复杂组学数据的统计方法及应用研究
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作者单娜阳 著
出版社首都经济贸易大学出版社
ISBN9787563837427
出版时间2023-03
装帧平装
开本其他
定价38元
货号17620579
上书时间2024-12-01
商品详情
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作者简介
单娜阳，女，现为首都经济贸易大学统计学院讲师、硕士生导师。2022年博士毕业于清华大学统计学专业，耶鲁大学访问学者。主持国家自然科学基金青年项目，在国内外知名学术期刊发表多篇论文。目前主要从事生物统计、生物信息学等方面研究。
目录
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1单核苷酸多态性
1.1.2全基因组关联分析
1.1.3表达数量性状位点
1.1.4全转录组关联分析
1.2研究现状与趋势
1.2.1遗传机制分析
1.2.2遗传风险预测
1.3本书框架与内容
第2章基于多重中介模型识别反式-表达数量性状位点
2.1引言
2.2中介模型
2.2.1单一中介模型
2.2.2多重中介模型
2.2.3中介模型的模型假设
2.3模拟数据分析
2.3.1模拟数据设置
2.3.2模拟数据结果
2.4实际数据描述及预处理
2.4.1数据描述
……
内容摘要
随着高通量技术的快速发展，多组学数据在生物学和临床研究中应用得越来越广泛。这些丰富的实验数据揭示了新的致病原理，成为精准医学研究的重要支撑。然而，高维度、复杂相关性的组学数据分析也给统计学家提出严峻的挑战。
本书研究了面向复杂组学数据的统计建模和计算问题，包括表达数量性状位点的识别，复杂疾病遗传风险预测，以及乳腺癌患者多组学数据的挖掘分析，旨在为理解复杂疾病的发生机制和遗传风险预测提供一些理论价值和实际应用价值。
精彩内容
近些年随着技术的快速发展，多组学数据越来越广泛地应用在了生物及医学研究领域，这些丰富的实验数据成为了精准医疗的重要支撑，但同时也给统计学家提出了严峻的考验，如何处理分析这些数据成了重要的研究课题。本书主要面向复杂疾病中产生的复杂数据进行统计建模和计算，有效整合多组学数据 ，对复杂疾病的机理认识和风险预测具有重要的意义。本书结构合理、概念清晰，可作为对统计遗传、生物统计等方面感兴趣的研究人员的学习资料。
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