Analyzing Microarray Gene Expression Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:McLachlan, Geoffrey J./ Do, Kim-Anh/ Ambroise, Christophe

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2004-8

价格:371.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471226161

丛书系列:

图书标签:

• 基因表达谱分析
• 微阵列
• 生物信息学
• 数据分析
• 统计学
• 基因组学
• 生物医学
• 机器学习
• R语言
• 生物信息学工具

深入探索生物信息学前沿：从基础理论到高级算法的实践指南 本书并非一本关于微阵列基因表达数据分析的专业教材，而是旨在为生物信息学、计算生物学、以及对高通量测序数据处理感兴趣的科研人员和高级学生提供一个全面而实用的参考框架。 我们将目光投向生物信息学领域更广阔的图景，聚焦于当前生命科学研究中数据处理和模式识别的核心挑战。 本书的核心目标是搭建一座连接生物学问题与计算解决方案的桥梁。它首先从计算生物学基础入手，涵盖了生物大分子结构预测、序列比对的理论基础（如Smith-Waterman和BLAST的算法演进），而非侧重于特定技术平台的数据解读。我们将深入探讨如何高效地处理和存储海量的基因组、转录组和蛋白质组数据，强调数据清洗、质量控制（QC）和标准化流程的必要性，这些是任何大规模生物数据分析项目成功的基石。 第一部分：生物数据管理与计算基础 本部分首先确立了有效数据处理的计算范式。我们不直接讨论微阵列的荧光信号处理，而是侧重于下一代测序（NGS）数据的核心挑战。这包括对Illumina和PacBio等平台原始数据的质量评估，重点介绍FastQC报告的深入解读，以及如何运用Trimmomatic或Cutadapt等工具进行高效的接头和低质量序列去除。随后，我们详细阐述了序列比对的算法复杂度问题，对比了BWA-MEM、Bowtie2等主流工具在内存占用和比对精度上的权衡，并提供了将比对结果（SAM/BAM格式）转化为可操作数据（如Pileup或VCF）的实用脚本和方法论。 特别地，我们为读者构建了一个统计学推断的坚实基础。这部分超越了简单的差异表达分析，而是深入探讨了偏差（Bias）、方差（Variance）在生物实验设计中的影响，以及如何应用贝叶斯方法来处理小样本量数据的不确定性。我们将介绍如何构建稳健的实验设计矩阵，理解批次效应（Batch Effect）的来源，并运用诸如ComBat等先进的批次效应校正技术，确保下游分析的生物学意义而非技术噪音。 第二部分：复杂生物系统的建模与模式识别 随着数据复杂度的提升，传统的单变量分析已无法满足需求。本书的第二部分将重点转向多维数据分析和系统生物学建模。 在网络和通路分析方面，我们摒弃了对特定芯片探针的依赖，转而关注基因功能富集分析（Gene Ontology, Pathway Analysis） 的底层逻辑。我们将详细介绍Hypergeometric Test、Fisher's Exact Test在富集分析中的应用，并引入更复杂的富集评估方法，如Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) 的原理和实现。更重要的是，我们会探讨如何利用生物学知识图谱（如KEGG, Reactome）来构建和可视化复杂的调控网络，并应用图论算法（如PageRank）来识别网络中的关键节点或“枢纽基因”。 聚类分析与降维技术是理解高维生物数据的关键。本书对K-means、层次聚类等经典算法进行了详尽的数学回顾，但我们将重点放在现代降维技术上。主成分分析（PCA）被视为数据探索的起点，但我们更深入地介绍了非线性降维方法，如t-SNE和UMAP。读者将学习如何选择合适的距离度量（如欧氏距离、相关性距离），以及如何解释高维空间中的嵌入结构，从而揭示数据中潜在的亚群或疾病分型。 第三部分：机器学习与深度学习在生物数据中的应用 本书的第三部分将焦点完全转向前沿的计算方法论，这些方法可以通用地应用于任何高通量数据集，无论是测序数据还是高内涵成像数据。 我们首先系统性地介绍了监督学习在生物分类问题中的应用，如使用支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）来预测疾病状态或药物反应。对于这些模型的建立，我们强调特征选择（Feature Selection）的重要性，介绍诸如Lasso回归和递归特征消除（RFE）等技术，以解决生物数据中“样本少、特征多”的“$p gg n$”问题。 随后，本书将篇幅重点投入到深度学习（Deep Learning） 在结构化生物数据处理中的潜力。我们将从基础的神经网络结构开始，介绍如何构建卷积神经网络（CNN）用于处理序列数据中的局部模式（如启动子区域的识别），以及如何利用循环神经网络（RNN）或Transformer架构来捕获基因调控元件或蛋白质序列中的长程依赖关系。我们还将探讨无监督学习，特别是自编码器（Autoencoders）在降噪和特征提取方面的应用，这对于从嘈杂的实验数据中提取本质低维表示尤为关键。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将生物学直觉与尖端计算工具相结合的能力。它不局限于任何特定的技术平台，而是提供一套通用、可迁移的计算思维框架。通过对算法原理的透彻理解和对大规模数据处理实践的强调，读者将能够自信地迎接未来任何形式的高通量生物学数据的分析挑战，无论是单细胞多组学整合，还是跨物种的比较基因组学分析。本书提供了必要的工具箱，确保读者能够独立设计、执行并批判性地解释复杂的计算生物学研究。

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