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医学数据分析方法与技术研究

医学数据分析方法与技术研究
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 科学出版社
2021-08
版次: 1
ISBN: 9787030695949
定价: 116.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 212页
分类: 工程技术
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  • 随着医学现代化技术的飞速发展以及医学大数据时代的到来，各种类型的医学数据需要人们去感知、理解和响应，更需要研究人员用现代科学技术手段挖掘其中蕴含的实用价值。本书围绕整个医学数据科研和应用的完整流程，论述了医学数据的来源、数据预处理、数据分析、可视化以及实际应用。本书还详细阐述了生物信息学和网络药理学的研究方法与技术应用，供相关科研人员参考。本书列举了大量相关医学分析实例，具有实用性和可操作性，便于读者深入理解和快速掌握解决医学实际问题的方法与技术。
        本书可作为医学专业的医学数据分析相关课程的教材，也可作为广大非医学专业读者的阅读参考书。 上篇  医学数据概论
    第1章  医学数据概述
      1.1  医学数据来源
      1.2  医学数据的特点及应用
        1.2.1  医学数据的特点
        1.2.2  医学数据的应用
      1.3  医学数据库简介
        1.3.1  常用医学公共数据库
        1.3.2  常用医学文献数据库
    第2章  医学数据分析过程
      2.1  医学数据分析流程
      2.2  医学数据采集
        2.2.1  医学数据采集概述
        2.2.2  医学结构化数据的采集
        2.2.3  医学非结构化数据的采集
      2.3  医学数据预处理
        2.3.1  数据清洗
        2.3.2  数据整合
        2.3.3  数据转换
      2.4  医学数据挖掘常用方法
        2.4.1  聚类分析
        2.4.2  决策树算法
        2.4.3  关联规则
        2.4.4  神经网络
      2.5  医学数据挖掘应用实例
        2.5.1  关联规则在甲状腺结节病案分析中的应用
        2.5.2  聚类在不同类型病毒性肝炎发病率中的应用
    第3章  医学数据可视化
      3.1  医学数据基本图形
        3.1.1  条形图
        3.1.2  直方图
        3.1.3  饼图
        3.1.4  散点图
        3.1.5  折线图
        3.1.6  箱线图
        3.1.7  韦恩图
      3.2  医学数据图形进阶
        3.2.1  火山图
        3.2.2  热图
        3.2.3  生存曲线
        3.2.4  小提琴图
        3.2.5  树图
        3.2.6  森林图
        3.2.7  气泡图
        3.2.8  桑基图
        3.2.9  圈图
      3.3  医学知识图谱
        3.3.1  医学知识图谱概述
        3.3.2  医学知识图谱应用
    中篇  生物信息学与网络药理学数据分析
    第4章  生物信息学数据分析
      4.1  生物信息学概述
        4.1.1  生物信息学研究的对象
        4.1.2  生物信息学研究的内容
      4.2  基因差异表达分析
        4.2.1  基因表达
        4.2.2  差异表达基因的相关概念
        4.2.3  R语言中差异分析包
        4.2.4  差异基因分析实例
      4.3  基因筛选与生存分析
        4.3.1  LASSO筛选
        4.3.2  多因素Cox建模
        4.3.3  KM Plot可视化
        4.3.4  实例分析
      4.4  GO与KEGG分析
        4.4.1  基因功能注释和基因富集分析
        4.4.2  GO与KEGG数据库
        4.4.3  富集分析数据库――DAVID
        4.4.4  实例分析
      4.5  生物分子网络
        4.5.1  网络拓扑结构与类型
        4.5.2  蛋白质互作网络与STRING数据库
        4.5.3  网络可视化软件Cytoscape
      4.6  生物信息学分析实例
        4.6.1  实例背景介绍
        4.6.2  研究方法
        4.6.3  结果展示
    第5章  网络药理学数据分析
      5.1  网络药理学概述
        5.1.1  网络药理学的概念
        5.1.2  网络药理学应用
        5.1.3  网络药理学研究方法
      5.2  靶标预测与网络构建
        5.2.1  药物中活性成分的筛选
        5.2.2  药物活性成分潜在靶点的预测
      5.3  分子对接
        5.3.1  分子对接原理
        5.3.2  分子对接的分类
        5.3.3  主要的分子对接软件
        5.3.4  分子对接步骤与实例
      5.4  网络药理学分析实例
        5.4.1  实例研究背景
        5.4.2  研究方法
        5.4.3  结果与结论
    下篇  医学数据统计分析
    第6章  两组计量资料的均数差异比较
      6.1  t检验概述
      6.2  单样本t检验
      6.3  两独立样本t检验
      6.4  配对设计样本t检验
    第7章  多组计量资料的均数差异比较
      7.1  方差分析概述
      7.2  单因素方差分析及两两比较
      7.3  双因素方差分析及两两比较
      7.4  析因设计的方差分析
    第8章  计数资料样本间差异的比较
      8.1  检验概述
      8.2  R×C表资料 检验
      8.3  一般四格表 检验
        8.3.1  Pearson 检验
        8.3.2  校正 检验
        8.3.3  Fisher精确检验
      8.4  配对四格表 检验
      8.5  配对R×R表一致性检验
    第9章  偏态分布计量资料或等级资料样本间差异的比较
      9.1  秩和检验概述
      9.2  配对设计资料的秩和检验
      9.3  随机设计两个样本的秩和检验
        9.3.1  原始资料的分析
        9.3.2  等级资料的分析
      9.4  随机设计多个样本的秩和检验
        9.4.1  原始资料的分析
        9.4.2  等级资料的分析
      9.5  随机区组设计多个样本的秩和检验
    第10章  资料的相关性及相关程度的分析
      10.1  相关分析概述
      10.2  双变量相关分析
        10.2.1  皮尔逊相关分析
        10.2.2  斯皮尔曼等级相关分析
      10.3  回归分析概述
      10.4  直线线性回归
      10.5  多元线性回归
      10.6  多元逐步回归
    第11章  生存资料的分析
      11.1  生存资料分析概述
      11.2  Kaplan-Meier方法
      11.3  寿命表方法
      11.4  Log-rank检验
    参考文献
  • 内容简介:
    随着医学现代化技术的飞速发展以及医学大数据时代的到来，各种类型的医学数据需要人们去感知、理解和响应，更需要研究人员用现代科学技术手段挖掘其中蕴含的实用价值。本书围绕整个医学数据科研和应用的完整流程，论述了医学数据的来源、数据预处理、数据分析、可视化以及实际应用。本书还详细阐述了生物信息学和网络药理学的研究方法与技术应用，供相关科研人员参考。本书列举了大量相关医学分析实例，具有实用性和可操作性，便于读者深入理解和快速掌握解决医学实际问题的方法与技术。
        本书可作为医学专业的医学数据分析相关课程的教材，也可作为广大非医学专业读者的阅读参考书。
  • 目录:
    上篇  医学数据概论
    第1章  医学数据概述
      1.1  医学数据来源
      1.2  医学数据的特点及应用
        1.2.1  医学数据的特点
        1.2.2  医学数据的应用
      1.3  医学数据库简介
        1.3.1  常用医学公共数据库
        1.3.2  常用医学文献数据库
    第2章  医学数据分析过程
      2.1  医学数据分析流程
      2.2  医学数据采集
        2.2.1  医学数据采集概述
        2.2.2  医学结构化数据的采集
        2.2.3  医学非结构化数据的采集
      2.3  医学数据预处理
        2.3.1  数据清洗
        2.3.2  数据整合
        2.3.3  数据转换
      2.4  医学数据挖掘常用方法
        2.4.1  聚类分析
        2.4.2  决策树算法
        2.4.3  关联规则
        2.4.4  神经网络
      2.5  医学数据挖掘应用实例
        2.5.1  关联规则在甲状腺结节病案分析中的应用
        2.5.2  聚类在不同类型病毒性肝炎发病率中的应用
    第3章  医学数据可视化
      3.1  医学数据基本图形
        3.1.1  条形图
        3.1.2  直方图
        3.1.3  饼图
        3.1.4  散点图
        3.1.5  折线图
        3.1.6  箱线图
        3.1.7  韦恩图
      3.2  医学数据图形进阶
        3.2.1  火山图
        3.2.2  热图
        3.2.3  生存曲线
        3.2.4  小提琴图
        3.2.5  树图
        3.2.6  森林图
        3.2.7  气泡图
        3.2.8  桑基图
        3.2.9  圈图
      3.3  医学知识图谱
        3.3.1  医学知识图谱概述
        3.3.2  医学知识图谱应用
    中篇  生物信息学与网络药理学数据分析
    第4章  生物信息学数据分析
      4.1  生物信息学概述
        4.1.1  生物信息学研究的对象
        4.1.2  生物信息学研究的内容
      4.2  基因差异表达分析
        4.2.1  基因表达
        4.2.2  差异表达基因的相关概念
        4.2.3  R语言中差异分析包
        4.2.4  差异基因分析实例
      4.3  基因筛选与生存分析
        4.3.1  LASSO筛选
        4.3.2  多因素Cox建模
        4.3.3  KM Plot可视化
        4.3.4  实例分析
      4.4  GO与KEGG分析
        4.4.1  基因功能注释和基因富集分析
        4.4.2  GO与KEGG数据库
        4.4.3  富集分析数据库――DAVID
        4.4.4  实例分析
      4.5  生物分子网络
        4.5.1  网络拓扑结构与类型
        4.5.2  蛋白质互作网络与STRING数据库
        4.5.3  网络可视化软件Cytoscape
      4.6  生物信息学分析实例
        4.6.1  实例背景介绍
        4.6.2  研究方法
        4.6.3  结果展示
    第5章  网络药理学数据分析
      5.1  网络药理学概述
        5.1.1  网络药理学的概念
        5.1.2  网络药理学应用
        5.1.3  网络药理学研究方法
      5.2  靶标预测与网络构建
        5.2.1  药物中活性成分的筛选
        5.2.2  药物活性成分潜在靶点的预测
      5.3  分子对接
        5.3.1  分子对接原理
        5.3.2  分子对接的分类
        5.3.3  主要的分子对接软件
        5.3.4  分子对接步骤与实例
      5.4  网络药理学分析实例
        5.4.1  实例研究背景
        5.4.2  研究方法
        5.4.3  结果与结论
    下篇  医学数据统计分析
    第6章  两组计量资料的均数差异比较
      6.1  t检验概述
      6.2  单样本t检验
      6.3  两独立样本t检验
      6.4  配对设计样本t检验
    第7章  多组计量资料的均数差异比较
      7.1  方差分析概述
      7.2  单因素方差分析及两两比较
      7.3  双因素方差分析及两两比较
      7.4  析因设计的方差分析
    第8章  计数资料样本间差异的比较
      8.1  检验概述
      8.2  R×C表资料 检验
      8.3  一般四格表 检验
        8.3.1  Pearson 检验
        8.3.2  校正 检验
        8.3.3  Fisher精确检验
      8.4  配对四格表 检验
      8.5  配对R×R表一致性检验
    第9章  偏态分布计量资料或等级资料样本间差异的比较
      9.1  秩和检验概述
      9.2  配对设计资料的秩和检验
      9.3  随机设计两个样本的秩和检验
        9.3.1  原始资料的分析
        9.3.2  等级资料的分析
      9.4  随机设计多个样本的秩和检验
        9.4.1  原始资料的分析
        9.4.2  等级资料的分析
      9.5  随机区组设计多个样本的秩和检验
    第10章  资料的相关性及相关程度的分析
      10.1  相关分析概述
      10.2  双变量相关分析
        10.2.1  皮尔逊相关分析
        10.2.2  斯皮尔曼等级相关分析
      10.3  回归分析概述
      10.4  直线线性回归
      10.5  多元线性回归
      10.6  多元逐步回归
    第11章  生存资料的分析
      11.1  生存资料分析概述
      11.2  Kaplan-Meier方法
      11.3  寿命表方法
      11.4  Log-rank检验
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