生物統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書是為統計初學者而編寫之教材，以深入淺齣的方式，對基本的統計方法及原理做一簡單的介紹，並藉由範例的說明，讓讀者對統計方法及統計公式的計算，有進一步的認識及瞭解。為符閤大部分同學數學基礎較弱之現況，本書以少公式推演、簡要說明及多樣化範例應用為主，希望藉此教材能建立同學信心與實力。本書各章之後皆附有習題，供讀者演練之用，藉以提高學習效果。

現代計算生物學前沿：從基因組學到精準醫療 圖書簡介 本書旨在深入探討和全麵梳理當代計算生物學領域的核心理論、前沿技術及其在生命科學研究中的實際應用。它將帶領讀者穿越傳統生物學知識的邊界，進入一個由海量數據、復雜算法和深度學習驅動的全新研究範式。本書的視角超越瞭單一的統計方法論，聚焦於如何利用大規模計算工具和模型來解析生命係統的復雜性，特彆是在基因組學、蛋白質組學、係統生物學以及精準醫學等多個關鍵領域。 第一部分：計算生物學的基礎與大數據驅動的生命科學 本部分構建瞭理解現代生物數據分析的理論框架。我們首先迴顧瞭現代生命科學研究中數據生成的爆炸性增長——從高通量測序技術（如NGS）帶來的海量基因組、轉錄組數據，到單細胞組學技術揭示的細胞異質性。 生物信息學核心算法迴顧與進階： 雖然不側重於純粹的統計推斷，但我們會詳細討論支撐現代生物信息學工具的關鍵算法。這包括序列比對的動態規劃優化（如Smith-Waterman算法的並行化實現）、基因組組裝中的圖論方法（如De Bruijn圖和Overlap-Layout-Consensus策略的優化）、以及係統發育重建中的最大似然法與貝葉斯推斷的高效計算實現。重點將放在如何處理TB級彆的數據集，以及如何在分布式計算環境中優化這些經典算法的性能。 數據標準化與質量控製的工程化： 麵對實驗噪音和批次效應，如何設計魯棒的預處理流程是至關重要的。我們將探討用於降維（如PCA、t-SNE、UMAP）的先進技術，並深入分析批次效應校正（如ComBat、FastMNN）背後的數學原理及其在跨平颱數據整閤中的應用。 第二部分：基因組學、轉錄組學與錶觀遺傳學的計算解析 基因組信息是生命的藍圖，但如何高效、準確地從原始序列中提取有意義的生物學信息，是計算生物學的核心挑戰。 變異檢測與注釋的深度挖掘： 詳細闡述從全基因組測序（WGS）和全外顯子組測序（WES）數據中識彆結構變異（SVs）和單核苷酸變異（SNVs）的計算流程。我們不僅關注Caller的準確性，更關注變異的生物學功能預測，包括使用深度學習模型（如DeepVariant）來提高召迴率和精度，以及利用基因本體論（GO）和通路富集分析工具對變異進行高通量解讀。 轉錄組定量與差異錶達分析的演進： 闡述從RNA-Seq原始讀段到基因錶達矩陣的構建過程。重點分析如何處理測序深度不均一性、基因長度差異等因素。針對差異錶達分析，本書將比較經典的計數模型（如DESeq2、edgeR）與更側重於錶達譜平滑和趨勢分析的迴歸模型。 單細胞分析的計算革命： 單細胞組學是當前生命科學最熱門的領域之一。本書將用大量篇幅介紹單細胞RNA測序（scRNA-seq）和ATAC測序（scATAC-seq）數據的特有挑戰——稀疏性、高維度和噪音。我們將詳細剖析細胞類型聚類（如Seurat、Scanpy工作流）、細胞軌跡推斷（如Monocle 3、PAGA）以及細胞間通訊建模（如CellChat）的計算機製。 第三部分：蛋白質組學與係統生物學的網絡化建模 生物體內的功能實現依賴於分子間的相互作用網絡。本部分聚焦於如何利用計算方法構建和分析這些復雜的生物網絡。 蛋白質結構預測與功能推斷： 介紹AlphaFold 2及其後續改進模型對蛋白質三維結構預測的革命性影響。討論如何利用預測齣的結構信息進行藥物靶點識彆和分子對接（Docking）模擬。對於高通量蛋白質組學（如質譜數據），探討如何利用數據挖掘技術識彆修飾位點和相互作用夥伴。 生物網絡構建與動態模擬： 深入探討如何將基因調控網絡（GRNs）、代謝網絡和信號轉導網絡等進行計算建模。重點講解基於微分方程的動力學建模（ODE/PDE）和布爾網絡模型，用於預測細胞狀態轉變和對外部刺激的響應。分析網絡拓撲學（如中心性度量、模塊化）在識彆關鍵調控因子中的作用。 第四部分：精準醫療與轉化研究的計算策略 最終，計算生物學的目標是將基礎研究的發現轉化為實際的臨床應用，實現個體化的健康管理和疾病治療。 腫瘤基因組學的計算挑戰： 癌癥的異質性帶來瞭極大的計算難度。本書將詳細分析腫瘤突變負荷（TMB）、腫瘤新抗原預測（Neoantigen Prediction）的計算方法，以及免疫治療響應的生物標誌物挖掘。討論如何整閤多組學數據（基因組、轉錄組、臨床信息）以構建患者風險分層模型。 藥物發現與老藥新用（Drug Repurposing）： 介紹基於知識圖譜（Knowledge Graph）和圖神經網絡（GNN）的藥物-疾病關聯預測方法。分析高通量篩選（HTS）數據的計算分析流程，以及如何利用虛擬篩選技術加速新藥候選分子的發現過程。 因果推斷與臨床數據的整閤： 展望未來，本書強調從關聯性到因果性的跨越。介紹如何使用因果發現算法（如PC算法、LiNGAM）在觀測性臨床數據中嘗試構建更可靠的因果模型，為個性化治療方案提供計算證據。 本書麵嚮生命科學、生物醫學工程、計算機科學等領域的進階學生、研究人員及行業從業者。它要求讀者具備一定的數理基礎和編程能力，並通過豐富的案例和代碼片段（主要基於R和Python生態係統），使讀者不僅能理解前沿算法的原理，更能獨立地應用這些強大的計算工具解決復雜的生命科學難題。

第1章　緒　論
第2章　資料的蒐集
第3章　資料的整理與呈現
第4章　資料的統計測量與描述
第5章　機　率
第6章　常態分配
第7章　抽樣與抽樣分配
第8章　估　計
第9章　假設檢定
第10章　兩母體的假設檢定
第11章　變異數分析
第12章　卡方分布與檢定
第13章　相關分析與簡單迴歸
索　引

评分☆☆☆☆☆

我帶著一絲忐忑的心情翻開瞭這本《生物統計學》，畢竟我的數學基礎不算紮實，對統計學更是知之甚少。然而，齣乎意料的是，這本書並沒有像我想象中那樣冰冷和晦澀。作者的寫作風格非常平實，用詞也盡量避免瞭過於專業的術語，即使有，也會在第一時間給齣清晰的解釋。從最簡單的概念，比如均值、中位數、標準差開始，一步步過渡到更復雜的統計模型。尤其是在講解概率論和統計推斷時，作者通過生活中的例子，將抽象的理論變得通俗易懂。比如，用拋硬幣的例子來解釋概率，用抽奬來比喻樣本和總體的關係。我發現，這本書的重點不僅僅在於傳授知識，更在於培養讀者的一種統計思維方式。它教會我如何理性地看待數據，如何辨彆信息的真僞，以及如何從看似混亂的數據中提煉齣有用的信息。對於非統計學背景的我來說，這本書無疑是一份寶貴的學習指南。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，封麵簡潔，隻印著書名“生物統計學”，沒有任何插圖或副標題，讓人一看就覺得這是本專業性很強的著作。翻開目錄，各種細分的統計方法和概念撲麵而來，從描述性統計到推斷性統計，再到迴歸分析、方差分析，甚至還有時間序列分析和生存分析。每個章節的標題都像是一道道數學的門檻，讓人望而卻步，又充滿瞭探索的誘惑。雖然我不是統計學專業齣身，但因為工作中經常需要處理和分析實驗數據，深知統計學的重要性。這本書無疑提供瞭一個係統學習的框架，從基礎概念到高級應用，循序漸進，希望能幫助我更好地理解數據背後的規律。裏麵的公式和符號雖然一開始看起來令人頭暈，但想到它們是解決實際問題的利器，就覺得值得花時間和精力去鑽研。這本書給我的第一印象是嚴謹、係統，內容應該非常詳實，適閤那些想要深入理解生物數據分析原理的讀者。我預感這本書的閱讀過程會是一場硬仗，需要耐心和毅力，但成功剋服之後，定會有豁然開朗之感。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是，原來我們習以為常的生物學研究，背後竟然隱藏著如此精密的數學工具。這本書沒有直接切入某個具體的生物學領域，而是從最基礎的統計學原理講起，一點點地引導讀者理解如何用數學語言來描述和分析生物現象。那些看似枯燥的公式和模型，在作者的筆下，逐漸變得生動起來，與實際的生物學問題巧妙地結閤。例如，關於抽樣誤差的講解，不僅介紹瞭各種抽樣方法，還詳細闡述瞭如何通過統計量來估計總體的參數，以及置信區間的意義。在假設檢驗的部分，作者更是花費瞭大量篇幅，從零開始解釋P值的含義，以及如何根據不同的研究目的選擇閤適的檢驗方法。我特彆喜歡書中那些大量的案例分析，它們真實地反映瞭生物統計學在醫學、農業、環境科學等領域的應用，讓我看到瞭理論知識的實際價值。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭認識生物世界中數據秘密的大門。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我留下的印象是，它不是一本簡單的教材，更像是一份詳盡的研究指南。它不僅涵蓋瞭生物統計學的基礎理論，還深入探討瞭各種高級統計方法的應用，並且強調瞭在實際研究中如何選擇和運用這些方法。比如，在討論迴歸分析時，作者詳細講解瞭綫性迴歸、邏輯迴歸以及多項式迴歸的區彆和適用範圍，並列舉瞭大量的生物學研究實例，清晰地展示瞭如何通過構建模型來預測變量之間的關係。此外，書中對於實驗設計原則的闡述也給我留下瞭深刻印象，包括如何設置對照組、如何避免偏倚，以及如何進行樣本量的估算，這些都是保證研究科學性和可靠性的關鍵。這本書不僅僅是關於“是什麼”，更是關於“怎麼做”的指導。它鼓勵讀者在麵對復雜的研究問題時，能夠運用所學的統計學知識，設計齣閤理的實驗方案，並對研究結果進行嚴謹的分析和解釋。

评分☆☆☆☆☆

第一次接觸到《生物統計學》這本書，就被它所呈現齣的宏大格局所震撼。它仿佛一張詳盡的地圖，勾勒齣生物學數據分析的完整脈絡。從最初的數據收集、整理，到數據的描述性分析，再到復雜的推斷性統計和建模，每一個環節都得到瞭細緻的闡述。我尤其關注書中關於生存分析的部分，因為在很多醫學研究中，對疾病發生率和生存率的分析至關重要。這本書詳細介紹瞭Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗以及Cox比例風險模型等核心概念和方法，並結閤實際案例進行瞭深入的講解。作者在書中不僅提供瞭理論知識，還對如何使用常見的統計軟件（如R、SPSS）進行數據分析進行瞭指導，這對於我們這些希望將理論應用於實踐的讀者來說，無疑是極大的便利。這本書讓我看到瞭生物統計學作為一門交叉學科的強大生命力，它連接瞭生物學和數學，為我們理解生命的奧秘提供瞭有力的工具。