統計方法在醫學科研中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李曉鬆 編

圖書標籤:

• 統計學
• 醫學研究
• 科研方法
• 生物統計
• 流行病學
• 數據分析
• 臨床研究
• 醫學統計
• 研究設計
• 統計軟件

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117201803

版次：1

商品編碼：11670834

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：315

內容簡介

　　《統計方法在醫學科研中的應用》為全國高等學校醫學研究生第二輪衛生部規劃教材之一。以不同類型的課題設計（病因研究與評價、診斷試驗的研究與評價、療效研究與評價、預後研究與評價、新藥研究與臨床評價）和實驗結果可能用到的統計學方法、資料分析過程中可能遇到的問題的處理展開。應與傳統的《醫學統計學》教材相區彆；要從應用者的角度去寫統計學而不能從統計工作者的角度來寫統計學，要實用。

前言/序言

《探索生命奧秘：基因測序與分子診斷的前沿技術》 本書深入剖析瞭現代生物技術在解析生命密碼、理解疾病機製以及開發創新療法方麵所展現齣的革命性力量。我們將帶領讀者走進基因測序和分子診斷的精彩世界，瞭解這些尖端技術如何以前所未有的精度和效率，為我們揭示疾病的分子根源，並為個體化精準醫療開闢道路。 第一部分：基因測序的演進與應用 基因測序，作為解碼生命藍圖的基石，經曆瞭從一代測序到高通量測序（NGS）的飛躍式發展。本書將詳細闡述不同測序技術的原理、優缺點以及它們在科研和臨床實踐中的廣泛應用。 第一章：從桑格測序到下一代測序：技術革新之路 1.1 基因測序的起源與早期發展： 迴溯DNA測序的開端，介紹桑格測序法及其在人類基因組計劃中的重要貢獻。 1.2 高通量測序（NGS）的崛起： 深入解析NGS技術的關鍵優勢，包括並行處理能力、成本效益和數據産齣速度。我們將重點介紹Illumina、Ion Torrent等主流NGS平颱的原理和技術特點。 1.3 第三代測序技術： 探討PacBio和Oxford Nanopore等長讀長測序技術的原理及其在基因組組裝、結構變異檢測方麵的獨特價值。 1.4 測序數據分析與解讀： 概述基因組數據的預處理（比對、變異檢測）、注釋和功能預測等關鍵步驟，介紹常用的生物信息學工具和數據庫。 第二章：基因測序在生命科學研究中的驅動作用 2.1 基因組學研究： 探索基因組變異（SNP、Indels、CNVs）與性狀、疾病之間的關聯，以及全基因組關聯研究（GWAS）的策略和挑戰。 2.2 轉錄組學研究： 聚焦RNA測序（RNA-Seq）技術，揭示基因錶達調控、非編碼RNA的功能以及mRNA剪接變異。 2.3 錶觀基因組學研究： 介紹ChIP-Seq、Bisulfite-Seq等技術，深入理解DNA甲基化、組蛋白修飾等錶觀遺傳修飾對基因功能的影響。 2.4 宏基因組學研究： 探索人類微生物組（腸道、皮膚等）的組成、功能及其與宿主健康的關係，以及環境微生物群落的分析。 2.5 進化與比較基因組學： 利用基因組序列信息，追溯物種的進化曆程，理解基因在不同物種間的同源性與功能演變。 第三章：基因測序驅動的臨床應用 3.1 遺傳性疾病的診斷與篩查： 講解外顯子組測序（WES）和全基因組測序（WGS）在診斷罕見病、復雜遺傳病以及攜帶者篩查中的應用。 3.2 腫瘤基因組學： 深入探討腫瘤基因突變譜、驅動基因的鑒定，以及在腫瘤早期診斷、預後評估和療效預測中的作用。 3.3 藥物基因組學： 解析基因多態性如何影響藥物代謝、療效和毒副作用，為個體化用藥提供科學依據，實現“對的藥，在對的時間，給對的病人”。 3.4 感染性疾病的病原體檢測： 介紹宏基因組測序在快速、準確識彆病原體（細菌、病毒、真菌）方麵的優勢，尤其是在不明原因發熱和疫情監測中的應用。 3.5 無創産前篩查（NIPT）： 解釋NIPT技術如何通過檢測母體血漿中的遊離DNA，對胎兒染色體異常進行篩查。 第二部分：分子診斷的精細化與前沿發展 分子診斷，憑藉其高度的特異性和敏感性，已成為疾病診斷、監測和治療評估不可或缺的工具。本書將係統介紹各類分子診斷技術，並展望其未來發展趨勢。 第四章：核酸檢測的核心技術 4.1 PCR及其衍生技術： 詳細闡述聚閤酶鏈式反應（PCR）的基本原理，並重點介紹實時熒光定量PCR（qPCR）、數字PCR（dPCR）等技術在基因拷貝數檢測、病毒載量測定等方麵的應用。 4.2 核酸雜交技術： 介紹Southern Blot、Northern Blot、DNA微陣列（芯片）等技術，以及它們在基因檢測、基因錶達分析中的曆史地位和局限性。 4.3 核酸擴增與信號放大技術： 探討LAMP、RPA等等溫擴增技術，以及它們在快速、簡便診斷場景中的潛力。 4.4 新一代核酸檢測技術： 展望基於CRISPR-Cas係統的核酸檢測技術，分析其在高靈敏度、高特異性檢測中的優勢。 第五章：蛋白質組學與抗體檢測 5.1 蛋白質組學的基本原理與技術： 介紹二維凝膠電泳、質譜（MALDI-TOF MS, LC-MS/MS）等蛋白質組學研究的核心技術，以及蛋白質譜的構建。 5.2 生物標誌物的發現與應用： 探討蛋白質作為疾病標誌物的潛力，以及在腫瘤、心血管疾病等領域的研究進展。 5.3 抗體在診斷中的作用： 介紹ELISA、免疫組化、化學發光免疫分析等技術，以及它們在檢測抗原、抗體，診斷感染性疾病、自身免疫性疾病中的廣泛應用。 第六章：分子診斷在臨床實踐中的應用 6.1 傳染病病原體的高靈敏度檢測： 重點介紹PCR技術在HIV、HBV、HCV、HPV等病原體的早期診斷、定量監測和耐藥性檢測中的應用。 6.2 腫瘤標誌物的監測與預後： 探討CEA、CA19-9、PSA等傳統腫瘤標誌物的局限性，以及基因突變、循環腫瘤DNA（ctDNA）等新型分子標誌物在腫瘤診斷、復發監測和療效評估中的優勢。 6.3 藥物基因分型與精準治療： 結閤藥物基因組學，闡述分子診斷如何指導抗腫瘤藥物（如EGFR、ALK抑製劑）、抗凝藥物（如華法林）等的個體化選擇。 6.4 免疫狀態評估與治療監測： 介紹HLA分型在器官移植中的應用，以及免疫檢查點抑製劑療效預測的分子標誌物。 6.5 遺傳性疾病的産前診斷與新生兒篩查： 探討分子診斷在産前診斷（如羊水穿刺基因檢測）、新生兒遺傳代謝病篩查中的重要作用。 第三部分：融閤與展望 本書的最後部分將探討基因測序與分子診斷的融閤發展趨勢，以及它們在未來醫療健康領域中的巨大潛力。 第七章：多組學整閤與係統生物學 7.1 多組學數據的整閤策略： 介紹如何將基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等多組學數據進行整閤分析，以獲得更全麵的生物學認識。 7.2 構建疾病模型與預測模型： 探討如何利用整閤的多組學數據，構建復雜的疾病發生發展模型，以及開發精準的疾病風險預測模型。 7.3 係統生物學在疾病研究中的應用： 展望係統生物學如何為我們理解復雜的生物係統，以及開發更有效的乾預策略提供新的視角。 第八章：未來展望：精準醫療的無限可能 8.1 液體活檢的突破： 深入探討ctDNA、外泌體等在非侵入性腫瘤早期篩查、轉移監測和療效評估中的巨大潛力。 8.2 基因編輯技術與基因治療： 介紹CRISPR-Cas9等基因編輯技術的原理，及其在糾正緻病基因、開發基因治療新策略方麵的進展。 8.3 人工智能與大數據在分子診斷中的應用： 探討AI在測序數據解讀、模式識彆、診斷輔助方麵的作用，以及大數據如何驅動分子診斷的智能化發展。 8.4 個體化健康管理與疾病預防： 暢想基於基因組信息和分子檢測數據的個性化健康管理方案，實現從“疾病治療”嚮“健康管理”的轉變。 通過對基因測序和分子診斷技術的深入剖析，本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解它們如何以前所未有的力量推動著生命科學的研究進程，並深刻地改變著疾病的診斷、治療和人類的健康未來。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，作者在書中並沒有迴避統計學中的一些“灰色地帶”，比如樣本量的計算和統計功效的設定。這部分內容往往是很多研究者容易忽略或者處理不當的地方。書中詳細闡述瞭樣本量計算的各種方法，並結閤不同的研究設計（如對照試驗、隊列研究、病例對照研究）給齣瞭具體的公式和舉例。更重要的是，它解釋瞭為什麼樣本量如此重要，以及樣本量不足可能帶來的後果。同時，對於統計功效的概念，作者也進行瞭深入的剖析，並指導讀者如何在研究設計階段就充分考慮統計功效，以確保研究結果的可靠性。這讓我深刻認識到，嚴謹的統計分析始於研究設計之初，而非僅僅是事後亡羊補牢。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮，作為一名在臨床一綫工作多年的醫生，我一直覺得理論知識和實際應用之間總隔著一層薄膜，而這本書就像一把鑰匙，讓我窺見瞭統計方法在醫學科研中那扇神秘的大門。它的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期。一開始我還擔心會充斥著枯燥的公式和晦澀的術語，但實際讀下來，作者的敘述方式非常生動，他用大量詳實的病例和研究案例來闡述每一個統計概念。比如，在講解假設檢驗的時候，他並沒有直接丟給我p值和置信區間的定義，而是先描述瞭一個醫學研究中常見的睏境：我們如何判斷一個新藥是否真的有效？是通過觀察還是需要更科學的方法？然後循序漸進地引入瞭零假設和備擇假設，以及如何通過數據來“推翻”零假設，從而得齣結論。這種“情景導入”的方式，讓我這個對統計學基礎不牢固的讀者，也能迅速抓住核心要義。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是，這本書在探討統計倫理和避免統計陷阱方麵的內容。作者並沒有將統計學僅僅視為一種純粹的技術工具，而是強調瞭在科學研究中運用統計學的倫理責任。他列舉瞭許多在醫學科研中常見的統計學錯誤和誤用，例如p-hacking、數據挖掘偏差、過度解讀統計顯著性等，並分析瞭這些行為可能帶來的危害。他還強調瞭研究的可重復性、透明度和學術誠信的重要性。這讓我認識到，作為一名科研工作者，掌握統計學知識不僅僅是為瞭得到“陽性”結果，更重要的是要以負責任的態度去運用統計學，以保證研究的科學性和公正性，真正為人類健康貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導性也是我非常看重的一點。很多統計書籍雖然理論講得很透徹，但到瞭實際操作層麵就戛然而止，留給讀者的是一頭霧水。這本書則不同，它詳細介紹瞭當前主流的統計軟件，如SPSS、R語言在醫學統計分析中的應用。在講解每個統計方法時，它都提供瞭清晰的操作步驟和相應的代碼示例。比如，在講解卡方檢驗時，不僅解釋瞭其原理和適用條件，還詳細展示瞭如何在SPSS中進行數據錄入、選擇分析菜單、設置參數，最終導齣結果錶格。更讓我驚喜的是，它還指導讀者如何解讀軟件輸齣的結果，包括那些看起來很復雜的統計量和圖錶。這對於我們這些非統計學專業的科研人員來說，簡直是福音。我完全可以照著書中的步驟，一步步地完成數據分析，而不再需要依賴他人，大大提高瞭科研效率。

評分☆☆☆☆☆

書中對於非參數檢驗的介紹，也為我打開瞭新的思路。在很多情況下，我們無法滿足參數檢驗的假設條件，比如正態性。以往，我可能會對這類數據感到束手無策，或者勉強使用參數檢驗，從而可能導緻結果的偏差。這本書詳細介紹瞭各種非參數檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，並清晰地闡述瞭它們的適用條件和計算原理。作者甚至還提供瞭一些將參數檢驗結果與非參數檢驗結果進行對比的案例，讓我直觀地感受到非參數檢驗在數據分布不規則情況下的優勢。這讓我今後在麵對這類數據時，能夠更有信心和依據來選擇閤適的分析方法。

評分☆☆☆☆☆

書中對於數據可視化部分的闡述，更是讓我受益匪淺。很多時候，我們即使得到瞭分析結果，如果不能有效地展示齣來，也會大打摺扣。這本書提供瞭多種圖錶類型，如散點圖、箱綫圖、條形圖、摺綫圖等，並且詳細解釋瞭它們各自的適用場景和繪製方法。作者還強調瞭“好的可視化”應該是什麼樣的，它不僅僅是簡單地將數據“畫”齣來，更重要的是要清晰、直觀地傳達信息，突齣研究的重點，並且符閤科學美學的原則。他甚至還探討瞭一些高級的可視化技術，比如交互式圖錶和熱力圖，並提供瞭相應的實現思路。這讓我在撰寫論文、製作報告時，能夠更有信心地呈現我的研究成果，讓我的數據“活”起來，更具說服力。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞書中對不同研究設計下的統計方法選擇的指導。醫學科研的形式多種多樣，從簡單的描述性研究到復雜的臨床試驗，每種設計都有其獨特的統計分析需求。這本書並沒有采用“一鍋煮”的方式，而是針對不同的研究類型，詳細介紹瞭適用的統計方法。例如，在講解隨機對照試驗時，重點介紹瞭t檢驗、方差分析、卡方檢驗等，並且深入分析瞭其在處理連續變量、分類變量時的不同場景。而在介紹觀察性研究時，則重點探討瞭Logistic迴歸、Cox比例風險模型等，特彆是對混雜因素的處理方法進行瞭詳細的說明。這種“對癥下藥”的講解方式，讓我能夠快速定位到適閤自己研究設計的方法。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書在解釋統計模型時所采用的類比手法。很多統計模型，尤其是多元迴歸模型，對我來說一直是個難以理解的“黑箱”。我隻知道輸入一些變量，然後就能得到一些係數，但具體這些係數代錶什麼，它們是如何被計算齣來的，以及模型的可靠性如何衡量，我總是一知半解。而這本書在這方麵做得非常齣色。作者用生活中的例子來比喻，比如影響房價的因素（地段、麵積、裝修等）與影響疾病發生率的因素（年齡、性彆、生活習慣、基因等）的邏輯是相通的。他一步步拆解瞭綫性迴歸模型，將原本抽象的數學公式具象化，讓我理解瞭每個變量的係數是如何衡量它對結果變量的獨立影響。更重要的是，他還深入講解瞭模型診斷和模型選擇的原則，比如如何判斷模型是否存在多重共綫性，如何通過AIC、BIC等信息準則來選擇最優模型，這些都是在實際研究中至關重要的細節，能有效避免研究結果的誤讀和偏差，大大提升瞭研究的科學性和可信度。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解統計學原理的時候，非常注重邏輯性和遞進性。它不是孤立地介紹某個統計方法，而是將各個方法有機地聯係起來，形成一個完整的知識體係。例如，在講解方差分析時，它會先迴顧t檢驗的原理，然後解釋方差分析是如何將t檢驗推廣到多組比較的情況。在講解迴歸分析時，又會將其與方差分析聯係起來，說明它們在某些情況下的等價性。這種“追根溯源”的講解方式，讓我能夠深刻理解每個統計方法背後的數學原理和邏輯關係，從而不僅僅是“會用”，更能“懂”其精髓，在遇到復雜問題時也能靈活運用。

評分☆☆☆☆☆

這本書在探討統計推斷的局限性方麵也做得相當到位。它沒有把統計學描繪成萬能的“水晶球”，而是坦誠地揭示瞭統計推斷中的不確定性。例如，在討論p值的時候，作者並沒有止步於“p＜0.05就有統計學意義”的簡單結論，而是深入解釋瞭p值是如何計算齣來的，它代錶的含義是什麼，以及我們應該如何避免對p值産生過度解讀，比如將p值等同於效應大小或者證據強度。他還強調瞭置信區間的價值，以及如何利用置信區間來更全麵地理解研究結果。這種審慎的態度，讓我能夠更客觀、更理性地看待統計分析的結果，避免盲目相信統計數字而忽略瞭研究本身的背景和實際意義。

評分☆☆☆☆☆

好書~

評分☆☆☆☆☆

印刷好，內容好，非常值得。

評分☆☆☆☆☆

good

評分☆☆☆☆☆

慢慢看

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，統計在醫學上的應用

評分☆☆☆☆☆

圖書正版，內容專業

評分☆☆☆☆☆

就那樣吧

評分☆☆☆☆☆

非常喜歡，是我喜歡的那種。

評分☆☆☆☆☆

書本還是不錯，慢慢的看吧