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醫學生物信息學案例與實踐

  • 作者：編者:華琳//李林
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302486947
  • 出版日期：2018/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：253
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著各種基因測序技術的興起以及互聯網的普及，醫學科學已經進入基因組學、蛋白質組學、轉化醫學和精準醫學的新時代，生物信息學在此背景下得到了快速發展。華琳、李林主編的《醫學生物信息學案例與實踐》從醫學和分子生物學角度出發，通過案例分析詳細介紹常用的生物信息學資料庫、基因晶元數據、RNA測序數據、單核?酸多態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、生物分子網路的構建等。本書還詳細介紹了R軟體及Bioconductor生物信息學軟體包的使用，重點突出實用性和可操作性，以幫助讀者對醫學生物信息學方法的理解和掌握。
    本書主要取材於編者近年來從事醫學生物信息學的研究與教學工作內容，很多案例來自於編者近年來的科研實踐。本書既可以作為基礎醫學、臨床醫學、預防醫學等高年級本科生和研究生的「醫學生物信息學」課程教材，也可供相關的生物科技人員閱讀和參考。
作者介紹
編者:華琳//李林
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 醫學生物信息學的主要研究內容
    1.3 醫學生物信息學面臨的挑戰
  第2章  生物信息學資料庫
    2.1 生物信息學資料庫簡介
    2.2 基因資料庫
      2.2.1 GenBank-NCBI核酸序列資料庫
      2.2.2 DDBJ資料庫
      2.2.3 EMBL資料庫
      2.2.4 UniGene資料庫
    2.3 蛋白質資料庫
      2.3.1 SWISS-PROT蛋白質序列分析資料庫
      2.3.2 PDB蛋白質結構資料庫
      2.3.3 SCOP資料庫
    2.4 突變資料庫
    2.5 UCSC基因組瀏覽資料庫
    2.6 OMIM資料庫
    2.7 集成資料庫
  第3章  核酸同源性序列比對的策略和方法
    3.1 資料庫中的相似性搜索
    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 分子進化與系統發生樹
      3.4.1 分子進化
      3.4.2 系統發生樹
    3.5 下一代測序技術簡介
  第4章  人類基因組變異資料庫及SNP關聯分析
    4.1 SNP簡介
    4.2 dbSNP資料庫簡介
    4.3 SNP關聯分析
      4.3.1 SNP關聯分析介紹
      4.3.2 plink軟體批量實現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演算法構建SNP-SNP互作網路
      4.4.5 基因與環境互作分析
    4.5 基於數量性狀的SNP互作分析
    4.6 基於SNP的系統進化樹分析
      4.6.1 TNF-α-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-α-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網路工具
      4.7.1 GWAS數據分析簡介
      4.7.2 SNAP網路工具

    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晶元平台與資料庫
      5.1.1 cDNA晶元平台介紹
      5.1.2 基因晶元數據預處理
      5.1.3 基因晶元數據處理與分析
    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 基於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網路工具介紹
    6.2 通路資料庫介紹
      6.2.1 KEGG資料庫
      6.2.2 其他通路資料庫簡介
    6.3 疾病風險通路篩選
    6.4 INVEX軟體介紹
    6.5 隨機森林-通路分析法挖掘特徵基因
      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-靶基因靶向關係
    7.3 miRNA數據資源
      7.3.1 TarBase資料庫
      7.3.2 miRBase資料庫
    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網路工具簡介
      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島預測演算法
      8.1.2 DNA甲基化檢測方法
    8.2 DNA甲基化區域識別軟體——methyAnalysis軟體包應用
    8.3 腫瘤相關的DNA甲基化資料庫——MethHC網路工具簡介
      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 基於基因搜索的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體——Genovar
  第9章  生物分子網路
    9.1 生物分子網路介紹
      9.1.1 基因轉錄調控網路
      9.1.2 蛋白質互作數據
      9.1.3 蛋白質互作網路——STRING資料庫介紹
    9.2 網路拓撲性質介紹
    9.3 拓撲性質分析軟體介紹——NEXCADE
    9.4 Cytoscape作圖軟體介紹
    9.5 BioNet軟體包介紹
  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 藥物靶向交互的網路資源
    10.4 基於劑量-效應關係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失調關係優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 特徵基因選擇
    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

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