Analysis of Phylogenetics and Evolution with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Paradis, Emmanuel

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2006-7

价格:$ 84.69

装帧:Pap

isbn号码:9780387329147

丛书系列:

图书标签:

• 系统发育学
• 进化生物学
• R语言
• 生物信息学
• 分子进化
• 统计遗传学
• 数据分析
• 生物统计学
• 计算生物学
• 进化树

《当代生物学研究方法：基于数据驱动的进化分析与模型构建》 第一部分：生物学数据基础与前沿处理技术 本书聚焦于现代生物学研究的核心——海量数据的获取、清洗、整合与高质量可视化，旨在为科研人员提供一套系统且实用的数据驱动方法论。在生物信息学和组学时代，数据的复杂性和维度爆炸对传统分析范式构成了严峻挑战。 第一章：现代生物学数据源与结构化 本章深入探讨了当前生物学研究中主要数据类型的特性与获取途径。首先，详细介绍了高通量测序技术（如全基因组测序、转录组测序、单细胞测序）产生的数据的原始格式（FASTQ、BAM/SAM）及其内在的生物学信息承载能力。随后，对蛋白质组学数据（如质谱数据）、表观遗传学数据（如ChIP-seq、ATAC-seq）的结构特点进行了剖析。重点在于如何将这些异构数据进行有效整合，构建统一的分析平台。 1.1 高通量数据的预处理与质量控制： 强调了原始数据质量对后续分析的决定性影响。详细讲解了序列比对的原理，以及如何使用主流工具包进行错误过滤、低质量碱基截断和重复序列的识别与去除。引入了针对特定数据类型的质量评估指标（如Q值分布、覆盖度均匀性）。 1.2 数据库资源的高效检索与利用： 梳理了NCBI、EBI、UniProt、PDB等核心公共数据库的架构。教授读者如何设计高效的查询策略，并利用API或批量下载工具，获取大规模、标准化、可重复利用的数据集，避免“数据孤岛”现象。 第二章：生物学数据的高级可视化与探索性分析 (EDA) 数据的直观呈现是科学发现的起点。本章侧重于超越基础绘图的进阶可视化技术，帮助研究人员迅速洞察数据集中的潜在模式、异常值和潜在偏差。 2.1 多维数据降维与可视化： 深入讨论了主成分分析 (PCA)、t-SNE 和 UMAP 在生物数据探索中的应用。通过实例演示如何利用这些技术将高维的基因表达或遗传变异数据投影到二维或三维空间，以揭示样本间的内在聚类关系或时间序列变化。 2.2 网络分析的可视化： 阐述了基因调控网络、蛋白质相互作用网络（PPI）的构建方法，并介绍了 Cytoscape 等专业工具的高级布局算法（如力导向图）和属性映射技术，用以突出关键节点（Hub Genes）和功能模块。 2.3 动态与交互式可视化： 探讨了如何利用现代前端库创建可交互的、支持缩放和平移的生物学图表，例如用于展示基因家族进化树的交互式分支图，或用于追踪细胞状态转变的动态轨迹图。 第二部分：计算统计学在生物学建模中的应用 本部分将理论与计算实践相结合，详细介绍用于推断生物学机制的统计学模型和计算工具。重点关注模型的假设检验、参数估计以及模型选择的严谨性。 第三章：概率论与统计推断在生物学中的基础应用 本章夯实了统计学基础，特别关注生物数据中常见的非正态分布和高方差问题。 3.1 随机过程与计数模型： 讲解了泊松分布在计数数据（如测序深度）中的适用性，以及负二项分布在处理过度离散（over-dispersion）的表达数据时的优势。讨论了零膨胀模型的必要性。 3.2 非参数统计方法的选择与实施： 鉴于许多生物学数据集难以满足参数检验的严格假设，本章重点介绍了秩和检验、置换检验（Permutation Tests）的原理和应用场景，强调了其在小样本或非正态分布数据分析中的鲁棒性。 3.3 多重比较校正的策略： 详细分析了FDR（False Discovery Rate）控制（如Benjamini-Hochberg过程）在基因集富集分析和GWAS研究中的重要性，并对比了Bonferroni校正的优缺点。 第四章：高级回归模型与机器学习在生物预测中的应用 现代生物学研究越来越依赖于预测模型来解析复杂系统的行为。本章侧重于构建具有生物学解释力的预测模型。 4.1 广义线性模型 (GLM) 的扩展： 超越基础的线性回归，深入探讨了逻辑斯谛回归用于二分类问题（如疾病状态预测）以及多项式回归在量化多个因素协同效应中的作用。重点在于如何通过残差分析来诊断模型拟合的生物学合理性。 4.2 混合效应模型 (Mixed-Effects Models)： 针对具有层次结构或重复测量的生物学设计（如纵向队列研究、多批次实验），本章详细介绍了混合效应模型如何有效分解固定效应和随机效应对方差的贡献，以获得更精确的效应估计。 4.3 监督式机器学习： 介绍了支持向量机 (SVM) 和随机森林 (Random Forest) 在生物标记物筛选中的应用。强调了特征选择（Feature Selection）的重要性，以及如何利用交叉验证（Cross-Validation）评估模型的泛化能力，而非仅仅是拟合能力。讨论了模型的可解释性（Interpretability）问题，如何从复杂的模型中提取生物学洞见。 第三部分：系统生物学与模型验证 本部分将分析的焦点从个体基因或分子转向相互作用的系统层面，并探讨如何确保计算结果的生物学可靠性。 第五章：基于网络和图论的系统分析 系统生物学要求我们理解组件间的相互作用。本章侧重于利用图论工具解析系统结构。 5.1 网络拓扑学分析： 深入讲解了中心性指标（如度中心性、介数中心性、接近中心性）的生物学意义。如何利用这些指标识别网络中的关键调控者或功能枢纽。 5.2 模块识别与功能注释： 介绍了识别生物网络中紧密耦合的功能模块（如使用Louvain或Walktrap算法）的技术，并结合GO（Gene Ontology）和KEGG通路数据库，对发现的模块进行统计学富集分析，赋予结构以生物学功能解释。 5.3 网络扰动与动态模拟： 讨论了如何模拟特定基因敲除或药物干预对整个网络稳态的影响，引入基本的动态系统模型（如微分方程）来初步探索系统对扰动的响应。 第六章：结果的可靠性、可重复性与科学报告 计算生物学的最终挑战在于将计算结果转化为可验证的生物学事实。 6.1 偏差、方差与统计功效 (Power)： 强调了设计实验时需要计算统计功效的重要性，以确保实验设计具有足够的灵敏度来检测预期的效应。深入讨论了系统偏差（Systematic Bias）的来源及其在数据预处理阶段的消除策略。 6.2 可重复研究的实践： 倡导计算工作流的标准化。详细介绍了脚本化分析（Scripting）和版本控制（如Git/GitHub）在维护分析透明度和确保可重复性中的关键作用。 6.3 报告与沟通： 指导读者如何清晰、无歧义地报告统计结果，包括报告效应量（Effect Sizes）、置信区间（Confidence Intervals）而非仅仅是P值，确保计算结果能够被领域内的同行有效理解和复现。 本书面向生命科学、生物医学工程以及计算科学领域的高年级本科生、研究生和初级研究人员，旨在弥合生物学直觉与前沿计算分析技术之间的鸿沟，培养一代真正具备数据驱动思维的生物学家。

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