停留在抽象的层面，而是时刻强调其在解决实际健康问题中的应用。书中大量的案例分析，都是直接取材于公共卫生领域，例如，关于疫苗接种有效性的评估，疾病筛查的诊断价值分析，以及健康促进项目效果的评估等等。这些案例不仅让我看到了统计学工具的强大威力，也让我对统计学在改善人类健康方面的贡献有了更深的认识。我记得在一篇文章中，看到关于某个地区的孕产妇死亡率下降的报道，当时很好奇是如何得出这个结论的，而这本书中关于队列研究和病例对照研究的设计和分析方法，为我提供了答案。作者详细讲解了如何通过这些研究方法来识别影响孕产妇健康的危险因素，以及如何评估干预措施的效果。此外，书中还对统计软件的应用进行了一些介绍，虽然没有深入到具体的软件操作，但为我指明了学习的方向。了解如何运用统计软件进行数据分析，是统计学实践中非常重要的一环。这本书的实用性，让我觉得它不仅仅是理论学习的教材，更是未来从事公共卫生相关工作的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置非常合理，逻辑清晰，循序渐进，使得学习过程更加顺畅。作者在编写时，显然花费了大量心思来组织内容，确保每一章都能够在前一章的基础上进一步深化和拓展。从最基础的描述性统计，到概率论基础，再到统计推断，最后到回归分析和生存分析等高级主题，每一个部分的过渡都显得自然而然。我曾尝试过阅读一些跳跃性较强的统计学书籍，导致在理解后续内容时感到困难，而这本书在这方面做得尤为出色。它就像一个精心设计的知识地图，指引我一步一步地深入到卫生统计学的核心。特别值得一提的是，在介绍统计推断时，作者将中心极限定理、参数估计、假设检验等概念有机地结合起来，让我清晰地理解了从样本推断总体的基本原理。在学习完这些内容后，我能够更有信心地去解读医学研究中的统计结论。此外，书中还提供了一系列习题，这些习题的难度适中，并且与章节内容紧密结合，能够有效地巩固我的学习成果。通过做这些习题，我不仅能够检验自己对知识的掌握程度，还能够通过实际操作来加深对统计方法的理解。这本书的完整性和系统性，让我觉得它不仅仅是学习的工具，更是一部值得反复研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆