RNA-seq数据分析实用方法 (芬)E.科佩莱恩(Eija Korpelainen) 科 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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芬E.科佩莱恩Eija Korpelainen 著

图书标签:

• RNA-seq
• 基因表达
• 生物信息学
• 数据分析
• 测序
• 统计学
• 实验设计
• R语言
• 生物学
• 基因组学

店铺： 诺鼎言图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030564863

商品编码：27595486348

包装：平装

出版时间：2018-03-01

图书基本信息
图书名称	RNA-seq数据分析实用方法	作者	(芬)E.科佩莱恩(Eija Korpelainen)
定价	120.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030564863	出版日期	2018-03-01
字数	310000	页码
版次	31	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《RNA-seq 数据分析实用方法》全面介绍了RNA-seq数据分析的基本原理和方法，内容涵盖数据分析的整个工作流程，包括质量控制、作图、组装、统计检验和代谢途径分析等。《RNA-seq 数据分析实用方法》在进行理论讲解的同时，还使用了较多实例，不仅生物信息学家，甚至没有相关分析经验的研究人员也均可参照这些实例进行分析。

作者简介

目录

编辑推荐

基因组,序列,测试,研究

文摘

序言

《基因组学前沿：从测序到功能解析的深度探索》 内容提要 本书旨在为生物信息学研究人员、分子生物学家以及对前沿基因组学技术感兴趣的读者，提供一套全面且深入的理论框架与实践指南。本书聚焦于当前最活跃的几个基因组学研究领域，尤其强调数据整合、算法创新以及如何将复杂数据转化为具有生物学意义的知识。 全书共分六个主要部分，系统地涵盖了从高通量测序技术的基础原理到复杂生物学问题的系统性解决方案。 --- 第一部分：现代测序技术与数据获取的基石 本部分详述了支撑当前基因组学爆发式发展的核心技术。内容侧重于技术的演变、内在的偏差与质量控制的策略。 第一章：下一代测序（NGS）技术全景 详细解析Illumina、PacBio (SMRT) 和 Oxford Nanopore (ONT) 等主流平台的化学原理、文库制备流程及其对最终数据质量的影响。特别讨论了长读长测序在解决重复序列和结构变异方面的独特优势与挑战。 第二章：测序数据质量控制与预处理 深入探讨原始测序数据的评估标准，如Phred质量得分的解读、适配子（Adapter）的识别与去除。讲解使用Trimmomatic、FastQC等工具进行高效数据清洗的流程，并介绍如何建立稳健的质量控制报告体系。强调不同实验设计（如配对末端、单端）下质量控制的差异化处理。 --- 第二部分：转录组学的高级解析 本部分聚焦于如何从海量RNA测序数据中提取精确的基因表达信息，并深入探索非编码RNA的调控网络。 第三章：标准定量与差异表达分析 详述从序列比对（使用STAR、HISAT2）到计数矩阵生成（FeatureCounts）的全过程。重点剖析Count数据的统计建模，包括如何选择合适的统计模型（如DESeq2, edgeR）来应对生物学重复和技术批次效应。讲解如何解读火山图、热图以及进行多重检验校正。 第四章：可变剪接与融合基因的识别 超越简单的基因表达量化，本章致力于复杂转录本结构分析。详细介绍利用Splice Junctions信息检测新的剪接事件，以及如何利用Paired-End信息和全长测序数据来鉴定基因融合（Fusion Genes），特别关注癌症和发育生物学中的应用实例。 第五章：单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 的独特挑战 本章作为高难度技术的专题讨论，涵盖了scRNA-seq数据的特有挑战，如文库捕获效率低（Dropout事件）、稀疏性。讲解主流降维方法（PCA、t-SNE、UMAP）的选择依据，以及聚类算法（如Seurat、Scanpy）的优化策略。着重介绍细胞类型注释和轨迹推断（Pseudotime Analysis）的方法论。 --- 第三部分：表观遗传学与基因组结构变异 本部分转向对基因组组织和调控机制的深入理解，涵盖DNA甲基化、组蛋白修饰及大片段结构变异的检测。 第六章：ChIP-seq与ATAC-seq数据分析 系统介绍染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）和染色质可及性测序（ATAC-seq）的数据处理流程。重点在于Peak Calling算法的选择、背景噪音的评估，以及如何通过功能富集分析（GO, KEGG）将鉴定的结合位点或开放染色质区域与下游基因功能相关联。 第七章：DNA甲基化分析：WGBS与RRBS 深入探讨全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）的数据处理流程，特别是如何准确评估CpG位点的甲基化水平。对比分析还原性BS测序（RRBS）的成本效益和覆盖度限制。讲解如何整合甲基化数据与基因表达数据，构建表观遗传调控模型。 第八章：结构变异（SV）检测的综合策略 结构变异（如缺失、插入、拷贝数变异）对基因组功能影响巨大。本章整合了基于短读长（SV Calling from WGS/WES）和长读长数据（如Manta, Sniffles）的SV检测工具。讨论如何对复杂或嵌合性SV进行验证和注释。 --- 第四部分：多组学数据整合与系统生物学建模 现代生物学研究的趋势是将不同维度的数据（如基因组、转录组、蛋白质组）结合起来，以获得更全面的视图。 第九章：多组学数据的标准化与对齐 介绍处理异构数据（如表达量、甲基化率、蛋白丰度）的预处理技术，如Z-score标准化、Rank normalization。讲解如何使用矩阵分解、典型相关分析（CCA）或深度学习方法进行跨模态数据整合，以发现跨层次的生物学信号。 第十章：网络构建与通路富集分析 超越单个基因的分析，本章侧重于系统层面。介绍如何从差异表达或调控数据中构建基因调控网络（GRN）和蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）。详细阐述高级通路分析技术，如GSEA（基因集富集分析）和基于网络的富集方法。 --- 第五部分：计算环境、编程实践与可视化 本部分强调分析的再现性和结果的可视化表达，侧重于实际操作技能。 第十一章：R/Bioconductor 生态系统精通 系统梳理在生物信息学中最核心的R语言包群。通过实例讲解数据结构（如`SummarizedExperiment`）的使用，以及如何利用Bioconductor生态系统的高质量软件包进行标准分析。强调面向对象编程在处理复杂实验设计中的优势。 第十二章：高效的命令行操作与工作流管理 讲解在高性能计算（HPC）环境中利用Bash进行自动化脚本编写，并介绍如何使用工作流管理系统（如Snakemake或Nextflow）来构建可复现、模块化的分析流程。讨论容器化技术（Docker/Singularity）在确保环境一致性中的作用。 第十三章：高质量结果的呈现 讨论如何使用ggplot2、ComplexHeatmap等高级可视化工具创建符合科学出版标准的图表。内容包括定制化布局、图例设计以及交互式报告的生成（如使用Shiny）。 --- 第六部分：前沿展望与伦理考量 第十四章：空间转录组学与新兴技术 简要介绍空间转录组学（Spatial Transcriptomics）的基本原理，如Visium和MERFISH，以及如何处理和可视化具有空间坐标的表达数据。探讨机器学习和深度学习在基因组数据挖掘中的最新应用。 第十五章：数据共享、规范与伦理 讨论符合FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用）的数据管理实践。最后，探讨在处理敏感的基因组数据时，数据匿名化、隐私保护和使用伦理规范的重要性。 --- 本书特色 本书的编写坚持以“方法论的深度理解”为核心，而非简单的工具手册。它要求读者不仅要知道“如何运行一个软件”，更要理解“该软件背后的统计学假设和生物学局限性”。通过大量的代码片段示例和真实的生物学案例分析，确保读者能够将理论知识迅速转化为实际的科研产出。本书适合具有基础分子生物学和统计学知识，渴望进入复杂基因组数据分析前沿的科研人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排极其巧妙，逻辑层次清晰得令人赞叹。初次阅读时，我惊喜地发现它并没有一上来就抛出那些令人望而生畏的复杂算法，而是从基础概念入手，循序渐进地引导读者建立起对整个数据分析流程的宏观认识。每一个章节的过渡都自然流畅，仿佛是一条精心铺设的河流，引导着你不断向下游探索更深层次的知识。特别是关于数据预处理的那一部分，作者的处理方式简直是教科书级别的典范——既详尽地解释了每一步操作背后的生物学意义，又给出了实际操作中的“避坑指南”。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时，总是能用一些非常贴近实际的类比，让原本枯燥的数学公式变得生动起来，这一点对于非统计学背景的读者来说，简直是太友好了。阅读过程中，我常常会停下来，不是因为读不懂，而是因为被这种清晰的叙述方式所折服，忍不住要反思自己过去在学习其他资料时遇到的那些弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格兼具学术的严谨性与教学的热情。作者的笔触非常细腻，对于每一个关键步骤的描述，都力求做到精确无误，绝不含糊其辞。然而，这种严谨并没有带来距离感，相反，从中透露出一种强烈的“育人”情怀。读到关键的软件操作环节时，我感觉就像是坐在电脑前，身旁有一位耐心的导师在指导我敲下每一行代码。书中的图表和示例数据选择得非常具有代表性，它们不仅仅是枯燥的插图，更是帮助理解复杂流程的视觉辅助工具。我记得有一次，我卡在一个关于批次效应校正的难题上很久，但看完书里对这个问题的深入剖析后，茅塞顿开。作者没有简单地告诉你“怎么做”，而是深入挖掘了“为什么这么做”以及“不这样做会产生什么后果”，这种深层次的解析，极大地提升了读者的批判性思维能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量也值得称赞，纸张的触感厚实而又不失韧性，油墨的印刷清晰，即使长时间阅读也不会感到视觉疲劳。这对于一本需要频繁查阅和在草稿纸上做笔记的工具书来说，至关重要。更重要的是，这本书的“耐读性”非常高。初读时，你可能侧重于理解具体的操作步骤；二读时，你会开始关注不同方法之间的细微差别和适用场景；等到三读、四读时，你会发现自己开始能够将书中的知识点融会贯通，甚至能够将其迁移到其他相关的数据分析任务中去。它不像快餐读物，读完就忘，而是像一块基石，随着你研究的深入，它在你知识体系中的地位会越来越稳固。这本书绝对是那种可以被收藏在书架上，并且会随着时间的推移而价值愈发凸显的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书带给我的最大价值，在于它提供了一套完整且可复现的工作流程框架。在数据分析领域，工具和方法更新迭代非常快，很多书籍往往在出版后不久就显得有些滞后。但这本书的魅力恰恰在于其对基础原理的坚实把握，以及对“解决问题”这一核心思维的培养。它教会我的不是死记硬背某个特定软件的版本或命令，而是如何根据实验设计和生物学问题，去选择最合适的分析策略。书中的案例研究部分，简直是宝藏。它们不仅仅是展示最终的结果，更多的是展示了分析师在面对真实、 messy 的数据时，是如何进行决策、排除干扰、并最终得出可靠结论的全过程。这对于我们这些需要独立开展研究的人来说，提供了极大的信心和方向感，让我们知道，在面对海量数据时，我们是有章可循的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上简约的字体排版，立刻就给人一种专业、严谨的感觉，让人忍不住想翻开它一探究竟。我记得我是在一个寒冷的冬日午后，在一家老旧的书店里偶然发现它的，阳光透过窗户洒在书页上，泛着一种温暖的光泽。当时我正处于对数据分析方法感到迷茫的阶段，对各种复杂的统计模型感到头疼不已。这本书的标题虽然听起来非常学术，但它散发出的那种“实用”气息，立刻抓住了我的注意力。它不像很多教科书那样晦涩难懂，而是像一位经验丰富的前辈，准备手把手地带你进入这个充满挑战又极具魅力的领域。我当时就想，这本书或许能成为我在科研道路上的一盏明灯，帮助我把那些抽象的理论转化为实际可操作的步骤。它给人的第一印象就是：这本书是为解决实际问题而生的，而非仅仅停留在理论的空中楼阁。