分子生態學與數據分析基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王崢峰 著

圖書標籤:

• 分子生態學
• 生態數據分析
• 生物信息學
• Python
• R語言
• 統計學
• 環境科學
• 基因組學
• 宏基因組學
• 生態建模

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030464781

版次：1

商品編碼：11839231

包裝：平裝

叢書名： 研究生創新教育係列叢書

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：219

字數：326000

正文語種：中文

內容簡介

　　《分子生態學與數據分析基礎》首先從理論上介紹瞭分子生態學基本研究內容和手段，並總結作者以往的研究工作，較全麵地概括瞭分子生態學理論內涵；然後從實踐角度介紹瞭分子生態學數據獲得的方法與具體分析內容和步驟，特彆是采用圖解法一步一步對分子生態學用到的各種主流分析軟件進行過程講解（包括作者編寫的程序），不但有各類分析提示，還提供演示數據。《分子生態學與數據分析基礎》具有極強的理論性和實踐操作性，對於促進我國分子生態學發展，利用分子遺傳標記手段進行物種經營、保護及資源利用和環境規劃具有重要的推動作用。
　　《分子生態學與數據分析基礎》可供高等學校、研究機構從事分子生態學和相關領域研究的師生，以及農、林、牧、副、漁、醫各行業利用分子遺傳標記開展研究的工作人員閱讀參考。

內頁插圖

目錄

前言
第一部分 分子生態學理論
第一章 分子生態與遺傳變異
第一節 遺傳變異的産生
第二節 分子標記的種類
第三節 遺傳變異的衡量
第四節 遺傳變異的維持、喪失
第二章 分子生態學研究內容
第一節 個體與物種區分、鑒定（差異與多樣性）
第二節 基因流和適應
第三節 小種群

第二部分 分子生態數據獲得與分析——以微衛星體分子標記為例
第三章 分子遺傳標記的獲得——微衛星體
第一節 微衛星體獲得：MsatCommander、inGAP、MicrotFamily和GelQuest軟件
第二節 微衛星體數據初步整理分析：GenAlEx軟件及其遺傳多樣性大小衡量
第四章 遺傳變異狀況
第一節 Hardy-Weinberg平衡檢測：Genepop、SGoF+軟件
第二節 連鎖不平衡檢測：Genepop軟件
第三節 等位基因豐富度比較：ADZE軟件
第五章 遺傳分化
第一節 FST分析：Genetix軟件
第二節 AMOVA分析：GenAIEx軟件
第六章 分組分析
第一節 Structure軟件分析及CONVERT、Structure Harvester、CLUMPP軟件
第二節 TESS軟件分析及PAST、TESS Ad-Mixer軟件
第七章 空間遺傳結構分析
第一節 sPCA分析
第二節 Alleles in space和Surfer軟件
第三節 空間自相關分析：SPAGeDi軟件
第四節 空間遺傳結構的異嚮性：PASSAGE軟件和R程序
第八章 景觀遺傳學分析
第一節 錶麵距離：ArcGIS軟件
第二節 加權綫性距離、最小成本距離和阻抗距離：R程序
第三節 Mantel test和Partial Mantel test：PASSaGE軟件
參考文獻

前言/序言

現代生物學研究的脈絡與前沿方法 導言：探索生命係統的復雜性 當代生命科學正經曆一場深刻的範式轉變，研究的焦點正從孤立的分子或細胞機製，轉嚮整閤的、動態的係統層麵。這種轉變要求研究者不僅要掌握傳統的生物化學和分子生物學技術，更需要具備處理和解釋海量復雜數據的能力。本書旨在為尋求跨學科知識的生物學、生態學以及計算科學領域的學生和研究人員，提供一個全麵而深入的框架，用以理解現代生物學研究的驅動力、核心理論，以及必不可少的計算工具集。 我們深知，生命現象的本質是信息的流動、物質的轉化以及係統層麵的相互作用。因此，本書的核心目標是搭建理論與實踐之間的橋梁，引導讀者構建一個宏觀的、多尺度的生物學視角。 --- 第一部分：生物學理論基礎的重塑 本部分將迴顧並深化讀者對生命係統核心理論的理解，重點關注那些在數據驅動科學中占據中心地位的概念。 第一章：從中心法則到網絡動力學 傳統的分子生物學以“中心法則”為基石，描述瞭遺傳信息的單嚮流動。然而，在復雜的生物環境中，信息傳遞絕非簡單的綫性過程。本章將深入探討基因調控網絡（GRN）的構建原理、拓撲結構（如無標度網絡、小世界網絡）及其對細胞命運決定的影響。我們將分析轉錄因子結閤位點的空間排布、染色質可及性動態變化（ATAC-seq數據解讀），以及非編碼RNA在調控迴路中的反饋機製。重點討論如何利用數學模型（如微分方程組）來刻畫網絡中的穩態、振蕩等復雜動力學行為。 第二章：生態學視角的擴展：宏觀與微觀的交匯 生態學不再局限於物種間的直接相互作用，而是深入到分子層麵來理解群落結構和功能。本章將剖析群落代謝網絡（Metabolic Networks）的構建。我們不僅會討論基於物種豐度的經典生態學指數（如香農指數、多樣性指數），還將引入功能基因組學在生態學中的應用。具體內容包括：如何利用宏基因組數據重建環境中的碳、氮、硫等關鍵元素的生物地球化學循環路徑，以及環境脅迫因子（如溫度、pH值變化）如何通過修改微生物群落的代謝潛力來影響整個生態係統的功能穩定性。我們將詳細探討物種間相互作用的量化方法，如競爭、捕食與共生的網絡建模。 第三章：進化壓力與適應性景觀 進化論是生物學的核心驅動力，但數據科學的介入正在以前所未有的精度描繪進化軌跡。本章聚焦於適應性景觀（Fitness Landscape）的概念。我們將探討如何利用大規模群體遺傳學數據（如全基因組測序數據）來推斷選擇的強度和方嚮。內容將包括：選擇係數的估計、協同選擇的檢測、以及基因組中遺傳漂變和選擇作用的比例分析。對於適應性景觀的形態學研究，我們將引入基於信息論的復雜性度量，以量化特定環境對基因組的“塑造”程度。 --- 第二部分：現代生物數據采集與預處理技術 本部分是連接理論與實踐的關鍵。它詳述瞭當前主流的高通量實驗技術及其産生的數據特徵，強調數據質量控製的重要性。 第四章：高通量測序技術的數據特徵與挑戰 高通量測序（NGS）是現代生物學研究的基礎工具。本章係統梳理不同測序技術（Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）産生的數據的內在差異，包括讀長、錯誤率、覆蓋深度的分布特點。我們將詳細解析測序質量的量化指標，例如Phred質量分數（Q值）的物理意義及其在下遊分析中的影響。此外，針對生物學數據中普遍存在的批次效應（Batch Effects）和係統偏差，本章提供瞭一係列預處理策略，例如：標準化方法（如TMM、DESeq2的中位標準化）、異常值檢測，以及基於主成分分析（PCA）的初步質量評估。 第五章：錶觀遺傳學與空間組學數據的處理流程 超越DNA序列本身，如何解析基因的錶達調控是當前研究的熱點。本章專注於多組學數據的整閤與清洗。 1. ChIP-seq與ATAC-seq數據處理：詳細講解Peak Calling的算法原理（如MACS2），以及如何通過背景模型來區分真實的結閤位點與噪音。我們還將討論如何將峰值數據映射到基因組區域，並進行功能富集分析（GO/KEGG）。 2. 空間組學（Spatial Omics）數據：介紹如Visium、MERFISH等技術産生的高維空間坐標數據。處理這類數據的難點在於如何有效結閤其空間位置信息與分子錶達水平。我們將介紹鄰域分析（Neighborhood Analysis）和空間自相關（Spatial Autocorrelation）的計算方法，用以識彆具有特定空間模式的基因或細胞簇。 --- 第三部分：核心計算方法與統計推斷 本部分是技術層麵的核心，聚焦於如何從清洗後的數據中提取生物學意義，並進行嚴謹的統計推斷。 第六章：統計建模在差異分析中的應用 數據分析的嚴謹性取決於所選統計模型的適用性。本章將深入對比和應用不同類型的統計模型來處理不同分布的生物數據： 1. 計數數據（RNA-seq, scRNA-seq）：詳述負二項分布（Negative Binomial Distribution）在處理RNA-seq數據方差與均值相關性方麵的優勢。重點剖析廣義綫性模型（GLM）及其在多因素設計（如時間點、處理組、批次效應同時存在）下的殘差分析。 2. 比對率與拷貝數變異（CNV）：針對連續性數據，介紹綫性模型的擴展形式，如LMM（綫性混閤模型），用於解決樣本間非獨立性問題，特彆是在縱嚮研究設計中的應用。 第七章：降維、聚類與軌跡推斷 理解高維數據結構是發現新生物學實體的關鍵步驟。本章提供瞭一套係統的無監督學習流程： 1. 降維技術：對比PCA（主成分分析）和t-SNE/UMAP（流形學習）在生物學特徵提取上的異同。討論如何評估降維結果的生物學閤理性，例如通過可視化基因錶達的梯度變化。 2. 聚類方法：詳細分析K-means、層次聚類以及基於圖論的聚類算法（如Louvain, Leiden）。特彆關注單細胞數據中，如何選擇閤適的距離度量（如Cosine Similarity vs. Euclidean Distance）以反映真實的生物學相近性。 3. 軌跡推導（Trajectory Inference）：針對發育生物學和細胞分化過程，介紹如Monocle、PAGA等算法，它們如何利用圖結構重構非綫性的、時間依賴性的生物學進程，並識彆關鍵的決策點（Branching Points）。 第八章：網絡重建與功能模塊識彆 生物學係統本質上是相互連接的。本章側重於如何從錶達數據中反演齣潛在的調控網絡，並識彆具有協同功能的生物學模塊。 1. 相關性與因果推斷：區分簡單的共錶達網絡（基於皮爾遜或斯皮爾曼相關性）與更嚴格的因果推斷方法（如Granger因果關係檢驗在時間序列數據中的應用，以及基於信息論的推斷）。 2. 模塊化分析：講解如何應用社區發現算法（如模塊化度最大化）來識彆網絡中的核心功能模塊。隨後，結閤功能注釋（如通路富集）來解釋這些模塊的生物學意義。 --- 結語：構建麵嚮未來的生物學傢 本書的最終目的，是培養研究者在麵對任何新的、復雜的數據集時，都能保持批判性的思維和係統性的分析能力。我們堅信，理論的深度與計算的精度相結閤，是推動生命科學持續突破的唯一途徑。掌握這些基礎框架和高級工具，讀者將能更有效地設計實驗、更準確地解釋結果，從而在不斷湧現的生物學前沿領域中占據主動地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常獨特，它不像我過去讀過的許多學術書籍那樣枯燥乏味。相反，作者以一種近乎講故事的敘述方式，將分子生態學和數據分析這兩個看似割裂的領域有機地串聯瞭起來。我被書中生動的案例所吸引，例如，通過分析鳥類遷徙路綫上的基因變異，來揭示其群體間的遺傳分化和曆史演化。這些真實的科研故事，讓我感受到瞭科學的魅力，也激發瞭我探索未知的好奇心。在數據分析方麵，本書的講解也是彆具一格。它沒有簡單地羅列各種統計方法，而是結閤具體的生態學問題，講解每種方法適用的場景、原理以及如何解讀結果。我尤其對書中關於景觀遺傳學和環境DNA（eDNA）分析的章節印象深刻。這些前沿的技術和方法，讓我看到瞭分子生態學在保護生物多樣性、評估生態係統健康等方麵的巨大應用前景。這本書不僅是知識的傳播，更是一種思維方式的啓迪，它教會我如何將分子信息轉化為生態學見解，如何用數據驅動科研決策。

評分☆☆☆☆☆

最近剛讀完一本關於分子生態學和數據分析的書，感覺收獲頗豐，雖然書名聽起來有點專業，但實際內容深入淺齣，對於我這樣非科班齣身但對生態學研究充滿興趣的人來說，簡直是及時雨。書中的案例選取非常貼近實際研究，從基因測序數據如何解讀，到如何利用統計模型來闡述生態學現象，都給齣瞭清晰的指導。尤其令我印象深刻的是，作者並沒有僅僅停留在理論講解，而是通過大量的圖錶和代碼示例，手把手地教我們如何進行數據處理和可視化。這一點對於初學者來說至關重要，因為很多時候，理論知識再紮實，也抵不過實踐中的“卡殼”。書中關於高通量測序數據的質量控製、序列比對、物種注釋等環節的講解，條理清晰，讓我不再對這些繁瑣的步驟感到畏懼。此外，對於一些常用的數據分析軟件和編程語言，比如R語言，也進行瞭詳盡的介紹，並提供瞭不少實用的腳本，可以直接套用，大大提高瞭我的學習效率。總的來說，這本書不僅是一本理論教材，更是一本實踐指南，強烈推薦給所有對分子生態學領域感興趣的研究者和學生。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭全新的研究大門。之前我對分子生態學一直抱有一種敬畏的態度，總覺得它離我很遙遠，是那些高深莫測的實驗室纔能玩轉的領域。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它用非常接地氣的方式，將分子生物學技術如何應用於解決實際的生態學問題，講解得通俗易懂。我學會瞭如何從DNA序列中解讀物種的親緣關係，如何評估不同種群的遺傳多樣性，以及如何利用基因數據來理解物種的適應性進化。更重要的是，本書在數據分析部分提供瞭非常實用的指導。從數據預處理到模型建立，再到結果解釋，都給瞭我清晰的指引。我尤其喜歡書中關於群體遺傳學分析的案例，它讓我看到瞭如何利用分子數據來迴答一些經典的生態學問題，例如物種的遷徙模式、基因流動的強度等。這本書的價值在於，它不僅傳授瞭知識，更點燃瞭我對分子生態學研究的熱情，讓我看到瞭將分子技術應用於解決生態學難題的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容對於我這樣在生態學領域摸索多年的研究者來說，是一個寶貴的補充。我一直在尋找一本能夠係統性梳理分子生態學研究思路，並提供有效數據分析工具的書籍，而這本書恰恰滿足瞭我的需求。它從最基礎的分子標記選擇，到復雜的基因組學數據分析，都進行瞭詳盡的闡述，並且非常注重實際操作。書中對貝葉斯統計模型在群體遺傳學分析中的應用，以及如何利用機器學習算法來預測物種分布，都給予瞭我深刻的啓發。我不再僅僅停留在傳統的統計方法上，而是開始嘗試更現代、更強大的數據分析工具。這本書讓我明白瞭，在分子生態學研究中，數據分析能力與實驗設計能力同樣重要，甚至可以說是決定研究成敗的關鍵。它提供的不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”，幫助我理解瞭各種分析方法的內在邏輯和局限性。對於那些希望在分子生態學領域有所建樹的研究者，我強烈推薦這本書，它一定會為你打開新的研究視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的驚喜遠超預期。我原本以為“分子生態學”這個名詞會讓我望而卻步，但事實證明，我的擔憂是多餘的。作者巧妙地將復雜的分子生物學原理與實際的生態學問題相結閤，用一種非常易於理解的方式呈現齣來。例如，書中對DNA條形碼技術在生物多樣性監測中的應用分析，就讓我看到瞭分子技術在宏觀生態學研究中的巨大潛力。不僅僅是技術介紹，更重要的是，這本書教會瞭我如何“思考”數據。從實驗設計階段就開始考慮如何采集和分析數據，到如何從龐雜的數據中提取有用的信息，再到如何用嚴謹的統計學方法來驗證我們的假設，整個過程都被描繪得淋灕盡緻。我尤其喜歡書中關於群體遺傳學和進化生態學的一些討論，它讓我對物種的適應性進化有瞭更深刻的認識。對於那些希望利用現代分子技術來解決生態學難題的研究者來說，這本書無疑提供瞭一個堅實的理論基礎和實踐指導。它的內容深度與廣度兼具，既有基礎概念的闡述，也有前沿研究的探討，讓我能夠在一個相對短的時間內，對分子生態學及其數據分析方法有一個全麵的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

非常好，隻是書有點舊，字跡不太清晰

評分☆☆☆☆☆

非常好，隻是書有點舊，字跡不太清晰

評分☆☆☆☆☆

有點失望，沒想象中的內容充實

評分☆☆☆☆☆

專業書

評分☆☆☆☆☆

也是很不錯的一本書！

評分☆☆☆☆☆

也是很不錯的一本書！

評分☆☆☆☆☆

生態學名著譯叢：生態模型基礎（第3版）

評分☆☆☆☆☆

發貨神速，正規發票，方便！

評分☆☆☆☆☆

很好，新版，還沒有時間看，有空要深入讀下。