Computational Intelligence in Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kelemen, Arpad (EDT)/ Abraham, Ajith (EDT)/ Chen, Yuehui (EDT)

出品人:

页数:342

译者:

出版时间:

价格:0.00 元

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isbn号码:9783540768029

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 生物信息学
• 机器学习
• 数据挖掘
• 人工智能
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 算法
• 生物医学工程
• 计算生物学

好的，这是一份关于《计算智能在生物信息学中的应用》这本书的详细内容介绍，但请注意，这份介绍将聚焦于不包含您提到的特定书名内容（即《Computational Intelligence in Bioinformatics》）的领域，而是介绍一个假设的、与此主题相关但主题和范围截然不同的新图书内容。 --- 新书介绍：基因组测序数据分析中的经典统计推断与生物学解读 书名：基因组测序数据分析中的经典统计推断与生物学解读 作者：[此处可填充假设的作者姓名] 出版社：[此处可填充假设的出版社名称] ISBN：[此处可填充假设的ISBN] 图书概述 本书深入探讨了现代高通量基因组测序（NGS）数据的处理、分析和生物学解释，重点关注成熟、经过严格验证的经典统计学方法。在人工智能和复杂机器学习模型日益占据主导地位的今天，本书旨在回归基础，为读者提供一个坚实的概率论和统计学框架，用以理解和应用二代、三代测序技术所产生海量数据的核心分析流程。 本书的定位并非探讨尖端的、基于深度学习的预测模型，而是致力于将统计推断的严谨性与生物学背景知识相结合，确保分析结果不仅在技术上正确，而且在生物学上具有可解释性和可信度。 核心内容板块 全书分为五大部分，共十八章，旨在系统性地覆盖从原始数据质量控制到最终生物学意义阐释的全过程。 第一部分：测序数据的基础与质量控制 本部分首先介绍了新一代测序（NGS）技术的基本原理，特别是Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流平台的化学和物理基础。重点强调了测序深度、覆盖度、错误率等关键指标的统计学意义。 第1章：高通量测序技术概述：详细阐述了短读长（如Illumina SBS）和长读长（如CCS、ONT）测序的原理，以及它们各自带来的数据特征差异。 第2章：原始数据质量评估与预处理：探讨了如何利用Phred质量分数（Q值）进行概率建模，以及如何应用基于窗口的滑动平均和假设检验来识别和去除低质量的碱基读段（Reads）。内容将详细介绍经典的过滤算法，而非复杂的自适应模型。 第3章：序列比对的统计学基础：系统回顾了Smith-Waterman和Burrows-Wheeler变换（BWT）在序列比对中的应用。重点分析了比对分数（Scores）的统计显著性，包括如何计算P值和期望的随机比对分数分布。 第二部分：变异检测的经典统计模型 变异检测是基因组学分析的核心。本部分将完全基于概率模型（如泊松分布、二项分布和贝叶斯框架）来构建变异检测流程，避免使用黑箱式的机器学习分类器。 第4章：单核苷酸多态性（SNP）的贝叶斯检测：深入讲解了基于HapMap或参考基因组先验知识的贝叶斯模型，用于区分真实的等位基因变异和测序错误。将重点分析后验概率的计算过程。 第5章：结构变异（SV）的概率建模：针对缺失（Deletion）、插入（Insertion）和拷贝数变异（CNV）的检测，介绍了基于覆盖度统计（Count-based methods）和配对末端信息（Paired-end information）的概率模型。内容将详细阐述如何利用泊松回归来建模期望覆盖度的波动。 第6章：变异注释与过滤的统计流程：讨论了如何根据已知数据库（如dbSNP）进行频率过滤，并采用基于置信区间的过滤策略来降低假阳性率。 第三部分：RNA测序（RNA-Seq）的定量分析 RNA-Seq数据的分析要求精确的计数和差异表达的统计检验。本部分将完全侧重于经典的计数模型。 第7章：RNA-Seq计数的基础统计：分析了测序计数数据的内在性质，包括文库大小效应和非独立性。 第8章：差异表达分析的负二项分布模型：详细推导和应用DESeq和edgeR等方法背后的负二项分布模型，重点解释了方差稳定化变换（VST）和经验贝叶斯收缩（Shrinkage Estimation）在估计基因间变异性中的作用。 第9章：多样本比较与批次效应校正：介绍了经典ANOVA模型在线性模型中对RNA-Seq数据的应用，以及如何通过主成分分析（PCA）结合统计检验来量化和校正批次效应。 第四部分：生物学解释与通路富集分析 即使是最准确的基因列表，也需要可靠的生物学背景来支撑其意义。本部分专注于传统统计学方法在功能富集中的应用。 第10章：功能注释与分类体系：回顾了Gene Ontology（GO）和KEGG等标准注释体系的结构。 第11章：富集分析的超几何分布检验：这是本书的重点之一。详细讲解了如何利用超几何分布（Hypergeometric Distribution）精确计算特定功能类在差异表达基因集中的富集P值。内容将深入探讨多重检验校正方法，如Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg（BH）程序的统计学依据。 第12章：网络分析的统计稳健性：介绍了基于图论的生物网络分析，以及如何利用随机网络模型来评估观察到的网络拓扑结构的统计显著性。 第五部分：面向专业人士的统计实践与未来展望 最后一部分将整合前述知识，并讨论在实际项目中如何确保分析的透明度和可重复性。 第13章：统计假设检验的严谨性：回顾了I类错误、II类错误、功效（Power）分析的概念，并强调了在生物学研究中选择合适的显著性阈值的统计学理由。 第14章：数据可视化与结果的统计解读：介绍了火山图、韦恩图等标准可视化工具背后的统计意义，并教授如何撰写符合科学规范的结果报告。 第15章：重复性与可重复性在基因组学中的挑战：讨论了统计假设的稳健性问题，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）的经典统计思想来评估模型的泛化能力，而不是依赖复杂的模型性能指标。 本书特色 1. 统计学深度而非算法堆砌：本书不追求列举最新的算法库，而是深入讲解这些算法背后的概率模型和统计学假设，使读者能够根据生物学问题选择和修改模型。 2. 强调可解释性：所有介绍的分析流程都力求结果具有清晰的生物学解释路径，避免了现代“黑箱”模型带来的解释难题。 3. 回归基础：内容聚焦于经过时间检验的、被广泛接受的统计推断工具，确保分析结果的可靠性和可重复性。 本书适合分子生物学、遗传学、生物工程以及生物信息学方向的高年级本科生、研究生、博士后研究人员以及希望夯实统计基础的初级分析师。掌握R语言或Python基础将有助于更好地跟随书中的案例和练习。

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