生物信息学

复杂疾病的研究是目前生物医学研究的一个热点，由于其发病涉及众多遗传和环境因素，目前基于生物芯片等高通量数据采集方法进行系统生物学研究是一个重要方向和手段。

本书是一本介绍复杂疾病的高通量数据统计分析和计算研究新方法的图书。

本书分为两大部分，第一部分主要介绍了基本的生物学知识和统计学基础。主要内容涉及基本肿瘤生物学、肿瘤干细胞和统计学的多重检验校正等问题。此部分讲述的生物学和统计学知识对于复杂疾病（不仅肿瘤）的高通量研究的实验设计、结果分析和解释是必不可少的基础知识。在阅读本书其它章节之前应充分理解本部分的内容。

第二部分讲述了对于复杂疾病高通量数据分析的统计计算分析方法和应用。此部分内容丰富，涉及面广。

涉及的生物学问题包括识别差异表达基因、基因集合分析、预测疾病分期以及患者生存时间和代谢途径分析等等。涉及的统计计算方法几乎涵盖了所有目前常用的方法，例如协方差分析、数据重采样、贝叶斯网络、经验贝叶斯、随机森林、支持向量机、奇异值分解、聚类、马尔可夫链蒙特卡洛方法……。涉及的研究疾病包括急性髓性白血病、急性淋巴细胞白血病、子宫颈癌、乳腺癌、肝癌、肺癌以及囊性肾癌等。读者可以根据自己的兴趣选择相关的章节阅读。为了增加图书的可读性，几乎每一章作者均花费相当篇幅介绍相关的生物学和统计学的背景知识。

本书不仅可以作为生物信息工作者进行系统生物学研究的参考书，对于拓展生物医学研究人员的思路也会有重要作用。