醫(yī)學生物信息學案例與實踐

定　價：￥39.00

作　者：	華琳，李林編
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302486947	出版時間：	2018-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	253	字數：

內容簡介

　　隨著各種基因測序技術的興起以及互聯網的普及，醫(yī)學科學已經進入基因組學、蛋白質組學、轉化醫(yī)學和精準醫(yī)學的新時代，生物信息學在此背景下得到了快速發(fā)展?！夺t(yī)學生物信息學案例與實踐》從醫(yī)學和分子生物學角度出發(fā)，通過案例分析詳細介紹常用的生物信息學數據庫、基因芯片數據、RNA測序數據、單核苷酸多態(tài)SNP數據、DNA甲基化數據等的處理分析，還包括基因功能與通路分析技術、疾病風險通路的篩選、生物分子網絡的構建等。《醫(yī)學生物信息學案例與實踐》還詳細介紹了R軟件及Bioconductor生物信息學軟件包的使用，重點突出實用性和可操作性，以幫助讀者對醫(yī)學生物信息學方法的理解和掌握。《醫(yī)學生物信息學案例與實踐》主要取材于編者近年來從事醫(yī)學生物信息學的研究與教學工作內容，很多案例來自于編者近年來的科研實踐?！夺t(yī)學生物信息學案例與實踐》既可以作為基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學、預防醫(yī)學等高年級本科生和研究生的“醫(yī)學生物信息學”課程教材，也可供相關的生物科技人員閱讀和參考。

作者簡介

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圖書目錄

基礎篇
第1章生物信息學緒論
1．1 生物信息學概述
1．2 醫(yī)學生物信息學的主要研究內容
1．3 醫(yī)學生物信息學面臨的挑戰(zhàn)
第2章生物信息學數據庫
2．1 生物信息學數據庫簡介
2．2 基因數據庫
2．2．1 GenBank-NCBI核酸序列數據庫
2．2．2 DDBJ數據庫
2．2．3 EMBL數據庫
2．2．4 UniGene數據庫
2．3 蛋白質數據庫
2．3．1 SWISS-PROT蛋白質序列分析數據庫
2．3．2 PDB蛋白質結構數據庫
2．3．3 SCOP數據庫
2．4 突變數據庫
2．5 UCSC基因組瀏覽數據庫
2．6 OMIM數據庫
2．7 集成數據庫
第3章核酸同源性序列比對的策略和方法
3．1 數據庫中的相似性搜索
3．2 雙序列比對
3．3 BLAST搜索實例
3．3．1 BLAST簡介
3．3．2 BLAST的操作步驟
3．4 分子進化與系統發(fā)生樹
3．4．1 分子進化
3．4．2 系統發(fā)生樹
3．5 下一代測序技術簡介
第4章人類基因組變異數據庫及SNP關聯分析
4．1 SNP簡介
4．2 dbSNP數據庫簡介
4．3 SNP關聯分析
4．3．1 SNP關聯分析介紹
4．3．2 plink軟件批量實現SNP關聯分析
4．4 基因與基因互作分析
4．4．1 Logistic回歸分析
4．4．2 多因子降維法
4．4．3 決策樹分析
4．4．4 PIA算法構建SNP-SNP互作網絡
4．4．5 基因與環(huán)境互作分析
4．5 基于數量性狀的SNP互作分析
4．6 基于SNP的系統進化樹分析
4．6．1 TNF-?-308G/A的系統進化樹分析
4．6．2 EPHX His139/Arg的系統進化樹分析
4．6．3 TNF-?-308G/A和EPHX His139/Arg聯合的系統進化樹分析
4．7 GWAS數據分析簡介及SNAP網絡工具
4．7．1 GWAS數據分析簡介
4．7．2 SNAP網絡工具
4．8 SNP功能分析的生物信息學方法
4．8．1 SNP功能分析
4．8．2 SNP功能預測分數——SIFT
4．8．3 SNP功能預測分數——PolyPhen-2
第5章基因表達數據分析
5．1 cDNA芯片平臺與數據庫
5．1．1 cDNA芯片平臺介紹
5．1．2 基因芯片數據預處理
5．1．3 基因芯片數據處理與分析
5．2 RNA-seq測序技術及數據分析
5．2．1 RNA-seq測序技術
5．2．2 基于RNA-seq數據的差異表達基因分析
5．2．3 RNA-seq數據的外顯子水平差異分析
5．2．4 RNA-seq數據的可變剪切分析
第6章基因功能與通路分析技術
6．1 基因功能富集分析
6．1．1 GO簡介
6．1．2 富集分析
6．1．3 DAVID網絡工具介紹
6．2 通路數據庫介紹
6．2．1 KEGG數據庫
6．2．2 其他通路數據庫簡介
6．3 疾病風險通路篩選
6．4 INVEX軟件介紹
6．5 隨機森林-通路分析法挖掘特征基因
6．5．1 隨機森林-通路分析法介紹
6．5．2 案例分析
6．5．3 數值實驗結果
第7章 miRNA數據分析
7．1 miRNA簡介
7．2 miRNA-靶基因靶向關系
7．3 miRNA數據資源
7．3．1 TarBase數據庫
7．3．2 miRBase數據庫
7．4 miRNA表達譜數據分析
7．5 結合SNP和miRNA表達譜探查疾病相關的miRNA
7．6 結合基因、疾病、通路和miRNA的ChemiRs網絡工具簡介
7．6．1 按照miRNA名稱進行搜索
7．6．2 按照基因列表進行搜索
第8章 DNA甲基化及表觀遺傳學數據分析
8．1 DNA甲基化相關知識介紹
8．1．1 CpG島預測算法
8．1．2 DNA甲基化檢測方法
8．2 DNA甲基化區(qū)域識別軟件——methyAnalysis軟件包應用
8．3 腫瘤相關的DNA甲基化數據庫——MethHC網絡工具簡介
8．3．1 瀏覽高（低）甲基化基因
8．3．2 腫瘤樣本的甲基化水平聚類
8．3．3 基于基因搜索的DNA甲基化水平分析
8．4 DNA拷貝數變異分析
8．4．1 DNA拷貝數變異的概念
8．4．2 DNA拷貝數變異數據的分析軟件——Genovar
第9章生物分子網絡
9．1 生物分子網絡介紹
9．1．1 基因轉錄調控網絡
9．1．2 蛋白質互作數據
9．1．3 蛋白質互作網絡——STRING數據庫介紹
9．2 網絡拓撲性質介紹
9．3 拓撲性質分析軟件介紹——NEXCADE
9．4 Cytoscape作圖軟件介紹
9．5 BioNet軟件包介紹
第10章藥物基因組學
10．1 藥物基因組學的概念
10．2 藥物靶向識別
10．3 藥物靶向交互的網絡資源
10．4 基于劑量-效應關系的藥物結合作用識別
提高篇
第11章生物信息學綜合數據分析案例
11．1 案例分析1：應用miRNA-mRNA失調關系優(yōu)化乳腺癌亞型相關的miRNA
11．1．1 數據準備
11．1．2 數據整合分析方法
11．1．3 數值實驗結果
11．2 案例分析2：多組學數據整合的腫瘤相關性研究
11．2．1 數據準備
11．2．2 數據整合分析方法
11．2．3 數值實驗結果
第12章腫瘤亞型的系統化分析
12．1 數據類型
12．2 數據的導入和描述性分析
12．3 結合miRNA和mRNA表達譜對腫瘤樣本進行聚類獲得腫瘤亞型
12．4 3種亞型的差異性檢驗
12．5 特征基因選擇
12．6 整合生存數據分析
第13章多組學數據的可視化
13．1 TCGA多組學數據的下載
13．2 多組學數據的可視化
參考文獻