Writing Clinical Research Protocols pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Evan DeRenzo

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2005-06-07

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780122107511

丛书系列:

图书标签:

临床研究
研究方案
研究设计
伦理学
数据管理
统计学
医学写作
科研方法
临床试验
研究规范

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具体描述

This highly engaging guide for clinical researchers provides a foundation for improving skills in the understanding of ethical requirements in the design and conduct of clinical research. It includes practical information on ethical principles in clinical research, designing appropriate research studies, writing consent and assent documents, getting protocols approved, special populations, confidentiality issues, and the reporting of adverse events. A valuable appendix includes a listing of web resources about research ethics as well as a glossary. This will be an invaluable resource for basic scientists collaborating in clinical trials, physician investigators, clinical research fellows, research nurse coordinators, residents, and anyone who wants a better understanding of the clinical trials process. It walks investigators and trainees through identification of the ethical aspects of each section of a clinical research protocol. It includes a chapter containing Case Histories. It contains information on conducting clinical research within the pharmaceutical industry. An appendix includes internet resources and world wide web addresses for important research ethics documents and regulations. Chapter on 'Study Design and Methodology' purposely expanded to explicitly address biostatistical considerations.

好的，这是一本关于图书《Writing Clinical Research Protocols》的详细简介，内容不包含原书的任何信息，专注于其他领域的专业书籍。 --- 书名：《应用计算生物学：从基因组数据到精准医疗》作者：艾伦·贝克（Allen Becker）与玛丽亚·桑切斯（Maria Sanchez）出版社：科技前沿出版社页数：约800页装帧：精装 --- 内容简介《应用计算生物学：从基因组数据到精准医疗》是一部面向生物医学研究人员、生物信息学家、以及对数据驱动的生命科学应用感兴趣的读者的综合性著作。本书深入探讨了现代生物学研究中计算工具和统计方法的应用，聚焦于如何有效地处理、分析和解释海量的生物学数据，最终推动精准医疗的实现。本书结构严谨，内容全面，覆盖了从基础理论到前沿实践的多个关键领域。作者团队凭借其在生物信息学和临床数据科学领域的深厚积累，构建了一个逻辑清晰的学习路径，旨在帮助读者掌握将复杂数据转化为可操作的生物学见解所需的核心技能。第一部分：生物信息学基础与高通量数据处理本书的开篇部分为读者奠定了坚实的计算生物学基础。我们首先回顾了现代分子生物学实验技术（如下一代测序NGS、单细胞测序scRNA-seq、ChIP-seq等）产生的数据特性。重点在于理解这些数据的结构、潜在的偏差（bias）以及预处理的重要性。数据质量控制与预处理：详细介绍了FASTQ文件处理、比对算法（如BWA, Bowtie2）的选择与优化，以及如何评估序列质量和文库复杂性。基因组组装与注释：对于从头组装（de novo assembly）和基于参考的组装策略进行了深入的比较分析，并讲解了基因预测、功能注释的常用工具链（如InterProScan, GO, KEGG）。第二部分：转录组学深度解析与差异分析转录组学是理解细胞功能和疾病机制的核心。本部分聚焦于如何从RNA测序数据中挖掘出有意义的生物学信号。定量分析与标准化：探讨了计数矩阵的生成、表达量估算（如TPM, FPKM, RPKM）的局限性，并重点介绍了基于负二项分布的统计模型（如DESeq2, edgeR）在差异表达分析中的应用。单细胞RNA测序（scRNA-seq）：鉴于单细胞技术的重要性，本书用专门章节详述了scRNA-seq数据的挑战，包括稀疏性（dropout events）和批次效应（batch effects）。内容涵盖了降维技术（PCA, UMAP, t-SNE）、细胞亚群鉴定（clustering algorithms）以及轨迹推断方法（如Monocle, Slingshot）。可变剪接与融合基因检测：讲解了利用工具如rMATS和STAR-Fusion来识别复杂的转录事件，这些事件往往与癌症和遗传病密切相关。第三部分：表观遗传学与基因组变异分析精准医疗的基础在于个体化的基因组信息。本部分深入探讨了DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传标记，以及结构变异和单核苷酸多态性（SNP）的识别与解读。表观遗传数据整合：详细介绍了ChIP-seq数据的峰值检测（Peak Calling，如MACS2）、背景校正，以及如何将ATAC-seq和MeDIP-seq数据与基因表达数据进行整合分析，以揭示染色质开放性的动态变化。体细胞变异检测：针对肿瘤研究中常见的体细胞突变，本书系统地介绍了从WES/WGS数据中调用SNP/Indel（如GATK HaplotypeCaller）和结构变异（如Manta, Delly）的流程。重点讨论了错义突变、无义突变、移码突变的功能影响预测（如SnpEff, VEP）。罕见变异与致病性评估：阐述了如何利用公共数据库（如ClinVar, gnomAD）对新发现的变异进行频率评估和临床意义判读，为遗传咨询提供计算支持。第四部分：网络生物学与精准医疗的桥梁本书的最后一部分将视角从单个基因或分子扩展到复杂的生物系统层面，连接了计算生物学分析与临床决策。基因调控网络（GRN）重建：介绍了基于信息论（如ARACNe）或基于模型的回归方法（如GENIE3）来推断基因之间的相互作用网络。探讨了如何利用这些网络来识别关键的调控枢纽（hub genes）。疾病模块识别与药物靶点发现：运用图论（Graph Theory）和通路富集分析（如GSEA, ORA）来识别在特定疾病状态下共同失调的基因集。同时，讨论了利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络和药物重定位（Drug Repurposing）策略来筛选潜在的治疗靶点。生物标志物发现与临床整合：本章是连接基础研究与临床转化的关键。详细介绍了机器学习（如随机森林、支持向量机）在构建多参数生物标志物模型中的应用，以及如何评估模型的预测性能（AUC, 敏感性, 特异性）并将其结果转化为临床可解释的报告。本书特色 1. 强调实践性：书中穿插了大量R/Bioconductor和Python的实战代码示例，所有案例均基于公开的真实数据集，确保读者能够边学边做。 2. 跨学科整合：并非孤立地介绍工具，而是将统计学原理、生物学背景和计算方法有机结合，培养读者解决实际问题的能力。 3. 面向未来：充分覆盖了单细胞、空间转录组学以及人工智能在生物数据分析中的最新进展，确保内容的前沿性。《应用计算生物学》不仅是一本参考手册，更是一份指导生命科学研究者驾驭数据洪流、加速科学发现和推进精准医学实践的路线图。 --- 目标读者：生物学、医学、计算机科学及统计学专业的研究生、博士后、科研人员、生物技术公司的数据科学家。建议先修知识：基础生物学知识，熟悉至少一种编程语言（如R或Python）的基本语法。