RNA-seq數據分析實用方法 (芬)E.科佩萊恩(Eija Korpelainen) 科 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

芬E.科佩萊恩Eija Korpelainen 著

圖書標籤:

• RNA-seq
• 基因錶達
• 生物信息學
• 數據分析
• 測序
• 統計學
• 實驗設計
• R語言
• 生物學
• 基因組學

店鋪： 諾鼎言圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030564863

商品編碼：27595486348

包裝：平裝

齣版時間：2018-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	RNA-seq數據分析實用方法	作者	(芬)E.科佩萊恩(Eija Korpelainen)
定價	120.00元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030564863	齣版日期	2018-03-01
字數	310000	頁碼
版次	31	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

《RNA-seq 數據分析實用方法》全麵介紹瞭RNA-seq數據分析的基本原理和方法，內容涵蓋數據分析的整個工作流程，包括質量控製、作圖、組裝、統計檢驗和代謝途徑分析等。《RNA-seq 數據分析實用方法》在進行理論講解的同時，還使用瞭較多實例，不僅生物信息學傢，甚至沒有相關分析經驗的研究人員也均可參照這些實例進行分析。

作者簡介

目錄

編輯推薦

基因組,序列,測試,研究

文摘

序言

《基因組學前沿：從測序到功能解析的深度探索》 內容提要 本書旨在為生物信息學研究人員、分子生物學傢以及對前沿基因組學技術感興趣的讀者，提供一套全麵且深入的理論框架與實踐指南。本書聚焦於當前最活躍的幾個基因組學研究領域，尤其強調數據整閤、算法創新以及如何將復雜數據轉化為具有生物學意義的知識。 全書共分六個主要部分，係統地涵蓋瞭從高通量測序技術的基礎原理到復雜生物學問題的係統性解決方案。 --- 第一部分：現代測序技術與數據獲取的基石 本部分詳述瞭支撐當前基因組學爆發式發展的核心技術。內容側重於技術的演變、內在的偏差與質量控製的策略。 第一章：下一代測序（NGS）技術全景 詳細解析Illumina、PacBio (SMRT) 和 Oxford Nanopore (ONT) 等主流平颱的化學原理、文庫製備流程及其對最終數據質量的影響。特彆討論瞭長讀長測序在解決重復序列和結構變異方麵的獨特優勢與挑戰。 第二章：測序數據質量控製與預處理 深入探討原始測序數據的評估標準，如Phred質量得分的解讀、適配子（Adapter）的識彆與去除。講解使用Trimmomatic、FastQC等工具進行高效數據清洗的流程，並介紹如何建立穩健的質量控製報告體係。強調不同實驗設計（如配對末端、單端）下質量控製的差異化處理。 --- 第二部分：轉錄組學的高級解析 本部分聚焦於如何從海量RNA測序數據中提取精確的基因錶達信息，並深入探索非編碼RNA的調控網絡。 第三章：標準定量與差異錶達分析 詳述從序列比對（使用STAR、HISAT2）到計數矩陣生成（FeatureCounts）的全過程。重點剖析Count數據的統計建模，包括如何選擇閤適的統計模型（如DESeq2, edgeR）來應對生物學重復和技術批次效應。講解如何解讀火山圖、熱圖以及進行多重檢驗校正。 第四章：可變剪接與融閤基因的識彆 超越簡單的基因錶達量化，本章緻力於復雜轉錄本結構分析。詳細介紹利用Splice Junctions信息檢測新的剪接事件，以及如何利用Paired-End信息和全長測序數據來鑒定基因融閤（Fusion Genes），特彆關注癌癥和發育生物學中的應用實例。 第五章：單細胞RNA測序 (scRNA-seq) 的獨特挑戰 本章作為高難度技術的專題討論，涵蓋瞭scRNA-seq數據的特有挑戰，如文庫捕獲效率低（Dropout事件）、稀疏性。講解主流降維方法（PCA、t-SNE、UMAP）的選擇依據，以及聚類算法（如Seurat、Scanpy）的優化策略。著重介紹細胞類型注釋和軌跡推斷（Pseudotime Analysis）的方法論。 --- 第三部分：錶觀遺傳學與基因組結構變異 本部分轉嚮對基因組組織和調控機製的深入理解，涵蓋DNA甲基化、組蛋白修飾及大片段結構變異的檢測。 第六章：ChIP-seq與ATAC-seq數據分析 係統介紹染色質免疫沉澱測序（ChIP-seq）和染色質可及性測序（ATAC-seq）的數據處理流程。重點在於Peak Calling算法的選擇、背景噪音的評估，以及如何通過功能富集分析（GO, KEGG）將鑒定的結閤位點或開放染色質區域與下遊基因功能相關聯。 第七章：DNA甲基化分析：WGBS與RRBS 深入探討全基因組亞硫酸氫鹽測序（WGBS）的數據處理流程，特彆是如何準確評估CpG位點的甲基化水平。對比分析還原性BS測序（RRBS）的成本效益和覆蓋度限製。講解如何整閤甲基化數據與基因錶達數據，構建錶觀遺傳調控模型。 第八章：結構變異（SV）檢測的綜閤策略 結構變異（如缺失、插入、拷貝數變異）對基因組功能影響巨大。本章整閤瞭基於短讀長（SV Calling from WGS/WES）和長讀長數據（如Manta, Sniffles）的SV檢測工具。討論如何對復雜或嵌閤性SV進行驗證和注釋。 --- 第四部分：多組學數據整閤與係統生物學建模 現代生物學研究的趨勢是將不同維度的數據（如基因組、轉錄組、蛋白質組）結閤起來，以獲得更全麵的視圖。 第九章：多組學數據的標準化與對齊 介紹處理異構數據（如錶達量、甲基化率、蛋白豐度）的預處理技術，如Z-score標準化、Rank normalization。講解如何使用矩陣分解、典型相關分析（CCA）或深度學習方法進行跨模態數據整閤，以發現跨層次的生物學信號。 第十章：網絡構建與通路富集分析 超越單個基因的分析，本章側重於係統層麵。介紹如何從差異錶達或調控數據中構建基因調控網絡（GRN）和蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）。詳細闡述高級通路分析技術，如GSEA（基因集富集分析）和基於網絡的富集方法。 --- 第五部分：計算環境、編程實踐與可視化 本部分強調分析的再現性和結果的可視化錶達，側重於實際操作技能。 第十一章：R/Bioconductor 生態係統精通 係統梳理在生物信息學中最核心的R語言包群。通過實例講解數據結構（如`SummarizedExperiment`）的使用，以及如何利用Bioconductor生態係統的高質量軟件包進行標準分析。強調麵嚮對象編程在處理復雜實驗設計中的優勢。 第十二章：高效的命令行操作與工作流管理 講解在高性能計算（HPC）環境中利用Bash進行自動化腳本編寫，並介紹如何使用工作流管理係統（如Snakemake或Nextflow）來構建可復現、模塊化的分析流程。討論容器化技術（Docker/Singularity）在確保環境一緻性中的作用。 第十三章：高質量結果的呈現 討論如何使用ggplot2、ComplexHeatmap等高級可視化工具創建符閤科學齣版標準的圖錶。內容包括定製化布局、圖例設計以及交互式報告的生成（如使用Shiny）。 --- 第六部分：前沿展望與倫理考量 第十四章：空間轉錄組學與新興技術 簡要介紹空間轉錄組學（Spatial Transcriptomics）的基本原理，如Visium和MERFISH，以及如何處理和可視化具有空間坐標的錶達數據。探討機器學習和深度學習在基因組數據挖掘中的最新應用。 第十五章：數據共享、規範與倫理 討論符閤FAIR原則（可查找、可訪問、可互操作、可重用）的數據管理實踐。最後，探討在處理敏感的基因組數據時，數據匿名化、隱私保護和使用倫理規範的重要性。 --- 本書特色 本書的編寫堅持以“方法論的深度理解”為核心，而非簡單的工具手冊。它要求讀者不僅要知道“如何運行一個軟件”，更要理解“該軟件背後的統計學假設和生物學局限性”。通過大量的代碼片段示例和真實的生物學案例分析，確保讀者能夠將理論知識迅速轉化為實際的科研産齣。本書適閤具有基礎分子生物學和統計學知識，渴望進入復雜基因組數據分析前沿的科研人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格兼具學術的嚴謹性與教學的熱情。作者的筆觸非常細膩，對於每一個關鍵步驟的描述，都力求做到精確無誤，絕不含糊其辭。然而，這種嚴謹並沒有帶來距離感，相反，從中透露齣一種強烈的“育人”情懷。讀到關鍵的軟件操作環節時，我感覺就像是坐在電腦前，身旁有一位耐心的導師在指導我敲下每一行代碼。書中的圖錶和示例數據選擇得非常具有代錶性，它們不僅僅是枯燥的插圖，更是幫助理解復雜流程的視覺輔助工具。我記得有一次，我卡在一個關於批次效應校正的難題上很久，但看完書裏對這個問題的深入剖析後，茅塞頓開。作者沒有簡單地告訴你“怎麼做”，而是深入挖掘瞭“為什麼這麼做”以及“不這樣做會産生什麼後果”，這種深層次的解析，極大地提升瞭讀者的批判性思維能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排極其巧妙，邏輯層次清晰得令人贊嘆。初次閱讀時，我驚喜地發現它並沒有一上來就拋齣那些令人望而生畏的復雜算法，而是從基礎概念入手，循序漸進地引導讀者建立起對整個數據分析流程的宏觀認識。每一個章節的過渡都自然流暢，仿佛是一條精心鋪設的河流，引導著你不斷嚮下遊探索更深層次的知識。特彆是關於數據預處理的那一部分，作者的處理方式簡直是教科書級彆的典範——既詳盡地解釋瞭每一步操作背後的生物學意義，又給齣瞭實際操作中的“避坑指南”。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時，總是能用一些非常貼近實際的類比，讓原本枯燥的數學公式變得生動起來，這一點對於非統計學背景的讀者來說，簡直是太友好瞭。閱讀過程中，我常常會停下來，不是因為讀不懂，而是因為被這種清晰的敘述方式所摺服，忍不住要反思自己過去在學習其他資料時遇到的那些彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量也值得稱贊，紙張的觸感厚實而又不失韌性，油墨的印刷清晰，即使長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。這對於一本需要頻繁查閱和在草稿紙上做筆記的工具書來說，至關重要。更重要的是，這本書的“耐讀性”非常高。初讀時，你可能側重於理解具體的操作步驟；二讀時，你會開始關注不同方法之間的細微差彆和適用場景；等到三讀、四讀時，你會發現自己開始能夠將書中的知識點融會貫通，甚至能夠將其遷移到其他相關的數據分析任務中去。它不像快餐讀物，讀完就忘，而是像一塊基石，隨著你研究的深入，它在你知識體係中的地位會越來越穩固。這本書絕對是那種可以被收藏在書架上，並且會隨著時間的推移而價值愈發凸顯的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書帶給我的最大價值，在於它提供瞭一套完整且可復現的工作流程框架。在數據分析領域，工具和方法更新迭代非常快，很多書籍往往在齣版後不久就顯得有些滯後。但這本書的魅力恰恰在於其對基礎原理的堅實把握，以及對“解決問題”這一核心思維的培養。它教會我的不是死記硬背某個特定軟件的版本或命令，而是如何根據實驗設計和生物學問題，去選擇最閤適的分析策略。書中的案例研究部分，簡直是寶藏。它們不僅僅是展示最終的結果，更多的是展示瞭分析師在麵對真實、 messy 的數據時，是如何進行決策、排除乾擾、並最終得齣可靠結論的全過程。這對於我們這些需要獨立開展研究的人來說，提供瞭極大的信心和方嚮感，讓我們知道，在麵對海量數據時，我們是有章可循的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，那種深邃的藍色調配上簡約的字體排版，立刻就給人一種專業、嚴謹的感覺，讓人忍不住想翻開它一探究竟。我記得我是在一個寒冷的鼕日午後，在一傢老舊的書店裏偶然發現它的，陽光透過窗戶灑在書頁上，泛著一種溫暖的光澤。當時我正處於對數據分析方法感到迷茫的階段，對各種復雜的統計模型感到頭疼不已。這本書的標題雖然聽起來非常學術，但它散發齣的那種“實用”氣息，立刻抓住瞭我的注意力。它不像很多教科書那樣晦澀難懂，而是像一位經驗豐富的前輩，準備手把手地帶你進入這個充滿挑戰又極具魅力的領域。我當時就想，這本書或許能成為我在科研道路上的一盞明燈，幫助我把那些抽象的理論轉化為實際可操作的步驟。它給人的第一印象就是：這本書是為解決實際問題而生的，而非僅僅停留在理論的空中樓閣。