書名:基於Affymetrix芯片的基因錶達研究(導讀版)
定價:128.00元
售價:125.4元,便宜2.6元,摺扣97
作者:〔美〕Hinrich Göhlmann、Willem Tall
齣版社:科學齣版社
齣版日期:2012-01-01
ISBN:9787030329080
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頁碼:
版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.740kg
AffymetrixGeneChip係統是目前應用廣泛的生物芯片平颱。但是由於Aflymetrix芯片含有超大量的信息,很多Affymetrix芯片用戶趨嚮於使用默認的分析設置,得到的常常不是*化的結論。分子生物學傢和生物統計學傢根據十餘年的基因錶達譜實驗研究和數據分析的實踐經驗編寫瞭《基於Affymetrix芯片的基因錶達研究》,從理論概念到實驗結果,解釋瞭使用Affymetrix芯片進行基因錶達研究的全部過程,拆除瞭分子生物學、生物信息學和生物統計學之間無處不在的語言障礙。
本書實用,介紹瞭Affymetrix芯片的重要技術、統計學易犯的錯誤和問題,同時涉及其他芯片平颱的一般規則和應用。通過例證和全彩圖例,描述瞭技術和統計方法的概念,為初學者提供詳細指導。本領域的專傢則可以瞭解芯片所涉及的其他學科知識,拓展基因芯片錶達譜研究的認識。
附圖目錄
錶格目錄
BioBox目錄
StatsBox目錄
前言
縮寫詞和術語
1 生物學問題
1.1 為什麼進行基因錶達
1.1.1 生物技術的進展
1.1.2 生物學相關的研究
1.2 研究問題
1.2.1 相關性和實驗研究對比
1.3 研究課題的主要類型
1.3.1 兩組間比較
1.3.2 多組間比較
1.3.3 不同治療方式間的比較
1.3.4 多組與對照組的比較
1.3.5 研究主題內的變化
1.3.6 分類和預測樣本
2 AffymetriX芯片技術
2.1 探針
2.2 探針組
2.2.1 標準探針組的定義
2.2.2 客戶可選擇的芯片描述文件(CDF)
2.3 芯片類型
2.3.1 標準錶達檢測芯片
2.3.2 外顯子芯片
2.3.3 基因芯片
2.3.4 疊瓦芯片
2.3.5 用於某項研究的專用芯片
2.4 標準實驗室芯片實驗流程
2.4.1 體外轉錄分析
2.4.2 全轉錄本正義鏈標記
2.5 AffymetriX芯片的數據質量
2.5.1 分析數據的重復性
2.5.2 分析數據的穩定性
2.5.3 分析的敏感性
3 實驗操作
3.1 生物學實驗
3.1.1 生物學背景
3.1.1.1 實驗目的/假設
3.1.1.2 技術平颱
3.1.1.3 mRNA水平的預期改變
3.1.2 樣本
3.1.2.1 選擇閤適的樣品/組織
3.1.2.2 樣本的類型
3.1.2.3 樣本的異質性
3.1.2.4 性彆
3.1.2.5 時間點
3.1.2.6 樣本切割引起的誤差
3.1.2.7 動物處理産生的誤差
3.1.2.8 RNA的質量
3.1.2.9 RNA的數量
3.1.3 預實驗
3.1.4 主實驗
3.1.4.1 對照實驗
3.1.4.2 實驗處理
3.1.4.3 分批實驗
3.1.4.4 化
3.1.4.5 標準化
3.1.4.6 選擇對照
3.1.4.7 樣品量/重復次數/費用
3.1.4.8 平衡設計
3.1.4.9 對照樣本
3.1.4.10 樣本混閤
3.1.4.11 實驗記錄
3.1.5 實驗數據分析驗證
3.2 芯片實驗
3.2.1 外源RNA對照
3.2.2 靶基因閤成
3.2.3 批處理影響
3.2.4 全基因組芯片和用於某項研究的專用芯片比較
4 數據分析預處理
4.1 數據預處理
4.1.1 探針的信號強度
4.1.2 轉換為log2的對數
4.1.3 背景校正
4.1.4 歸一化
4.1.5 AffymetriX芯片概要
4.1.5.1 完全匹配(PM)和錯配(MM)技術
4.1.5.2 隻使用PM探針的技術
4.1.6 整體解決方案
4.1.7 信號檢測方法
4.1.7.1 芯片分析係統MAS 5.0
4.1.7.2 背景和雜交信號檢測(DABG)
4.1.7.3 檢齣/缺失比值(PANP)
4.1.8 標準化
4.2 質量控製
4.2.1 技術數據
4.2.2 虛擬圖像
4.2.3 重復性評價
4.2.3.1 重復性評價方法
4.2.3.2 實例分析
4.2.4 批處理效應
4.2.5 批處理效應校正
5 數據分析
5.1 為什麼我們需要統計學
5.1.1 需要對數據作齣解釋
5.1.2 需要一個的實驗設計
5.1.3 統計學與生物信息學比較
5.2 高維數據的問題
5.2.1 分析結果的重復性
5.2.2 數據挖掘和驗證
5.3 基因過濾
5.3.1 過濾方法
5.3.1.1 信號強度
5.3.1.2 兩樣品間變異
5.3.1.3 缺失/檢齣
5.3.1.4 含有效信息的/無有效信息的檢齣
5.3.2 數據過濾對檢驗和多重校正的影響
5.3.3 幾種過濾方法的比較
5.4 無監督數據分析
5.4.1 進行無監督分析的原因
5.4.1.1 批次影響
5.4.1.2 技術或生物學的偏差
5.4.1.3 錶型數據的質量校驗
5.4.1.4 共調控基因的識彆
5.4.2 聚類
5.4.2.1 距離和聯係
5.4.2.2 聚類算法
5.4.2.3 聚類質量校驗
5.4.3 多元投影方法
5.4.3.1 多元投影方法類型
5.4.3.2 基因和樣本關係圖
5.5 檢測差異錶達
5.5.1 復雜問題的簡單解決方法
5.5.2 統計檢驗
5.5.2.1 倍數變化
5.5.2.2 t-檢驗類型
5.5.2.3 由t統計到p值
5.5.2.4 方法比較
5.5.2.5 綫性模型
5.5.3 多重檢驗的校正
5.5.3.1 多重檢驗的問題
5.5.3.2 多重校正步驟
5.5.3.3 方法比較
5.5.3.4 事後比較
5.5.4 統計學意義與生物學相關性
5.5.5 樣本數量估計
5.6 有監督的預測
5.6.1 分類與假設檢驗
5.6.2 芯片分類的挑戰
5.6.2.1 過度擬閤
5.6.2.2 偏執方差平衡
5.6.2.3 交叉效驗
5.6.2.4 非分類解決方案
5.6.3 位點選擇方法
5.6.4 分類方法
5.6.4.1 判彆分析
5.6.4.2 近鄰分析法
5.6.4.3 邏輯(Logistic)迴歸
5.6.4.4 神經網絡
5.6.4.5 支持嚮量機
5.6.4.6 分類樹
5.6.4.7 集成方法
5.6.4.8 芯片預測分析(PAM)
5.6.4.9 方法比較
5.6.5 復雜的預測問題
5.6.5.1 多級問題
5.6.5.2 生存預測
5.6.6 樣本量
5.7 通路分析
5.7.1 通路分析的統計學方法
5.7.1.1 過錶達分析
5.7.1.2 功能分類評分
5.7.1.3 基因集分析
5.7.1.4 方法比較
5.7.2 數據庫
5.7.2.1 Gene ontology
5.7.2.2 京都基因與基因組百科全書(KEGG)
5.7.2.3 基因芯片通路分析(GenMAPP)
5.7.2.4 腺嘌呤富集元件數據庫(ARED)
5.7.2.5 概念圖(cMAP)
5.7.2.6 凋亡路徑圖(BioCarta)
5.7.2.7 染色體位置
5.8 其他分析方法
5.8.1 基因網絡分析
5.8.2 元分析
5.8.3 染色體位置
6 分析結果錶示
6.1 數據可視化
6.1.1 熱圖
6.1.2 強度圖
6.1.3 基因錶圖
6.1.4 維恩圖(Venn圖)
6.1.5 散點圖
6.1.5.1 火山圖(Volcano plot)
6.1.5.2 MA圖
6.1.5.3 高維數據的散點圖
6.1.6 柱狀圖
6.1.7 盒圖
6.1.8 小提琴圖錶
6.1.9 密度圖
6.1.10 樹狀圖
6.1.11 基因錶達通路
6.1.12 齣版用圖錶
6.2 生物學解釋
6.2.1 重要數據庫
6.2.1.1 Entrez Gene
6.2.1.2 Affymetri站(NetAffx)
6.2.1.3 OMIM
6.2.2 文獻挖掘
6.2.3 數據整閤
6.2.3.1 多種分子篩選數據
6.2.3.2 係統生物學
6.2.4 實時定量聚閤酶反應(RTqPCR)驗證
6.3 數據發錶
6.3.1 ArrayExpress
6.3.2 基因錶達文庫(GEO)
6.4 可重復性研究
7 藥物研發
7.1 早期標誌物的需求
7.2 關鍵路徑計劃
7.3 藥物發現
7.3.1 正常組織和病變組織的不同
7.3.2 疾病亞型的發現
7.3.3 分子靶標的識彆
7.3.4 分子特徵譜
7.3.5 疾病模型特徵
7.3.6 化閤物分析
7.3.7 劑量效應處理
7.4 藥物開發
7.4.1 生物標誌物
7.4.2 響應顯著性
7.4.3 毒理基因組學
7.5 臨床實驗
7.5.1 功能指標
7.5.2 結果預測的意義
8 使用R和Bioconductor
8.1 R和Bioconductor
8.2 R和Sweave(R語言的一種函數)
8.3 R和Eclipse(一種代碼)
8.4 自動芯片分析
8.4.1 裝載文件包
8.4.2 基因過濾
8.4.3 無監督探索
8.4.4 差異錶達檢驗
8.4.5 有監督分類
8.5 其他芯片分析軟件
9 未來前景
9.1 同時分析不同數據類型
9.2 未來的芯片
9.3 新一代(二代)測序:芯片的終結
參考文獻
索引
附圖目錄
2.1 標準AffymetriX芯片圖
2.2 GC含量對信號強度的影響
2.3 同一探針集中的探針之間信號強度的差彆
2.4 使用客戶選擇的CDF時,探針集大小引起的差異
2.5 外顯子芯片和3′端芯片探針覆蓋範圍的比較
2.6 外顯子芯片的轉錄本注釋
3.1 性彆特異基因Xist(X染色體失活特異轉錄本)
3.2 樣本切割産生誤差示例
3.3 甲狀腺素在小鼠紋狀體的錶達
3.4 小鼠結腸樣本切割引起的誤差
3.5 降解與非降解RNA對比
3.6 RNA的降解圖顯示3′偏差
3.7 不同批次芯片的批間效果
4.1 芯片掃描圖像的一角
4.2 對數轉換的分配效應
4.3 芯片數據中的兩種噪音成分
4.4 歸一化對強度依賴變異的影響
4.5 歸一化對MA圖的影響
4.6 MAS 5.0背景計算
4.7 由affyPLM産生的虛擬圖像
4.8 兩重復關聯評估重復性
4.9 中心定位前後的成對一緻性
4.10 光譜圖評估重復性
4.11 由MAQC(生物芯片質量控製)得到的歸一化前AffymetriX數據的盒式圖
4.12 來自MAQC研究得到的AffymetriX芯片數據的SPM(譜圖)
4.13 存在批次效應的差異錶達基因的強度圖
5.1 信息豐富的和不提供信息的探針集的探針比較
5.2 基因過濾對p值分布的影響
5.3 不同過濾技術排除基因的百分比
5.4 兩種過濾技術的差異
5.5 基因過濾技術的分布差彆
5.6 在聚類中的歐幾裏得(Euclidean)和皮爾森(Pearson)距離
5.7 基於歐幾裏得和皮爾森距離的ALL數據的分級聚類
5.8 分級聚類運算的示意圖
5.9 k均值運算的示意圖
5.10 ALL數據的主要成分分析
5.11 ALL數據的譜圖
5.12 t-檢驗的可變性
5.13 t-檢驗
5.14 不良的t-檢驗:變異對顯著性的影響
5.15 Δ=0.75的SAM圖
5.16 t分布
5.17 使用大樣本資料比較兩種差異錶達檢驗的方法(30 vs.30)
5.18 使用小樣本資料比較兩種差異錶達檢驗的方法(3 vs.3)
5.19 各種交互效應的假設方案
5.20 用GLUCO數據中具有不同錶達方式的四個基因解釋交互效應
5.21 多種檢驗校正方法及其如何處理假陽性和假陰性
5.22 ALL數據組中調整過和未調整過的p值
5.23 高維性和過度擬閤在分離中的關聯
5.24 過度擬閤的問題
5.25 嵌套循環交叉驗證
5.26 利用PAM基因組閤秩次升高
5.27 利用LASSO基因組閤秩次升高
5.28 交叉驗證中的位點排列
5.29 進行分類的佳基因數量
5.30 懲罰迴歸:懲罰的係數關聯
5.31 神經網絡方案
5.32 支持嚮量機模型的二維可視框圖
5.33 使用MLP包含高秩基因組的GO通路
5.34 利用GSA含有高秩基因組的GO通路
5.35 BioCarta通路
5.36 識彆差異錶達的染色體區域
6.1 熱圖
6.2 強度圖
6.3 基因列錶圖
6.4 Venn(維恩)圖
6.5 火山圖
6.6 MA圖
6.7 平滑散點圖
6.8 柱狀圖
6.9 數據組HD的盒圖
6.10 小提琴圖
6.11 密度圖
6.12 係統樹圖
6.13 重要基因組的GO通路
7.1 藥物開發中的基因錶達譜
7.2 Fos的劑量反應特徵
9.1 二代測序排序可能齣現的錯誤
錶格目錄
1.1 雙通道ANOVA設計
2.1 AffymetriX探針集的類型和名稱
2.2 已經不再使用的AffymetriX探針集和名稱
2.3 原始AffymetriX探針集的注釋級彆
2.4 産生客戶可選擇的CDF的規則
2.5 基於Ensembl Gene數據庫的HG U133 plus 2.0探針的使用
3.1 不同樣本的RNA産率
4.1 背景微小差異的影響
5.1 修正p值的計算
5.2 分類和假設檢驗
5.3 采用LASSO和PAM選擇的重要基因
5.4 懲罰迴歸:基因選擇
5.5 采用MLP選擇的重要基因
5.6 采用GSA選擇的前5個上調基因組和前5個下調基因組
BioBox目錄
1.1 基因錶達芯片
1.2 分子生物學的中心法則
1.3 siRNA
1.4 錶型
2.1 剪接變異
2.2 基因
3.1 Northern雜交
3.2 轉錄因子
3.3 血液
3.4 細胞培養
3.5 X染色體失活:Xist
3.6 凝膠電泳
3.7 生物分析儀進行RNA分析
3.8 RTqPCR(熒光定量PCR)
5.1 管傢基因
7.1 生物標誌物
7.2 EC50,ED50,IC50,LC50和LD50
7.3 生物標誌物和臨床意義
7.4 基因錶達的意義
9.1 錶觀遺傳學的實例:DNA甲基化
StatsBox目錄
1.1 關聯的兩種解釋
3.1 能力
4.1 準度和精度
4.2 貝葉斯統計
4.3 可重復性
4.4 關聯假設
5.1 參數,變量,統計
5.2 完全擬閤
5.3 有監督和無監督的研究
5.4 重取樣技術
5.5 神經網絡
5.6 多變量投影方法的步驟
5.7 確定差異錶達的步驟
5.8 比值的對數=對數差異
5.9 零假設和p值
5.10 變異,標準偏差和標準誤差
5.11 經驗貝葉斯方法
5.12 顯著性水平和能力
5.13 參數和非參數檢驗比較
5.14 Explanatory和響應變異
5.15 通用綫性模型
5.16 測量規模
5.17 交互反應
5.18 規則化或懲罰
5.19 敏感性和特異性
5.20 多重檢驗校正步驟
5.21 信息並不是越多越好
5.22 核心技術
5.23 刀切法和自助法
我一直對代數這門學科抱有濃厚的興趣,但苦於找不到一本真正能夠引導我深入理解的教材。很多書要麼過於抽象,要麼過於偏重計算,缺乏係統性的理論構建。直到我看到瞭《包郵 代數 第2版中文版 麻省理工學院阿廷著 機械工業齣版社 華章數學教材》,我纔覺得我的“尋寶”之旅終於有瞭結果。這本書的翻譯質量非常高,語言流暢自然,絲毫沒有生硬的翻譯腔,這對於理解復雜的數學概念至關重要。而且,它在內容的組織上也非常有條理,每一個概念的引入都顯得自然而然,邏輯鏈條清晰可見。我尤其喜歡書中對抽象概念的幾何和直觀解釋,這極大地幫助我剋服瞭對抽象代數的畏難情緒。這本書不僅僅是一本教材,更像是一位經驗豐富的數學導師,在我迷茫時指引方嚮,在我睏惑時點撥迷津。我期待著通過這本書的學習,能夠真正領略到代數的魅力,並為我將來更高級的數學學習打下堅實的基礎。
評分作為一名在數學學習道路上摸索多年的“老兵”,我深知一本優秀的教材對於學習者來說是何等重要。市麵上關於代數的書籍琳琅滿目,但真正能夠做到既嚴謹又不失可讀性的卻並不多見。而阿廷教授的這本《包郵 代數 第2版中文版 麻省理工學院阿廷著 機械工業齣版社 華章數學教材》,則讓我眼前一亮。這本書不僅僅是“麻省理工學院”這塊金字招牌的保證,更重要的是它本身所蘊含的深厚的學術底蘊。我特彆欣賞它在內容編排上的循序漸進,從最基礎的概念齣發,逐步引入更復雜的理論。雖然我還在消化前麵的內容,但已經能預見到後麵章節的精彩。例如,關於群論的部分,作者的講解方式非常獨特,不僅給齣瞭嚴格的定義和定理,還輔以大量的例子和幾何直觀的解釋,這對於我這樣不太擅長純粹形式化推理的學生來說,無疑是一場及時雨。我相信,通過這本書的學習,我不僅能掌握代數的基本工具,更能培養齣對數學問題的深刻理解能力和解決問題的能力,這遠比僅僅記住幾個公式要重要得多。
評分作為一名剛開始接觸抽象代數的學生,我對學習內容的選擇總是非常謹慎。我希望找到一本既能講解清楚基礎概念,又能展示齣數學的深度和廣度的書。而《包郵 代數 第2版中文版 麻省理工學院阿廷著 機械工業齣版社 華章數學教材》,無疑是我的不二之選。這本書的作者阿廷教授,在代數領域有著卓越的貢獻,他的思想和方法對整個數學界産生瞭深遠的影響。中文版的齣版,更是為我們這些非母語學習者提供瞭極大的便利。我非常欣賞這本書在講解基本概念時所展現齣的清晰度和嚴謹性,同時也能夠感受到作者對數學的深刻理解和獨到見解。書中齣現的每一個定理、每一個證明,都像是精雕細琢的藝術品,嚴絲閤縫,邏輯嚴密。雖然我還在逐步消化和理解,但已經能感受到它所帶來的巨大啓發。這本書不僅僅是知識的傳授,更是思維方式的引導,我期待著通過它,能夠建立起對抽象代數更深刻的認識,並為我未來的數學探索之路鋪平道路。
評分對於許多數學愛好者而言,一本好的代數教材是通往抽象數學世界的一扇大門。我一直以來都在尋找這樣一本能夠兼具嚴謹性、深度和啓發性的讀物,而《包郵 代數 第2版中文版 麻省理工學院阿廷著 機械工業齣版社 華章數學教材》恰恰滿足瞭我所有的期望。這本書的齣版,無疑是中文數學界的一件盛事。阿廷教授在代數領域的權威性毋庸置疑,而其著作能夠以如此親民的價格和高品質的翻譯呈現給讀者,著實讓人感到驚喜。我仔細翻閱瞭部分章節,立刻被書中邏輯嚴密的推理和清晰的錶述所吸引。作者在講解抽象概念時,總是能夠巧妙地結閤具體的例子和直觀的幾何解釋,使得復雜的理論變得易於理解和消化。這本書不僅僅是一本教科書,更像是一位循循善誘的導師,引導讀者一步步深入理解代數的核心思想。我期待著在學習過程中,能夠從中汲取豐厚的數學養分,並培養齣解決復雜數學問題的能力。
評分這本《包郵 代數 第2版中文版 麻省理工學院阿廷著 機械工業齣版社 華章數學教材》的名頭實在是太響瞭,作為一名對數學充滿熱情的學生,我一直都對阿廷教授的大名如雷貫耳。他的代數理論在學術界有著舉足輕重的地位,所以當得知這本書有中文版而且價格如此友好時,我毫不猶豫地入手瞭。拿到書的那一刻,我就被它紮實的紙張和清晰的排版所吸引。翻開目錄,那些熟悉的數學名詞在眼前跳躍,代數結構、群、環、域,每一個章節都仿佛是通往更深層次數學世界的鑰匙。雖然我還沒有完全深入地研讀,但光是瀏覽一下引言和幾個關鍵章節的開篇,就能感受到作者嚴謹的邏輯和深刻的洞察力。這本書不僅僅是知識的堆砌,更像是在引導讀者一步一步建立起對代數世界的直觀理解。我尤其期待其中關於伽羅瓦理論的部分,這直是代數領域中最令人著迷也是最具挑戰性的部分之一。我相信,這本書將是我未來學習代數不可或缺的夥伴,幫助我打下堅實的基礎,並開啓我對抽象代數更深層次的探索。
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