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

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出版者:Blackwell Pub

作者:Quackenbush, John

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:

价格:$ 82.00

装帧:Pap

isbn号码:9781405106825

丛书系列:

图书标签:

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

《现代生物信息学数据挖掘与应用》 内容简介 本书旨在为生命科学研究者、生物信息学专业人士以及对前沿生物数据分析感兴趣的读者，提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用现代计算方法和统计学工具，从海量的生物学数据中提取有意义的知识。本书聚焦于后基因组时代产生的大型数据集的处理、分析与解读，内容涵盖了从基础数据结构到复杂算法应用的多个层面。 第一部分：生物学大数据基础与数据管理 本部分首先建立了理解现代生物学数据的理论基础。我们详细阐述了当前生命科学研究中主要的“组学”数据类型，如全基因组测序（WGS）、转录组测序（RNA-Seq）以及表观遗传学修饰数据（ChIP-Seq, ATAC-Seq）的特点、数据生成流程及其潜在的偏差来源。 重点讨论了生物信息学数据库的架构与检索策略。内容包括如何高效地使用NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser等核心资源，以及如何利用API和脚本语言（如Python的Biopython库）进行自动化数据获取与整合。书中不仅介绍了关系型数据库的基本原理，还探讨了面向对象数据库和图数据库在复杂生物网络建模中的应用潜力。 数据质量控制（QC）是本部分的核心议题。我们深入分析了用于评估测序数据质量的标准指标（如Phred分数、序列覆盖度和GC含量分布），并提供了使用FastQC、MultiQC等行业标准工具进行系统性质量评估和报告生成的实践指南。针对数据预处理中的常见挑战，如接头序列去除、低质量碱基截断和序列比对误差的校正，本书提供了详细的步骤和性能比较。 第二部分：核心组学数据分析流程 本部分深入剖析了当前主流组学数据的标准分析流程。 转录组分析（RNA-Seq）： 我们系统地介绍了从原始FASTQ文件到可解释生物学结果的完整路径。内容涵盖了序列比对算法（如STAR, HISAT2）的选择与优化，基因和转录本水平的定量方法（如Salmon, Kallisto, featureCounts），以及差异表达分析（DEA）的统计学基础。DEA部分详细讲解了负二项分布模型（如DESeq2和EdgeR）的假设检验、多重检验校正（FDR控制）以及效应量估计。此外，还探讨了针对特殊RNA-Seq数据（如scRNA-Seq）的降维技术（PCA, t-SNE, UMAP）和细胞亚群鉴定方法。 基因组变异检测与注释： 本章侧重于DNA测序数据中的单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（Indel）以及结构变异（SV）的识别。我们详细比较了GATK Best Practices流程与FreeBayes等工具的性能差异。变异数据的专业注释是关键环节，书中详细介绍了如何使用SnpEff、VEP等工具，结合公共数据库（如dbSNP, ClinVar, gnomAD）对变异进行功能预测（如对蛋白序列、剪接位点的影响）和临床意义分级。 表观遗传学数据分析： 针对ChIP-Seq和ATAC-Seq数据，本书讲解了峰值识别（Peak Calling）算法（如MACS2）的原理及其参数调优。随后，重点讨论了如何进行跨样本的峰值重叠分析、峰区域的富集分析（GO/KEGG通路分析）以及染色质可及性区域的变化解读。 第三部分：高级分析：功能预测与系统生物学 本书的高级章节将分析结果提升到功能和系统层面。 通路富集与网络构建： 详细介绍了基于基因列表的功能富集分析方法，包括超几何检验和Fisher精确检验的实现，以及如何解读富集结果。更进一步，本书探讨了如何构建基因调控网络（GRN）和蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）。内容包括使用STRING数据库进行网络推断，以及使用Cytoscape等可视化工具进行网络拓扑分析（如中心性度量）和模块识别。 机器学习在生物学中的应用： 鉴于机器学习在复杂预测任务中的强大能力，本章专门介绍了几种核心算法在生物数据中的实际应用案例。这包括使用支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）进行疾病分类和预后预测。我们还介绍了深度学习的基本概念，特别是卷积神经网络（CNN）在序列特征提取中的潜力，以及如何构建用于预测非编码区功能的模型。 单细胞数据整合与批次效应校正： 针对日益增多的单细胞数据集，本书提供了前沿的整合策略。这包括对多个单细胞数据集进行标准化、降维和对齐的技术，重点讲解了如Seurat的CCA/RPCA方法和Harmony算法用于消除技术批次效应的原理和操作流程。 第四部分：数据可视化与报告规范 高质量的可视化是有效沟通科学发现的基石。本部分强调了图形设计的科学性和艺术性。内容涵盖了从基础的散点图、箱线图到复杂的火山图、热图（Heatmap）和弦图（Circos Plot）的绘制技巧。书中推荐了R的ggplot2包和Python的matplotlib/seaborn库，并提供了创建符合科学期刊发表标准的出版级图形的实践指导。 最后，本书强调了数据共享与可重复性。我们讨论了FAIR原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在生物学数据管理中的重要性，并提供了使用Notebook技术（如Jupyter Notebook或R Markdown）来整合代码、结果和文本分析过程的完整范例，确保研究工作的透明度和可重复性。 本书的编写风格注重实用性，融合了严格的统计学原理与最新的计算工具实践，旨在成为生命科学研究者掌握现代数据驱动生物学分析技能的有力参考书。

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