医药数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:249

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出版时间:2009-4

价格:29.00元

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isbn号码:9787030243898

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• 医药统计
• 数理统计
• 生物统计
• 医学统计
• 统计学
• 药物研发
• 临床试验
• 数据分析
• 统计方法
• 医学研究

好的，这是一份为您构思的图书简介，重点围绕“医药数理统计”以外的、专注于现代生命科学与生物信息学交叉领域的专业书籍内容： 基因组学数据挖掘与高通量测序分析实战指南 书籍定位： 本书旨在为生命科学研究人员、生物信息学从业者以及高阶统计学学生提供一套全面、实用的技术栈，专注于如何利用先进的计算和统计方法处理和解读海量的现代生命科学实验数据，特别是基因组学、转录组学和蛋白质组学领域的数据。 核心关注点： 本书完全避开了传统的临床试验设计、药物流行病学或基础生物统计学的核心论述，而是聚焦于“数据生成”到“生物学意义阐释”之间的计算鸿沟。 --- 第一部分：高通量测序数据预处理与质量控制（QC） 本部分深入探讨现代测序技术（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）产生的数据集的特性、挑战与标准化的处理流程。 1. 数据结构与基础工具链： 详细介绍FASTQ、SAM/BAM/CRAM等核心文件格式的内在结构及其相互转换。重点讲解如何搭建高效的Linux/Unix计算环境，并熟练使用BWA、Bowtie2等对齐工具进行初步比对。 2. 质量评估与过滤： 不再是简单的Q值讨论，而是深入到系统偏差（Systematic Bias）的识别。讲解使用FastQC、MultiQC等工具对测序深度、GC含量分布、序列冗余度进行全面评估。关键在于区分生物学信号与技术噪音，并实施针对性的序列过滤、适配器去除和低质量碱基截断策略。 3. 变异识别的复杂性： 针对从头组装（De Novo Assembly）到比对组装（Alignment-based Assembly）的不同策略，详细阐述变异调用（Variant Calling）的流程，包括GATK的最佳实践流程（Base Quality Score Recalibration, BQSR），以及如何处理插入/缺失（Indels）和结构变异（Structural Variants, SVs）的特有挑战。 --- 第二部分：转录组学数据的高级解析与单细胞革命 本章是本书的重点，覆盖了从宏观的组织水平转录组到微观的细胞异质性分析。 1. 差异表达分析（DEA）的范式转变： 本书采用DESeq2和edgeR作为核心分析框架，但重点在于讨论其背后的负二项分布模型假设、离散度估计和批次效应（Batch Effect）的移除。特别设置章节探讨定性（Qualitative）和定量（Quantitative）RNA-Seq数据的差异处理，以及如何使用LIMMA进行微阵列数据的遗留分析。 2. 功能富集分析的深度优化： 超越传统的GO和KEGG富集。我们深入探讨GSEA（基因集富集分析）的原理，强调其在检测微弱但一致的信号中的优势。同时，引入通路激活分析（Pathway Activity Analysis）工具，如ssGSEA，以评估特定生物过程的整体活性而非单个基因的丰度变化。 3. 单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的高维建模： 这是当代生物信息学的核心。内容涵盖从原始计数矩阵到降维可视化的全流程： 数据归一化与去噪： 讨论Splat模型、scran包中的方法，以及如何处理Dropout事件。 降维与聚类： 详细比较PCA、t-SNE、UMAP的应用场景，并系统地介绍Louvain、Leiden等图论基础上的聚类算法。 细胞类型鉴定与轨迹推断： 引入Monocle和Slingshot等工具，用于解析细胞分化、重编程等动态过程，并利用伪时间（Pseudotime）分析来量化时间轴上的基因表达变化。 --- 第三部分：生物学网络的构建与系统生物学建模 本部分将分析结果转化为可解释的生物学模型，侧重于网络科学和因果推断。 1. 基因调控网络（GRN）的重建： 重点介绍基于互补性（Co-expression）和互信息（Mutual Information）的无监督网络构建方法，如ARACNe和GENIE3。随后，转向监督学习方法，利用转录因子ChIP-seq数据或ATAC-seq数据，结合SCENIC等工具，识别出关键的转录调控单元。 2. 蛋白质组学和代谢组学数据的整合分析： 探讨如何将结构生物学数据（如质谱数据）与基因表达数据进行多组学整合。使用PLSR（偏最小二乘回归）和PCA进行降维，寻找跨平台数据中的协同变化模式。 3. 知识图谱与网络拓扑分析： 如何利用已知的生物医学知识库（如STRING、KEGG）构建初始网络，并应用中心性（Centrality）指标（如介数中心性、接近中心性）来识别网络中的“枢纽基因”（Hub Genes），预测潜在的调控靶点或疾病标志物。 --- 第四部分：计算方法学的统计学基础回顾与前沿展望 本章将提供必要的统计学工具箱，但侧重于其在生物信息学中的应用，而非纯理论推导。 1. 假设检验的局限性与多重检验校正： 深入分析为什么在基因筛选中，传统的P值需要进行严格的校正（FDR/BH）。讨论Power Analysis在NGS实验设计中的实际应用。 2. 机器学习在生物学中的应用： 重点介绍监督学习（如支持向量机SVM、随机森林RF）在疾病风险预测和分子亚型分类中的应用。此外，讨论深度学习（CNN/RNN）在处理序列数据（如DNA/RNA序列）和图像数据（如组织病理学切片）时的前沿进展。 3. 可重复性与数据共享标准： 强调“可重复性”是现代生物计算的基石。介绍R Markdown/Jupyter Notebook作为“可计算文档”的实践，以及如何使用Docker/Singularity容器化您的分析流程，确保结果在不同计算环境中高度一致。 --- 总结： 本书是面向下一代生命科学研究者的“数据处理与模型构建手册”。它假设读者具备基础的分子生物学知识，并致力于将读者迅速提升到能够独立处理复杂基因组数据集、构建可信赖生物学模型的研究水平。全书的案例和代码均基于最新的开源工具和真实生物数据集进行演示，强调实战操作而非抽象的数学公式。

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我对书中关于抽样方法和样本量设计的章节尤为推崇。在医药研究中，一个科学的抽样方案和足够代表性的样本量是保证研究结果可靠性的基础。作者在这部分内容中，详细介绍了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用方法，并结合具体的临床试验场景，解释了如何根据研究目的、预期效应大小、统计效力等因素来计算所需的样本量。特别是关于如何处理缺失数据和异常值的部分，提供了多种实用的方法和注意事项，这在实际数据分析中是非常关键的。这本书让我明白，统计学并非仅仅是事后分析，而是贯穿于研究设计的每一个环节，从最初的方案制定到最终的结果解释，都离不开严谨的统计学思维。

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对于我这样一名对数据敏感但缺乏系统统计学训练的读者来说，《医药数理统计》提供了一个非常友好的入口。书中并没有回避统计学中的数学原理，但却用一种非常易懂的方式去呈现。例如，在解释方差分析时，作者首先通过一个多组药物疗效比较的例子，说明了如何评估不同处理组之间的差异是否显著大于组内的随机波动，然后才介绍了F检验的原理以及ANOVA表各项指标的含义。即使是一些复杂的概念，如最大似然估计，作者也通过图形化的解释和直观的比喻，让我能够理解其核心思想，而不需要沉溺于复杂的数学推导。这种“化繁为简”的能力，使得这本书既保持了学术的严谨性，又不失其可读性，对于想要提升自身数据分析能力的医药工作者来说，无疑是难得的学习资源。

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读完《医药数理统计》，我最大的感受是统计学不再是冰冷抽象的数学公式，而是赋能医药研究、提升决策质量的强大武器。书中对于统计推断的各个环节，从估计到检验，都进行了详尽的阐述。例如，在参数估计部分，作者详细介绍了点估计和区间估计的原理，并解释了置信区间的实际意义。而在假设检验部分，除了基本的P值解读，还深入探讨了统计效力、I类错误和II类错误等概念，并强调了在实际研究中如何平衡这些因素。这种对统计推断的深入剖析，让我明白了如何从样本数据中获得可靠的结论，并对结果的确定性和不确定性有更清醒的认识。

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《医药数理统计》在非参数统计方法的介绍上也做得相当出色。很多时候，由于样本量不足或者数据不符合正态分布等假设，参数统计方法就难以适用。作者在这方面提供了非常实用的解决方案，例如，在比较两组独立样本的秩和检验、配对样本的符号秩和检验，以及多组样本的Kruskal-Wallis检验等。更重要的是，作者并没有仅仅列出这些方法，而是深入分析了它们在哪些临床场景下是最佳选择，以及如何解读这些非参数检验的结果。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对统计学有了更全面和深刻的认识，也为我在面对各种复杂的数据情况时，提供了更多的信心和工具。

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初拿到《医药数理统计》这本书，我带着一种既期待又略带忐忑的心情。期待是因为在医药研究日益精进，数据分析能力成为核心竞争力的今天，一本能够系统梳理统计学在医药领域应用的书籍，无疑是知识宝库。然而，我对数理统计本身就有些畏惧，总觉得那些复杂的公式和抽象的概念会让我望而却步。但翻开第一页，我便被作者的文字风格吸引了。并非那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过大量生动的案例，将统计学的概念巧妙地融入医药研究的实际场景中。比如，在讲解假设检验时，作者并没有直接抛出“零假设”和“备择假设”的定义，而是以一个新药能否有效降低某种疾病发病率的临床试验为例，层层递进地阐释了设立假设、选择检验方法、计算P值、做出决策的整个过程。这种“润物细无声”的教学方式，让我逐渐消除了对数理统计的抵触感，开始真正体会到统计学在科学探索中的强大力量。

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我特别欣赏书中对于生存分析的讲解。在医药领域，特别是新药研发和慢性病管理中，生存分析是评估治疗效果和预后预测的关键技术。作者从 Kaplan-Meier 生存曲线的绘制和解释入手，循序渐进地介绍了 Log-rank 检验、Cox 比例风险模型等核心内容。通过生动的病例分析，我理解了如何评估不同治疗组的生存率差异，以及如何构建多因素模型来识别影响患者生存期的重要因素。更让我受益匪浅的是，书中还强调了在实际应用中可能遇到的各种挑战，比如截尾数据的处理、混杂因素的调整等，并提供了相应的解决方案。这让我意识到，生存分析绝不仅仅是绘制几条曲线，而是一个复杂而精密的统计学工具。

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《医药数理统计》在数据可视化方面也提供了很多有价值的指导。作者强调了清晰、准确的数据可视化对于沟通研究结果的重要性。书中提供了多种图表的应用案例，例如，散点图用于展示变量间的关系，箱线图用于比较多组数据的分布，条形图用于展示频率或比例等。更重要的是，作者不仅仅是展示图表，还指导读者如何选择最适合的图表类型，以及如何通过图表的设计来突出关键信息，避免误导。这让我明白，一个好的统计分析，不仅要有严谨的计算，还需要有能够直观地传达信息的可视化呈现，让非专业人士也能快速理解研究的核心发现。

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书中对于临床试验设计和数据分析的整合性描述，给我留下了深刻的印象。作者在介绍统计方法的同时，始终关注其在临床实践中的应用。例如，在讲解二分类变量的统计分析时，除了X²检验和Fisher精确检验，还详细介绍了ROC曲线的绘制和AUC值的计算，以及如何利用这些工具来评估诊断试验的性能。这种将理论方法与实际应用紧密结合的风格，让我能够更好地理解统计学在评估药物疗效、预测疾病风险、优化治疗方案等方面的关键作用。这本书让我意识到，优秀的统计学应用，不仅需要掌握方法，更需要深刻理解研究的背景和目标。

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这本书最大的价值在于，它不仅仅是一本统计学教材，更像是一本医学研究中的“统计学指南”。作者在讲解每一个统计概念时，都会联系到具体的医药研究场景，比如药物研发、流行病学调查、临床疗效评价等。这使得我能够将书中的知识融会化于我自己的工作和学习中。例如，在学习贝叶斯统计时，作者通过一个简单但形象的例子，解释了如何将先验知识融入到数据分析中，以及在更新证据时如何修正模型的参数。这种“学以致用”的教学方式，让我对统计学的学习充满了动力，也让我对未来利用统计学解决医药领域的问题充满了信心。

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这本书的结构安排也让我印象深刻。它并没有按照传统的数学教材模式，从最基础的概率论讲起，而是直接切入医药研究中最常用的统计方法。例如，在介绍回归分析时，作者首先探讨了药物剂量与疗效之间的关系，以及年龄、性别等因素对药物反应的影响，然后才引出线性回归、多元回归等模型，并详细解释了如何解读回归系数、判断模型拟合优度以及进行预测。这种“以问题为导向”的学习路径，极大地激发了我的学习兴趣，因为我能清晰地看到所学知识与我未来可能从事的工作之间的联系。而且，书中对每一种统计方法的适用条件、优缺点都进行了详细的比较和论述，这使得我在实际应用时，能够更有针对性地选择最合适的工具，避免“眉毛胡子一把抓”。

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