医药数理统计（第5版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马志庆，周介南 编

图书标签:

• 医药统计
• 数理统计
• 生物统计
• 医学统计
• 统计学
• 第五版
• 教材
• 医学
• 健康
• 数据分析

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030461681

版次：1

商品编码：11839237

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材全国高等医药院校规划教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

页数：240

正文语种：中文

内容简介

推动教材内容不断更新。促进教材内容的多元化。教材内容多元化发展不仅可以让学生全面掌握本学科的基本知识与技能，还可以使学生了解相关学科的知识与技能，从而增强他们的综合竞争能力。推动教材内容不断更新。促进教材内容的多元化。教材内容多元化发展不仅可以让学生全面掌握本学科的基本知识与技能，还可以使学生了解相关学科的知识与技能，从而增强他们的综合竞争能力。

前言/序言

《生物信息学与基因组学前沿进展》 内容提要： 本书深入探讨了当代生物信息学与基因组学领域的核心概念、关键技术与最新研究进展。面对海量生物数据，特别是高通量测序数据的爆炸式增长，传统的数据分析方法已捉襟见肘。本书旨在为读者提供一套系统、前沿的理论框架与实践工具，以应对从分子机制解析到复杂疾病机制探索的全链条挑战。 全书共分为五大部分，共十六章。 第一部分：基础理论与计算方法 本部分奠定了生物信息学分析的理论基础，重点梳理了生物大分子结构、功能预测的基础算法。 第一章：生物信息学导论与数据源：系统介绍了生物信息学的历史沿革、核心学科分支及其在现代生命科学研究中的地位。详细阐述了NCBI、EMBL-EBI等主要公共数据库的结构、数据类型（如序列、结构、表达谱数据）及其规范化访问方法。特别强调了数据治理与元数据标准化在保证分析可重复性中的关键作用。 第二章：序列比对与进化分析：深入解析了全局比对（Needleman-Wunsch）和局部比对（Smith-Waterman）算法的数学原理，并对比了BLAST系列工具的原理差异及适用场景。重点讲解了多序列比对（MSA）的构建方法（如Clustal Omega, MAFFT）及其在识别保守区域和构建系统发育树中的应用。 第三章：统计学基础在生物学中的应用：回顾了统计推断在处理生物学变异性时的必要性。内容涵盖了假设检验（t检验、ANOVA）、非参数检验的选择标准、多重检验校正（FDR控制）的必要性及其在差异表达分析中的应用。强调了贝叶斯方法的引入对不确定性建模的优势。 第四章：生物网络与系统生物学建模：介绍了蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）的构建方法，包括基于高通通量实验数据和基于文献挖掘的推断。讨论了网络拓扑学指标（如度中心性、介数中心性）的生物学意义，并介绍了动态系统建模方法（如微分方程模型）在信号通路模拟中的应用。 第二部分：高通量组学数据分析 本部分聚焦于新一代测序（NGS）技术产生的数据的特有分析流程与挑战。 第五章：基因组测序与组装：详细阐述了从短读长（Illumina）到长读长（PacBio, Oxford Nanopore）测序技术原理的差异及其对组装策略的影响。深度解析了从高质量短读长数据中构建Contig和Scaffold的算法（如De Bruijn图、重叠群组装），并评估组装结果的质量指标（如N50值、基因覆盖度）。 第六章：转录组学：从RNA-Seq到单细胞测序：系统介绍了RNA测序（RNA-Seq）的数据预处理（质量控制、接头去除）、比对策略及定量方法（如FPKM/TPM的局限性）。重点分析了差异表达基因（DEG）的识别流程，并引入了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据特有的挑战，如稀疏性、批次效应，以及聚类、细胞类型注释的方法（如Seurat, Scanpy）。 第七章：表观遗传学数据分析（ChIP-Seq与ATAC-Seq）：讲解了染色质免疫沉淀测序（ChIP-Seq）中峰值识别算法（如MACS2）的原理，以及如何结合结合位点数据推断转录因子结合模式。对于ATAC-Seq数据，阐述了开放染色质区域的鉴定和在启动子区域的分布特征分析。 第八章：宏基因组学与微生物群落分析：区分了全基因组 shotgun（WGS）和16S rRNA测序的分析侧重点。详细介绍了微生物群落的物种分类（如基于标记基因的OTU/ASV分析）和功能分析（如KEGG通路丰度）。着重讲解了群落多样性指标（Alpha/Beta多样性）的计算与统计解释。 第三部分：结构生物信息学与功能预测 本部分关注蛋白质和核酸三维结构信息与生物学功能的关联。 第九章：蛋白质结构预测与建模：回顾了同源建模、折叠识别以及从头预测（如AlphaFold2）的范式转变。深入剖析了基于深度学习的结构预测模型的输入特征（如共进化信息、MSA特征）和结构精度的评估标准（如pLDDT）。 第十章：蛋白质功能域与结构域注释：介绍了Pfam、InterPro等核心数据库的功能，以及序列比对和HMMER在识别保守结构域中的作用。探讨了结构域组合预测在推断新蛋白功能时的价值。 第十一章：非编码RNA分析与结构预测：聚焦于miRNA、lncRNA等非编码分子的鉴定流程。详细介绍了RNA二级结构预测算法（如最小自由能原理）和结构稳定性评估方法，及其在理解调控机制中的重要性。 第四部分：疾病基因组学与精准医学 本部分将前沿计算方法应用于临床和疾病研究。 第十二章：人类常见病与罕见病变异解读：系统梳理了从全外显子组（WES）或全基因组测序（WGS）数据中发现的体细胞和生殖系变异的筛选流程。重点讲解了变异致病性预测工具（如CADD, PolyPhen-2）的评分机制与局限性，以及如何结合人群频率数据进行优先级排序。 第十三章：癌症基因组学的数据整合分析：探讨了癌症驱动基因的识别策略，包括拷贝数变异（CNV）、基因融合（Fusion Genes）的检测。介绍了多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组）整合分析在揭示肿瘤微环境和耐药机制中的应用前景。 第十四章：药物靶点发现与药物重定位：讲解了基于系统的生物学方法和生物网络拓扑学特征来筛选潜在药物靶点。介绍了虚拟筛选和分子对接的基础计算流程，以及利用已知药物作用谱数据进行药物重定位的计算策略。 第五部分：新兴计算技术与未来展望 本部分展望了生物信息学领域正在快速发展的计算范式。 第十五章：深度学习在生物信息学中的应用：深入剖析了卷积神经网络（CNN）在图像分析（如组织病理学）中的应用，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在序列预测（如基因调控元件识别、蛋白质相互作用预测）中的优势与结构设计。 第十六章：数据可视化与可解释性（XAI）：强调了数据可视化在揭示复杂生物学模式中的关键作用。除了基础的热图、火山图，本章重点介绍了高维数据降维（t-SNE, UMAP）的可视化技术，以及提高深度学习模型预测结果可解释性的相关方法。 本书适合生命科学、生物医学工程、计算机科学等专业的高年级本科生、研究生以及从事相关领域研究的科研人员参考使用。掌握本书内容，将为理解和驾驭当前生命科学领域的数据洪流提供坚实的计算工具箱。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到《医药数理统计（第5版）》这本书之前，我对统计学是一窍不通的。我是一名临床医生，平时的工作重心都在病人身上，对数据分析的理解仅停留在最基础的描述性统计层面。但是，随着医学研究的不断深入，我发现自己在这方面存在明显的短板，很多高质量的研究论文中的统计分析部分，我常常看得云里雾里。这本书的出现，可以说是彻底改变了我的状况。它以一种非常接地气的方式，将复杂的统计学概念讲解得浅显易懂，让我这个“门外汉”也能逐渐领悟其中的奥妙。书中用了大量的图示和通俗的比喻，比如在讲解概率分布时，作者会用掷骰子、抽奖等生活化的例子，这让抽象的概念变得生动起来。最让我欣喜的是，它没有回避一些关键性的统计学理论，但同时又非常注重将这些理论与临床实际相结合。比如，在讲解不同类型的t检验时，作者会结合实际的临床试验数据，让我们明白在什么情况下应该选择哪种检验。这本书给了我极大的信心，让我觉得医学统计学并非高不可攀，只要用心去学，也能掌握其中的精髓，从而更好地解读和评价医学研究文献。

评分☆☆☆☆☆

《医药数理统计（第5版）》这本书在我手边已经快一年了，但每次翻开，总能发现新的宝藏。我是一名经验丰富的药物研发人员，平时主要关注分子生物学和药物作用机制，对统计学的要求相对基础。然而，随着项目越来越复杂，对数据解读的要求也越来越高，我需要更深入地理解统计学的原理，以便更好地评估试验结果的可靠性和统计学意义。《医药数理统计（第5版）》恰好满足了我的需求。它不像一些纯理论的书籍那样枯燥，也不像一些应用手册那样过于简略。它在理论深度和实际应用之间找到了一个完美的平衡点。书中关于假设检验、回归分析、方差分析等核心概念的讲解，即使对于已经接触过这些概念的人来说，也能提供更深刻的理解。我特别欣赏它在讲解不同统计模型时，会详细剖析模型的假设前提，以及当这些前提不满足时，应该如何处理。这对于避免得出错误的结论非常有帮助。此外，书中关于多重比较、缺失数据处理等在医药研究中经常遇到的问题，都给出了非常实用和详细的指导。这本书已经成为我案头必备的参考书，无论遇到什么统计学上的难题，都能在这里找到清晰的解答和可靠的建议。

评分☆☆☆☆☆

这本《医药数理统计（第5版）》绝对是我近几年读过最扎实的专业书籍了。作为一名初涉医药数据分析的研究助理，我之前对统计学理论总有一种畏惧感，觉得它离实际应用太遥远。但这本书的出现彻底改变了我的看法。它没有上来就堆砌晦涩难懂的公式，而是从实际的医药研究场景出发，比如如何设计一个临床试验、如何分析生存数据、如何进行流行病学调查等。作者的讲解非常耐心，每一步的推导都清晰明了，并且大量引用了真实的研究案例，让我能立刻理解理论知识是如何服务于实际问题的。书中对于各种统计方法的适用条件、优缺点以及结果的解释都进行了详尽的阐述，这对于避免在实际工作中误用统计方法至关重要。我尤其喜欢它在案例分析部分，不仅提供了详细的步骤，还给出了常用的统计软件操作指南，这对于我这样一个实践经验不足的新手来说，简直是福音。读完前面几章，我已经能自信地去理解文献中的统计部分，甚至开始尝试自己进行简单的数据分析了。这本书真的为我打开了新世界的大门，让我对未来在医药领域的数据驱动研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的医学统计学硕士研究生，对于《医药数理统计（第5版）》这本书，我的评价是：它是一本非常优秀的教科书，也是我学习期间不可或缺的参考资料。与其他教材相比，这本书在内容的组织和逻辑性上做得非常出色。它从最基础的概率论和描述性统计开始，循序渐进地引入推断性统计，然后深入到更高级的模型。书中对统计学概念的定义清晰准确，推导过程严谨细致，能够帮助我们建立扎实的理论基础。我尤其喜欢它在讲解统计模型的过程中，会穿插大量的图表和示例，将抽象的概念形象化，这对于我们理解和记忆非常有帮助。例如，在讲解中心极限定理时，书中提供了不同分布下样本均值分布的模拟图，让我直观地理解了它的重要性。此外，书中对于各种统计检验的假设、计算步骤、结果解释以及注意事项都进行了详细的说明，这对于我们在进行论文写作和数据分析时，能够准确无误地应用统计方法至关重要。它不仅是一本知识的宝库，更是一本能力的培养器，让我能够更自信地面对未来的学术研究和工作挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在医药领域工作了十多年的老兵，我见证了统计学在医药研究中越来越重要的地位。我深知，一个严谨的统计分析是研究成果能否被认可的关键。《医药数理统计（第5版）》这本书，在我看来，绝对是业界的一本里程碑式的著作。它不是那种“速成”或“点到为止”的书籍，而是真正能够帮助读者构建起坚实的数理统计功底。书中对于参数估计、区间估计、假设检验等基础概念的讲解，不仅全面，而且深度十足，能够让读者真正理解其背后的数学原理。我非常赞赏书中对于统计模型构建和选择的论述，它详细讲解了如何根据研究目的和数据特点来选择最合适的模型，并且会分析不同模型的优势和局限性。这对于我们避免“掉进模型陷阱”至关重要。书中的案例分析也非常贴合实际，涵盖了临床试验、流行病学调查、药物警戒等多个方面，读来颇具启发性。即使是像我这样经验丰富的从业者，在重读这本书时，依然能获得新的启发和认识，让我能够不断更新自己的知识体系，更好地应对日益复杂的医药研究挑战。

评分☆☆☆☆☆

书都皱了，包装太简单了

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