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王俊丛丽娟郑洪坤 著

图书标签:

• 生物信息学
• 数据分析
• 生物统计
• R
• Python
• Perl
• 统计软件
• 生物学
• 计算生物学
• 数据挖掘

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030206220

商品编码：14561683361

出版时间：2008-05-01

作  者:王俊//丛丽娟//郑洪坤 著作 定  价:92 出 版 社:科学出版社 出版日期:2008年05月01日 页  数:364 装  帧:平装 ISBN:9787030206220 ●暂无

内容简介

暂无

好的，这是一本关于高级生物信息学方法与实践的图书简介： --- 图书名称：高级生物信息学方法与实践 图书简介 在生命科学飞速发展的今天，数据已经成为驱动科研突破的核心要素。从高通量测序到单细胞组学，海量生物数据的产生对研究人员提出了更高的分析要求。传统的工具和基础的统计方法已不足以应对复杂实验设计和数据解读的挑战。《高级生物信息学方法与实践》正是为满足这一需求而精心编写的深度技术指南，它将带领读者跨越基础入门阶段，深入到前沿生物信息学方法的理论构建、算法实现及实际应用层面。 本书并非侧重于某一特定软件的操作手册，而是致力于构建读者坚实的计算思维框架和系统化的问题解决能力。我们相信，理解方法背后的数学原理和计算逻辑，远比仅仅学会点击鼠标更为重要。 第一部分：计算生物学基础与环境构建 本部分首先对生物信息学的计算基础进行系统回顾和深化。我们将不再停留在Linux/Shell的基本命令，而是深入探讨高性能计算（HPC）环境的配置与优化，包括如何高效利用集群资源（如SLURM或PBS作业调度系统）进行大规模并行计算。在编程语言方面，本书会详细讲解Python在生物数据处理中的高级应用，重点涵盖Pandas和NumPy在处理结构化和非结构化生物学矩阵时的性能优化技巧，以及如何利用Cython或Numba加速计算密集型脚本。此外，对R语言的探讨将聚焦于Bioconductor中复杂数据结构（如`SummarizedExperiment`）的管理和高级统计建模的应用。 第二部分：高通量测序数据的高级处理与质量控制 本部分聚焦于从原始数据到可解释结果链条中的关键环节——数据预处理和质量评估。 基因组学（Genomics）方面，我们将超越基础的比对和变异检测，深入探讨长读长测序（如PacBio/Oxford Nanopore）数据的矫正算法、De Novo组装策略（如基于图结构的组装器原理）以及结构变异（SV）的精确捕获与验证流程。对于转录组学（Transcriptomics），内容将涵盖定量方法的选择与偏差评估，例如对不同文库制备方法（如3’端偏好性与全长覆盖）导致的定量差异的数学建模。我们将详细剖析伪比对定量（Kallisto/Salmon）的提升速度的内在机制，并讨论如何针对低丰度转录本或融合基因进行更稳健的定量分析。 质量控制部分，我们将深入探讨如何利用机器学习方法对测序批次效应进行识别和校正，而非简单地依赖于图形化报告。 第三部分：多组学数据整合与降维算法的深度解析 现代生物学研究往往涉及基因组学、转录组学、表观遗传学等多维度数据。本部分是本书的核心，旨在提供整合分析的理论基础。 我们首先会详细介绍矩阵分解技术（如SVD、PCA）在生物数据中的局限性，并转向更适合高维稀疏数据的非负矩阵分解（NMF）和稀疏主成分分析（Sparse PCA）。在整合方法方面，本书将深入剖析因子分析模型（Factor Analysis）和多视图学习（Multi-view Learning）的数学框架，重点讨论CCA（典型相关分析）及其在多组学关联研究中的变体。 对于单细胞数据（scRNA-seq, scATAC-seq），我们将跳过入门教程，直接深入探讨批次效应校正算法的底层逻辑，例如基于图嵌入的校正方法（如Harmony的距离度量和迭代优化过程）和基于变分推断（Variational Inference）的整合模型。此外，对于轨迹推断（Trajectory Inference），我们将比较不同动力学模型的适用场景，并讨论如何使用随机微分方程（SDEs）来模拟细胞命运决定的随机性。 第四部分：统计推断与因果关系建模 生物学研究最终需要可靠的统计推断。本部分旨在强化读者的统计严谨性。 我们将系统回顾多重检验校正的理论基础（如FDR、Bonferroni）的适用条件，并引入贝叶斯统计推断在生物学中的应用，特别是贝叶斯层次模型（Hierarchical Bayesian Models）如何处理具有内在层级结构的数据（如组织内的细胞群差异）。 在因果推断方面，本书将引入倾向性得分匹配（Propensity Score Matching）和双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）在观测性生物研究中的应用，帮助读者设计更具因果解释力的分析方案，以应对混杂因素的挑战。 第五部分：定制化数据可视化与结果的可视化呈现 高质量的可视化是有效沟通科学发现的关键。本部分将聚焦于使用R的ggplot2系统及Python的Seaborn/Plotly进行高度定制化的、信息密度高的图表绘制。重点包括：如何创建交互式可视化（如使用Shiny或Dash框架构建数据探索面板），以及如何使用图形理论来可视化复杂的网络拓扑结构（如蛋白质相互作用网络或基因调控网络），并实现高效的社区发现算法（如Louvain方法）的图形化展示。 --- 《高级生物信息学方法与实践》的目标读者是具备一定编程和统计基础的生物学研究生、博士后研究人员、以及希望深化计算能力的生物技术专业人士。本书提供的不是“即插即用”的工具箱，而是一套可供长期借鉴和应用于解决前沿科学问题的计算思维蓝图。阅读本书后，您将能够独立评估和选择最适合复杂生物学问题的先进分析算法，并对结果的可靠性做出更精确的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价和篇幅让我联想到一些经典的生物信息学教材，比如那些厚重的、涵盖了从R到Python编程基础，再到复杂网络分析和机器学习应用的综合性大部头。然而，我更看重的是那种能够聚焦于前沿、突破性研究方法的深度专著。例如，目前单细胞测序数据分析正处于一个快速迭代的阶段，新的批次效应矫正算法、细胞类型聚类方法层出不穷，我更希望看到一本能够系统梳理空间转录组数据分析流程中的配准与配对挑战的书籍，或者专门探讨蛋白质组学数据中缺失值填充和差异表达分析的鲁棒性方法的书籍。这种高度专业化、聚焦于解决当前领域瓶颈问题的书籍，才能真正推动我的研究进展。如果《常用生物数据分析软件》更多是罗列了如SPSS、Excel、SAS这些通用统计软件在生物学中的基础应用，对我这种已经熟练掌握了主流生物学特定软件包（如Seurat, DESeq2）的资深用户来说，其边际效用就会大大降低，因为这类基础知识在网络资源和学术课程中获取成本已经很低了。

评分☆☆☆☆☆

这本《常用生物数据分析软件》听起来确实是工具书的典范，但对我个人来说，可能更偏向于那种“用的时候才想起来查阅”的工具箱，而不是能沉下心来从头到尾阅读的书籍。我更倾向于那种能提供宏观视角，或者深入探讨某一特定领域理论框架的著作。比如，我最近在关注的是基因组变异检测的统计学原理，市面上很多软件操作手册堆砌了大量参数说明，但鲜有书籍会深入剖析那些算法模型背后的假设检验、P值校正的内在逻辑，或者不同降维方法（如PCA、t-SNE、UMAP）在处理高维生物数据时的理论差异和适用场景。我希望看到的是，它能用清晰的数学语言阐述为什么某个算法比另一个在特定样本集上表现更优，而不是仅仅停留在“运行这个脚本即可”的层面。如果这本书能有一章专门用于贝叶斯方法在生物标志物筛选中的应用及其与频率学派方法的哲学辩论，那对我来说价值会更高。目前市面上大多数工具书往往是“教你怎么用A软件”，而不是“告诉你A、B、C软件解决同一问题时，底层逻辑的根本区别是什么”。因此，对于追求理论深度的读者，这类软件指南可能略显肤浅，它们提供的更多是“How-to”，而非“Why”。

评分☆☆☆☆☆

想象一下，一本关于电影制作的书，如果它只介绍了不同摄像机的型号和光圈设置，而没有讨论导演的叙事手法、剪辑节奏的心理学基础，或是特定镜头语言如何影响观众情感，那么它就失色了。同理，我希望看到的生物数据分析书籍，能够提供一种跨软件的生态学视角。例如，如何有效管理不同平台产生的大量中间文件，如何利用脚本语言（如Shell/Python）将原本设计用于不同目的的软件串联起来，形成一个自动化的、可重复的分析流水线。这本书如果仅仅是介绍了A软件的GUI操作和B软件的命令行语法，却没有深入探讨构建可重复性分析环境（如Docker或Singularity容器化）的最佳实践，那么它就显得有些脱节于现代计算生物学的要求。现代生物数据分析越来越强调“可重复性”和“自动化”，如果一本书无法为读者提供构建稳健、可审计分析流程的指导，即便它涵盖了市面上所有主流软件的皮毛功能，对我而言，也只是一个关于“工具箱”的介绍，而非关于“工程实践”的指南。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来说，我通常会避开那种纯粹的“手册式”或“操作指南”类的书籍。我购买书籍，是期待它能提供一种连贯的叙事线索，引导我理解一个复杂系统是如何构建和运作的。如果这本书只是简单地将不同软件的功能块并列，缺乏对数据分析流程整体架构的思考，比如如何设计一个合理的实验数据质量控制（QC）管线，或者如何将多个软件的输出结果进行无缝衔接和交叉验证，那么它就显得比较零散。我心目中的理想读物，应该像一本建筑学的著作，先讨论结构力学的基本原理（数据结构与统计假设），然后介绍不同风格和功能的工具（软件模块），最后展示如何将它们整合起来构建一个稳固的“分析大厦”。一本仅仅介绍工具按钮的书，读完后读者可能依然不知道在面对一个全新的、前所未见的实验设计时，应该优先选择哪个软件，以及为什么。这种缺乏方法论框架的罗列，对我来说是阅读上的最大障碍。

评分☆☆☆☆☆

我更偏爱那些能够提供批判性思维训练和数据伦理反思的著作。生物数据分析远不止于运行代码，它涉及到对结果的解释、潜在偏见的识别，以及对研究结论可靠性的评估。一本优秀的读物应该教会读者如何质疑软件的默认设置，探讨在特定生物学背景下，哪些参数的调整至关重要，以及当软件报错或结果异常时，如何通过追溯底层代码逻辑来定位问题。比如，在处理临床数据时，不同人群的遗传背景差异如何影响机器学习模型的泛化能力？这种关于模型可解释性（XAI）在生物医学中的应用的话题，是当前热点，但往往被工具书所忽略。如果《常用生物数据分析软件》未能触及这些深层次的、关乎研究诚信和科学严谨性的议题，而只是停留在“如何让软件跑起来”的层面，那么它对我的吸引力就非常有限，因为我更需要的是能够提升我作为研究人员的决策能力和批判性判断力的材料，而非仅仅是技术层面的执行指南。