医学生物信息学案例与实践

图书标准信息

• 作者 华琳 李林 主编 夏翃 郑卫英 安立 潘华 张骞
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2018-01
• 版次 1
• ISBN 9787302486947
• 定价 39.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 253页
• 字数 349千字

【内容简介】

随着各种基因测序技术的兴起以及互联网的普及，医学科学已经进入基因组学、蛋白质组学、转化医学和精准医学的新时代，生物信息学在此背景下得到了快速发展。本书从医学和分子生物学角度出发，通过案例分析详细介绍常用的生物信息学数据库、基因芯片数据、RNA测序数据、单核苷酸多态SNP数据、DNA甲基化数据等的处理分析，还包括基因功能与通路分析技术、疾病风险通路的筛选、生物分子网络的构建等。本书还详细介绍了R软件及Bioconductor生物信息学软件包的使用，重点突出实用性和可操作性，以帮助读者对医学生物信息学方法的理解和掌握。
  本书主要取材于编者近年来从事医学生物信息学的研究与教学工作内容，很多案例来自于编者近年来的科研实践。本书既可以作为基础医学、临床医学、预防医学等高年级本科生和研究生的“医学生物信息学”课程教材，也可供相关的生物科技人员阅读和参考。

【作者简介】

华琳，首都医科大物医学工程学院副教授，博士，硕士导师，研究方向为生物统计与生物信息学。主讲医学统计学、医用数据挖掘、医药数理统计方法和生物信息学技术概论等课程。擅长统计研究设计、各类型数据统计分析、数据挖掘及生物信息学分析，近5年内在相关领域以靠前作者和通讯作者发表30余篇，其中ci近20篇，累计影响因子超过20.0。主持和参与多项重量、省部级和局级科研课题，与北京多家临床医院开展了数据分析方面的合作，并建立了良好的合作关系，目前是首都医科大学中青年骨和北京市中青年骨。

【目录】

目

录

基础篇

第1章生物信息学绪论3

1.1生物信息学概述3

1.2医学生物信息学的主要研究内容4

1.3医学生物信息学面临的挑战5

 

第2章生物信息学数据库6

2.1生物信息学数据库简介6

2.2基因数据库6

2.2.1GenBank?NCBI核酸序列数据库6

2.2.2DDBJ数据库8

2.2.3EMBL数据库8

2.2.4UniGene数据库8

2.3蛋白质数据库9

2.3.1SWISS?PROT蛋白质序列分析数据库9

2.3.2PDB蛋白质结构数据库9

2.3.3SCOP数据库11

2.4突变数据库11

2.5UCSC基因组浏览数据库11

2.6OMIM数据库 12

2.7集成数据库12

 

第3章核酸同源性序列比对的策略和方法14

3.1数据库中的相似性搜索14

3.2双序列比对14

3.3BLAST搜索实例15

3.3.1BLAST简介15

3.3.2BLAST的操作步骤16

3.4分子进化与系统发生树20

3.4.1分子进化20

3.4.2系统发生树20

3.5下一代测序技术简介22

医学生物信息学案例与实践目录

第4章人类基因组变异数据库及SNP关联分析24

4.1SNP简介24

4.2dbSNP数据库简介25

4.3SNP关联分析28

4.3.1SNP关联分析介绍28

4.3.2plink软件批量实现SNP关联分析29

4.4基因与基因互作分析32

4.4.1Logistic回归分析32

4.4.2多因子降维法33

4.4.3决策树分析35

4.4.4PIA算法构建SNP?SNP互作网络36

4.4.5基因与环境互作分析39

4.5基于数量性状的SNP互作分析45

4.6基于SNP的系统进化树分析51

4.6.1TNF?α?308G/A的系统进化树分析52

4.6.2EPHX His139/Arg的系统进化树分析52

4.6.3TNF?α?308G/A和EPHX

His139/Arg联合的系统进化树分析53

4.7GWAS数据分析简介及SNAP网络工具54

4.7.1GWAS数据分析简介54

4.7.2SNAP网络工具54

4.8SNP功能分析的生物信息学方法57

4.8.1SNP功能分析57

4.8.2SNP功能预测分数——SIFT57

4.8.3SNP功能预测分数——PolyPhen?257

 

第5章基因表达数据分析61

5.1cDNA芯片平台与数据库62

5.1.1cDNA芯片平台介绍62

5.1.2基因芯片数据预处理63

5.1.3基因芯片数据处理与分析66

5.2RNA?seq测序技术及数据分析80

5.2.1RNA?seq测序技术80

5.2.2基于RNA?seq数据的差异表达基因分析82

5.2.3RNA?seq数据的外显子水平差异分析94

5.2.4RNA?seq数据的可变剪切分析103

 

第6章基因功能与通路分析技术109

6.1基因功能富集分析109

6.1.1GO简介109

6.1.2富集分析109

6.1.3DAVID网络工具介绍110

6.2通路数据库介绍114

6.2.1KEGG数据库114

6.2.2其他通路数据库简介117

6.3疾病风险通路筛选118

6.4INVEX软件介绍120

6.5随机森林?通路分析法挖掘特征基因126

6.5.1随机森林?通路分析法介绍126

6.5.2案例分析126

6.5.3数值实验结果127

 

第7章miRNA数据分析131

7.1miRNA简介131

7.2miRNA?靶基因靶向关系131

7.3miRNA数据资源131

7.3.1TarBase数据库131

7.3.2miRBase数据库132

7.4miRNA表达谱数据分析134

7.5结合SNP和miRNA表达谱探查疾病相关的miRNA138

7.6结合基因、疾病、通路和miRNA的ChemiRs网络工具简介142

7.6.1按照miRNA名称进行搜索142

7.6.2按照基因列表进行搜索148

 

第8章DNA甲基化及表观遗传学数据分析151

8.1DNA甲基化相关知识介绍151

8.1.1CpG岛预测算法151

8.1.2DNA甲基化检测方法152

8.2DNA甲基化区域识别软件——methyAnalysis软件包应用152

8.3肿瘤相关的DNA甲基化数据库——MethHC网络工具简介159

8.3.1浏览高（低）甲基化基因159

8.3.2肿瘤样本的甲基化水平聚类161

8.3.3基于基因搜索的DNA甲基化水平分析161

8.4DNA拷贝数变异分析165

8.4.1DNA拷贝数变异的概念165

8.4.2DNA拷贝数变异数据的分析软件——Genovar166

 

第9章生物分子网络177

9.1生物分子网络介绍177

9.1.1基因转录调控网络177

9.1.2蛋白质互作数据178

9.1.3蛋白质互作网络——STRING数据库介绍179

9.2网络拓扑性质介绍183

9.3拓扑性质分析软件介绍——NEXCADE184

9.4Cytoscape作图软件介绍187

9.5BioNet软件包介绍197

 

第10章药物基因组学208

10.1药物基因组学的概念208

10.2药物靶向识别208

10.3药物靶向交互的网络资源209

10.4基于剂量?效应关系的药物结合作用识别211

提高篇

第11章生物信息学综合数据分析案例217

11.1案例分析1: 应用miRNA?mRNA失调关系优化乳腺癌亚型相

关的miRNA217

11.1.1数据准备217

11.1.2数据整合分析方法217

11.1.3数值实验结果218

11.2案例分析2: 多组学数据整合的肿瘤相关性研究223

11.2.1数据准备223

11.2.2数据整合分析方法224

11.2.3数值实验结果225

 

第12章肿瘤亚型的系统化分析230

12.1数据类型230

12.2数据的导入和描述性分析232

12.3结合miRNA和mRNA表达谱对肿瘤样本进行聚类获得肿瘤亚型234

12.43种亚型的差异性检验235

12.5特征基因选择235

12.6整合生存数据分析237

 

第13章多组学数据的可视化239

13.1TCGA多组学数据的下载239

13.2多组学数据的可视化241

 

参考文献246