生物数据分析和生物系统模型中的参数估计
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作者田立平
出版社机械工业
ISBN9787111524595
出版时间2016-03
装帧其他
开本其他
定价30元
货号3475102
上书时间2024-06-29
商品详情
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作者简介
田立平教授具有较强的科研能力和较高的教学水平，在各类期刊发表教科研论文50多篇，其中SCI6篇，EI18篇。田立平教授主持完成省部级科研项目2项，曾获河北省教学成果一等奖一项（排名第五）,北京市教学成果二等奖两项；河北省冶金厅科技进步二等奖,北京市高等院校教学名师奖；北京市中青年骨干教师,北京物资学院本科教学十佳教师,目前为北京市教学团队《数学公共基础系列课程教学团队》带头人，北京市教学团队《数学建模系列课程教学团队》主要成员。
目录
目录
前言
第1章 导论1
1.1 背景1
1.2 本书的框架2
第2章 周期性基因鉴定的参数估计方法6
2.1 引言6
2.2 方法8
2.2.1 基因的周期性表达模型8
2.2.2 假设检验9
2.3 实验结果与讨论10
2.4 结论和展望13
参考文献14
第3章 从微阵列时间过程表达探测近似周期性表达的基因15
3.1 引言15
3.2 方法17
3.2.1 基因近似周期性的表达模型17
3.2.2 假设检验19
3.3 实验结果与讨论20
3.4 结论和展望25
参考文献25
第4章 伪周期性基因表达谱鉴定28
4.1 引言28
4.2 方法30
4.2.1 伪周期性基因表达序列的鉴别模型30
4.2.2 假设检验32
4.3 实验结果与讨论33
4.4 结论和展望35
参考文献36
第5章 基于非线性模型的周期性表达基因数据的聚类分析法38
5.1 背景38
5.2 方法40
5.2.1 周期性表达基因模型40
5.2.2 基于聚类分析的非线性模型42
5.2.3 验证43
5.3 实验结果与讨论44
5.4 总结48
参考文献48
第6章 基于非线性模型的时间序列基因表达数据分析51
6.1 背景51
6.2 方法53
6.2.1 时间序列基因数据的非线性模型53
6.2.2 非线性模型的显著性分析55
6.2.3 基于非线性模型的聚类分析56
6.2.4 数值计算57
6.3 基因表达数据在现实生活中的应用61
6.4 结论62
参考文献63
第7章 有约束的交互最小二乘法对S系统生物网络模型的参数估计66
7.1 引言66
7.2 算法描述68
7.3 数值算例70
7.4 结论73
参考文献73
第8章 线性分式模型中参数估计的迭代最小二乘法75
8.1 引言75
8.2 算法描述76
8.3 说明性的例子79
8.4 结论82
参考文献82
第9章 一种基于幂律的细胞凋亡模型及其参数估计84
9.1 引言84
9.2 模型与参数估计85
9.3 仿真结果89
9.4 结论和未来研究方向91
参考文献91
第10章 复杂度分析与动态代谢系统的参数估计93
10.1 引言93
10.2 参数估计的模型复杂性分析94
10.3 参数估计算法99
10.4 应用102
10.5 结论和未来的研究方向104
参考文献104
第11章 基于逻辑和的基因调控网络中的参数估计107
11.1 引言107
11.2 基于逻辑和的基因调控网络108
11.3 参数估计方法110
11.4 说明性的例子112
11.5 结论114
参考文献114
第12章 关于基因调控网络的建模及参数估计的研究现状及进展117
12.1 研究意义117
12.2 国内外研究现状分析118
12.3 未来研究的主要问题123
12.4 主要研究内容、研究目标，以及拟解决的关键科学问题124
12.5 拟采取的研究方法、技术路线、实验手段、关键技术、特色及创新点127
参考文献129
附录132
附录A 一元线性回归的分析及最小二乘估计132
附录B 多元统计分析中的聚类分析135
附录C 数据挖掘中的聚类分析137
附录D F分布定义及性质141
内容摘要
《生物数据分析和生物系统模型中的参数估计》是在作者对时间序列基因表达数据和非线性动态生物系统参数估计领域的研究论文基础上完成的，它包括5个部分：第1部分给出了本书的研究背景和结构纲要；第2部分包括5章，每章介绍一个时间过程的基因表达数据的方法；第3部分也包括5章，每章描述一种用于非线性动态分子生物系统的参数估计方法；第4部分介绍了有关基因调控网络的建模及参数估计研究现状与进展情况；第5部分为附录。《生物数据分析和生物系统模型中的参数估计》在该领域具有一定前沿性和创新性，《生物数据分析和生物系统模型中的参数估计》的第2～11章主要来源于作者近几年发表在知名的国际会议或期刊的研究论文。《生物数据分析和生物系统模型中的参数估计》可以作为大学教师、研究生以及研究机构的专家、学者和工程师的参考用书。
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