醫藥數理統計（第5版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬誌慶，周介南 編

圖書標籤:

• 醫藥統計
• 數理統計
• 生物統計
• 醫學統計
• 統計學
• 第五版
• 教材
• 醫學
• 健康
• 數據分析

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030461681

版次：1

商品編碼：11839237

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十三五”規劃教材全國高等醫藥院校規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

頁數：240

正文語種：中文

內容簡介

推動教材內容不斷更新。促進教材內容的多元化。教材內容多元化發展不僅可以讓學生全麵掌握本學科的基本知識與技能，還可以使學生瞭解相關學科的知識與技能，從而增強他們的綜閤競爭能力。推動教材內容不斷更新。促進教材內容的多元化。教材內容多元化發展不僅可以讓學生全麵掌握本學科的基本知識與技能，還可以使學生瞭解相關學科的知識與技能，從而增強他們的綜閤競爭能力。

前言/序言

《生物信息學與基因組學前沿進展》 內容提要： 本書深入探討瞭當代生物信息學與基因組學領域的核心概念、關鍵技術與最新研究進展。麵對海量生物數據，特彆是高通量測序數據的爆炸式增長，傳統的數據分析方法已捉襟見肘。本書旨在為讀者提供一套係統、前沿的理論框架與實踐工具，以應對從分子機製解析到復雜疾病機製探索的全鏈條挑戰。 全書共分為五大部分，共十六章。 第一部分：基礎理論與計算方法 本部分奠定瞭生物信息學分析的理論基礎，重點梳理瞭生物大分子結構、功能預測的基礎算法。 第一章：生物信息學導論與數據源：係統介紹瞭生物信息學的曆史沿革、核心學科分支及其在現代生命科學研究中的地位。詳細闡述瞭NCBI、EMBL-EBI等主要公共數據庫的結構、數據類型（如序列、結構、錶達譜數據）及其規範化訪問方法。特彆強調瞭數據治理與元數據標準化在保證分析可重復性中的關鍵作用。 第二章：序列比對與進化分析：深入解析瞭全局比對（Needleman-Wunsch）和局部比對（Smith-Waterman）算法的數學原理，並對比瞭BLAST係列工具的原理差異及適用場景。重點講解瞭多序列比對（MSA）的構建方法（如Clustal Omega, MAFFT）及其在識彆保守區域和構建係統發育樹中的應用。 第三章：統計學基礎在生物學中的應用：迴顧瞭統計推斷在處理生物學變異性時的必要性。內容涵蓋瞭假設檢驗（t檢驗、ANOVA）、非參數檢驗的選擇標準、多重檢驗校正（FDR控製）的必要性及其在差異錶達分析中的應用。強調瞭貝葉斯方法的引入對不確定性建模的優勢。 第四章：生物網絡與係統生物學建模：介紹瞭蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）、基因調控網絡（GRN）的構建方法，包括基於高通通量實驗數據和基於文獻挖掘的推斷。討論瞭網絡拓撲學指標（如度中心性、介數中心性）的生物學意義，並介紹瞭動態係統建模方法（如微分方程模型）在信號通路模擬中的應用。 第二部分：高通量組學數據分析 本部分聚焦於新一代測序（NGS）技術産生的數據的特有分析流程與挑戰。 第五章：基因組測序與組裝：詳細闡述瞭從短讀長（Illumina）到長讀長（PacBio, Oxford Nanopore）測序技術原理的差異及其對組裝策略的影響。深度解析瞭從高質量短讀長數據中構建Contig和Scaffold的算法（如De Bruijn圖、重疊群組裝），並評估組裝結果的質量指標（如N50值、基因覆蓋度）。 第六章：轉錄組學：從RNA-Seq到單細胞測序：係統介紹瞭RNA測序（RNA-Seq）的數據預處理（質量控製、接頭去除）、比對策略及定量方法（如FPKM/TPM的局限性）。重點分析瞭差異錶達基因（DEG）的識彆流程，並引入瞭單細胞RNA測序（scRNA-seq）數據特有的挑戰，如稀疏性、批次效應，以及聚類、細胞類型注釋的方法（如Seurat, Scanpy）。 第七章：錶觀遺傳學數據分析（ChIP-Seq與ATAC-Seq）：講解瞭染色質免疫沉澱測序（ChIP-Seq）中峰值識彆算法（如MACS2）的原理，以及如何結閤結閤位點數據推斷轉錄因子結閤模式。對於ATAC-Seq數據，闡述瞭開放染色質區域的鑒定和在啓動子區域的分布特徵分析。 第八章：宏基因組學與微生物群落分析：區分瞭全基因組 shotgun（WGS）和16S rRNA測序的分析側重點。詳細介紹瞭微生物群落的物種分類（如基於標記基因的OTU/ASV分析）和功能分析（如KEGG通路豐度）。著重講解瞭群落多樣性指標（Alpha/Beta多樣性）的計算與統計解釋。 第三部分：結構生物信息學與功能預測 本部分關注蛋白質和核酸三維結構信息與生物學功能的關聯。 第九章：蛋白質結構預測與建模：迴顧瞭同源建模、摺疊識彆以及從頭預測（如AlphaFold2）的範式轉變。深入剖析瞭基於深度學習的結構預測模型的輸入特徵（如共進化信息、MSA特徵）和結構精度的評估標準（如pLDDT）。 第十章：蛋白質功能域與結構域注釋：介紹瞭Pfam、InterPro等核心數據庫的功能，以及序列比對和HMMER在識彆保守結構域中的作用。探討瞭結構域組閤預測在推斷新蛋白功能時的價值。 第十一章：非編碼RNA分析與結構預測：聚焦於miRNA、lncRNA等非編碼分子的鑒定流程。詳細介紹瞭RNA二級結構預測算法（如最小自由能原理）和結構穩定性評估方法，及其在理解調控機製中的重要性。 第四部分：疾病基因組學與精準醫學 本部分將前沿計算方法應用於臨床和疾病研究。 第十二章：人類常見病與罕見病變異解讀：係統梳理瞭從全外顯子組（WES）或全基因組測序（WGS）數據中發現的體細胞和生殖係變異的篩選流程。重點講解瞭變異緻病性預測工具（如CADD, PolyPhen-2）的評分機製與局限性，以及如何結閤人群頻率數據進行優先級排序。 第十三章：癌癥基因組學的數據整閤分析：探討瞭癌癥驅動基因的識彆策略，包括拷貝數變異（CNV）、基因融閤（Fusion Genes）的檢測。介紹瞭多組學數據（基因組、轉錄組、蛋白質組）整閤分析在揭示腫瘤微環境和耐藥機製中的應用前景。 第十四章：藥物靶點發現與藥物重定位：講解瞭基於係統的生物學方法和生物網絡拓撲學特徵來篩選潛在藥物靶點。介紹瞭虛擬篩選和分子對接的基礎計算流程，以及利用已知藥物作用譜數據進行藥物重定位的計算策略。 第五部分：新興計算技術與未來展望 本部分展望瞭生物信息學領域正在快速發展的計算範式。 第十五章：深度學習在生物信息學中的應用：深入剖析瞭捲積神經網絡（CNN）在圖像分析（如組織病理學）中的應用，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在序列預測（如基因調控元件識彆、蛋白質相互作用預測）中的優勢與結構設計。 第十六章：數據可視化與可解釋性（XAI）：強調瞭數據可視化在揭示復雜生物學模式中的關鍵作用。除瞭基礎的熱圖、火山圖，本章重點介紹瞭高維數據降維（t-SNE, UMAP）的可視化技術，以及提高深度學習模型預測結果可解釋性的相關方法。 本書適閤生命科學、生物醫學工程、計算機科學等專業的高年級本科生、研究生以及從事相關領域研究的科研人員參考使用。掌握本書內容，將為理解和駕馭當前生命科學領域的數據洪流提供堅實的計算工具箱。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在醫藥領域工作瞭十多年的老兵，我見證瞭統計學在醫藥研究中越來越重要的地位。我深知，一個嚴謹的統計分析是研究成果能否被認可的關鍵。《醫藥數理統計（第5版）》這本書，在我看來，絕對是業界的一本裏程碑式的著作。它不是那種“速成”或“點到為止”的書籍，而是真正能夠幫助讀者構建起堅實的數理統計功底。書中對於參數估計、區間估計、假設檢驗等基礎概念的講解，不僅全麵，而且深度十足，能夠讓讀者真正理解其背後的數學原理。我非常贊賞書中對於統計模型構建和選擇的論述，它詳細講解瞭如何根據研究目的和數據特點來選擇最閤適的模型，並且會分析不同模型的優勢和局限性。這對於我們避免“掉進模型陷阱”至關重要。書中的案例分析也非常貼閤實際，涵蓋瞭臨床試驗、流行病學調查、藥物警戒等多個方麵，讀來頗具啓發性。即使是像我這樣經驗豐富的從業者，在重讀這本書時，依然能獲得新的啓發和認識，讓我能夠不斷更新自己的知識體係，更好地應對日益復雜的醫藥研究挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的醫學統計學碩士研究生，對於《醫藥數理統計（第5版）》這本書，我的評價是：它是一本非常優秀的教科書，也是我學習期間不可或缺的參考資料。與其他教材相比，這本書在內容的組織和邏輯性上做得非常齣色。它從最基礎的概率論和描述性統計開始，循序漸進地引入推斷性統計，然後深入到更高級的模型。書中對統計學概念的定義清晰準確，推導過程嚴謹細緻，能夠幫助我們建立紮實的理論基礎。我尤其喜歡它在講解統計模型的過程中，會穿插大量的圖錶和示例，將抽象的概念形象化，這對於我們理解和記憶非常有幫助。例如，在講解中心極限定理時，書中提供瞭不同分布下樣本均值分布的模擬圖，讓我直觀地理解瞭它的重要性。此外，書中對於各種統計檢驗的假設、計算步驟、結果解釋以及注意事項都進行瞭詳細的說明，這對於我們在進行論文寫作和數據分析時，能夠準確無誤地應用統計方法至關重要。它不僅是一本知識的寶庫，更是一本能力的培養器，讓我能夠更自信地麵對未來的學術研究和工作挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本《醫藥數理統計（第5版）》絕對是我近幾年讀過最紮實的專業書籍瞭。作為一名初涉醫藥數據分析的研究助理，我之前對統計學理論總有一種畏懼感，覺得它離實際應用太遙遠。但這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它沒有上來就堆砌晦澀難懂的公式，而是從實際的醫藥研究場景齣發，比如如何設計一個臨床試驗、如何分析生存數據、如何進行流行病學調查等。作者的講解非常耐心，每一步的推導都清晰明瞭，並且大量引用瞭真實的研究案例，讓我能立刻理解理論知識是如何服務於實際問題的。書中對於各種統計方法的適用條件、優缺點以及結果的解釋都進行瞭詳盡的闡述，這對於避免在實際工作中誤用統計方法至關重要。我尤其喜歡它在案例分析部分，不僅提供瞭詳細的步驟，還給齣瞭常用的統計軟件操作指南，這對於我這樣一個實踐經驗不足的新手來說，簡直是福音。讀完前麵幾章，我已經能自信地去理解文獻中的統計部分，甚至開始嘗試自己進行簡單的數據分析瞭。這本書真的為我打開瞭新世界的大門，讓我對未來在醫藥領域的數據驅動研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到《醫藥數理統計（第5版）》這本書之前，我對統計學是一竅不通的。我是一名臨床醫生，平時的工作重心都在病人身上，對數據分析的理解僅停留在最基礎的描述性統計層麵。但是，隨著醫學研究的不斷深入，我發現自己在這方麵存在明顯的短闆，很多高質量的研究論文中的統計分析部分，我常常看得雲裏霧裏。這本書的齣現，可以說是徹底改變瞭我的狀況。它以一種非常接地氣的方式，將復雜的統計學概念講解得淺顯易懂，讓我這個“門外漢”也能逐漸領悟其中的奧妙。書中用瞭大量的圖示和通俗的比喻，比如在講解概率分布時，作者會用擲骰子、抽奬等生活化的例子，這讓抽象的概念變得生動起來。最讓我欣喜的是，它沒有迴避一些關鍵性的統計學理論，但同時又非常注重將這些理論與臨床實際相結閤。比如，在講解不同類型的t檢驗時，作者會結閤實際的臨床試驗數據，讓我們明白在什麼情況下應該選擇哪種檢驗。這本書給瞭我極大的信心，讓我覺得醫學統計學並非高不可攀，隻要用心去學，也能掌握其中的精髓，從而更好地解讀和評價醫學研究文獻。

評分☆☆☆☆☆

《醫藥數理統計（第5版）》這本書在我手邊已經快一年瞭，但每次翻開，總能發現新的寶藏。我是一名經驗豐富的藥物研發人員，平時主要關注分子生物學和藥物作用機製，對統計學的要求相對基礎。然而，隨著項目越來越復雜，對數據解讀的要求也越來越高，我需要更深入地理解統計學的原理，以便更好地評估試驗結果的可靠性和統計學意義。《醫藥數理統計（第5版）》恰好滿足瞭我的需求。它不像一些純理論的書籍那樣枯燥，也不像一些應用手冊那樣過於簡略。它在理論深度和實際應用之間找到瞭一個完美的平衡點。書中關於假設檢驗、迴歸分析、方差分析等核心概念的講解，即使對於已經接觸過這些概念的人來說，也能提供更深刻的理解。我特彆欣賞它在講解不同統計模型時，會詳細剖析模型的假設前提，以及當這些前提不滿足時，應該如何處理。這對於避免得齣錯誤的結論非常有幫助。此外，書中關於多重比較、缺失數據處理等在醫藥研究中經常遇到的問題，都給齣瞭非常實用和詳細的指導。這本書已經成為我案頭必備的參考書，無論遇到什麼統計學上的難題，都能在這裏找到清晰的解答和可靠的建議。

評分☆☆☆☆☆

書都皺瞭，包裝太簡單瞭

評分☆☆☆☆☆

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