發表於2024-11-22
(1)內容覆蓋麵廣,涉及常見的生物信息學概念及方法;
(2)結閤醫學特色,案例典型,完備詳實;
(3)避免大量公式及繁瑣計算,以詳細講解軟件的形式方便讀者進行操作實踐;
(4)圖文並茂,提高實用性與可操作性;
(5)增加提高篇,以案例的形式介紹生物信息學的綜閤分析方法,便於讀者對生物信息學的深入理解,給讀者帶來切實的幫助。
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瞭快速發展。《醫學生物信息學案例與實踐》從醫學和分子生物學角度齣發,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。《醫學生物信息學案例與實踐》還詳細介紹瞭R軟件及Bioconductor生物信息學軟件包的使用,重點突齣實用性和可操作性,以幫助讀者對醫學生物信息學方法的理解和掌握。
《醫學生物信息學案例與實踐》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。《醫學生物信息學案例與實踐》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。
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 醫學生物信息學麵臨的挑戰
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 分子進化與係統發生樹
3.4.1 分子進化
3.4.2 係統發生樹
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迴歸分析
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的係統進化樹分析
4.6.1 TNF-?-308G/A的係統進化樹分析
4.6.2 EPHX His139/Arg的係統進化樹分析
4.6.3 TNF-?-308G/A和EPHX His139/Arg聯閤的係統進化樹分析
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 基因錶達數據分析
5.1 cDNA芯片平颱與數據庫
5.1.1 cDNA芯片平颱介紹
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 基於RNA-seq數據的差異錶達基因分析
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-靶基因靶嚮關係
7.3 miRNA數據資源
7.3.1 TarBase數據庫
7.3.2 miRBase數據庫
7.4 miRNA錶達譜數據分析
7.5 結閤SNP和miRNA錶達譜探查疾病相關的miRNA
7.6 結閤基因、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 按照基因列錶進行搜索
第8章 DNA甲基化及錶觀遺傳學數據分析
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甲基化區域識彆軟件——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 藥物靶嚮識彆
10.3 藥物靶嚮交互的網絡資源
10.4 基於劑量-效應關係的藥物結閤作用識彆
提高篇
第11章 生物信息學綜閤數據分析案例
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 數據整閤分析方法
11.1.3 數值實驗結果
11.2 案例分析2:多組學數據整閤的腫瘤相關性研究
11.2.1 數據準備
11.2.2 數據整閤分析方法
11.2.3 數值實驗結果
第12章 腫瘤亞型的係統化分析
12.1 數據類型
12.2 數據的導入和描述性分析
12.3 結閤miRNA和mRNA錶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 整閤生存數據分析
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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