Methods in Microarray Normalization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stafford, Phillip (EDT)

出品人:

页数:284

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出版时间:

价格:750.00元

装帧:

isbn号码:9781420052787

丛书系列:

图书标签:

• Microarray
• Normalization
• Data Analysis
• Bioinformatics
• Genomics
• Statistics
• Biostatistics
• Quantitative Biology
• Computational Biology
• Expression Profiling

Methods in Microarray Normalization 一本关于理解和应用微阵列数据标准化技术的深度指南 内容概要 本书深入探讨了微阵列数据分析中至关重要的预处理步骤——数据标准化（Normalization）。在生物学研究，尤其是基因表达研究中，微阵列技术能够同时测量数以万计的基因表达水平。然而，由于实验条件、样本制备、荧光染料差异以及扫描仪设置等因素的固有变异性，原始微阵列数据常常存在系统性的批次效应和技术偏差。若不对这些偏差进行校正，任何后续的差异表达分析或生物学解释都将是不可靠的。本书旨在为研究人员、生物信息学家和统计学家提供一套全面、系统且具有实践指导意义的标准化方法论。 本书内容涵盖了从基础的统计学概念到复杂的数学模型，系统性地介绍了当前主流和前沿的微阵列数据标准化技术。我们不仅关注“如何做”，更深入探究“为什么这样做”以及各种方法的适用场景和局限性。 第一部分：微阵列数据基础与标准化理论 第一章：微阵列技术概述与数据结构 本章首先回顾了微阵列（Affymetrix, Agilent等）技术的关键原理，重点阐述了原始数据（如扫描强度值、背景信号、质量控制指标）的生成过程。随后，详细解析了微阵列数据的基本结构，包括探针水平数据、基因水平汇总数据以及常见的表达值表示方式（如荧光强度比值、RMA背景校正后的信号值）。 第二章：偏差的来源与标准化目标 系统辨析了导致微阵列数据系统性差异的主要来源，包括技术批次效应、实验操作差异、以及不同芯片平台间的固有差异。明确了数据标准化的核心目标：消除非生物学因素引入的系统误差，使得不同样本间的表达量可以进行有意义的比较，并恢复潜在的生物学信号。 第三章：基础统计学工具与假设检验 为理解后续的标准化算法，本章回顾了必要的统计学基础，如分布拟合、方差估计、对数转换（Log Transformation）的必要性及其对数据稳定性的影响。引入了标准化的基本统计假设，如“大部分基因在不同条件下表达水平是不变的”这一核心假设（Normalization Assumption）。 第二部分：经典与平台特异性标准化方法 第四章：基于全局平均的标准化方法 本章详细介绍了最早也是最常用的标准化方法，如全局均值归一化（Global Mean Normalization）和中位数归一化（Median Normalization）。分析了这些方法的简单性、快速性，以及它们在存在极端异常值或存在显著批次效应时可能引入的偏差。 第五章：比率图（MA Plot）与回归模型 引入了比率图（M-A Plot）作为可视化评估标准化效果的关键工具。基于比率图的观察，本章深入探讨了基于线性模型的回归标准化方法，如LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）平滑技术在两芯片比较标准化中的应用。讨论了LOESS如何通过局部回归拟合来矫正非线性或空间依赖性的技术偏差。 第六章：RMA与背景校正 针对基于探针集的表达芯片（如Affymetrix），本章集中讨论了 RMA（Robust Multi-array Average）流程的各个步骤。重点解析了背景信号的估计与校正（如基于探针的背景模型）、探针间信号的整合（如加权平均）以及最终的标准化步骤。强调了RMA在处理非正态分布和异常值方面的鲁棒性。 第七章：多芯片标准化与批次效应校正 当处理多个批次（Batch）实验数据时，批次效应的影响尤为显著。本章介绍如何识别和量化批次效应（如使用主成分分析PCA或方差分析ANOVA）。详细讲解了针对多批次数据的专门标准化技术，例如将批次信息纳入混合效应模型进行校正。 第三部分：高级与集成标准化策略 第八章：量化归一化（Quantile Normalization, QN）的原理与实践 本章将量化归一化作为核心方法进行深入剖析。阐述了QN如何通过强制使所有样本的经验分布函数（Empirical Cumulative Distribution Function, ECDF）相等来实现标准化。详细讨论了QN适用于哪些数据类型、其优点（如保持秩信息）以及在处理样本数量差异悬殊时的潜在问题。 第九章：平台间和多平台数据整合 在整合来自不同微阵列平台或整合微阵列与RNA-seq数据时，需要更复杂的标准化策略。本章探讨了将不同平台数据映射到共同的表达尺度上的方法，如基于Z-score的标准化或使用规范相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）寻找跨平台共有的变异模式。 第十章：非参数与基于模型的标准化比较 对前述的各类非参数方法（如QN, LOESS）和基于模型的标准化方法（如RMA）进行系统的对比分析。讨论了如何根据数据的分布特征、实验设计的复杂性以及研究目的（如侧重于绝对信号强度还是相对变化）来选择最优的标准化流程。 第十一章：标准化效果的评估与质量控制 标准化并非一次性的操作，其效果需要严格的验证。本章提供了量化评估标准化质量的指标和可视化方法，包括：标准化后的数据分布比较、主成分分析（PCA）和层次聚类（Hierarchical Clustering）对批次效应消除的检验、以及对参考样本集（Spike-in Controls）恢复情况的评估。 结论：数据预处理的哲学与未来展望 总结了微阵列数据标准化的重要性，强调标准化是连接原始信号与可靠生物学推断的桥梁。展望了未来在人工智能和机器学习驱动下，更智能、更具适应性的自适应标准化方法的发展趋势。 适用读者 本书适合于生物信息学专业的学生、应用统计学家、以及在基因组学、蛋白质组学和疾病分子机制研究中使用微阵列技术的生命科学研究人员。它既可作为高级课程的教材，也是实验室处理微阵列数据的案头参考手册。通过系统学习本书内容，读者将能够熟练掌握从原始数据到可信赖分析结果的每一个关键步骤。

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