常用統計軟件在生命科學中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

郭春華 編

圖書標籤:

• 統計軟件
• 生命科學
• 數據分析
• SPSS
• R語言
• SAS
• 生物統計
• 醫學統計
• 數據挖掘
• 科研方法

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030301079

版次：1

商品編碼：11875253

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2011-02-01

用紙：膠版紙

頁數：272

字數：410000

正文語種：中文

內容簡介

　　《常用統計軟件在生命科學中的應用》將Excel、SPSS和SAS三個統計軟件中與生物統計相關的內容匯集於一體，結閤生命科學研究中的常見案例，著重介紹這三個軟件的具體操作步驟和結果解釋，旨在培養學生解決生物統計問題的實際動手能力。*書共二十章，內容包括三篇。*一篇主要介紹Excel在數據的整理、概率分布、t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關與迴歸分析、規劃求解與飼料配方中的應用；第二篇主要介紹sPss在t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關分析和迴歸分析中的應用；第三篇主要介紹SAS在t檢驗、方差分析、x2檢驗、相關分析、迴歸分析、主成分分析、聚類分析和重復測量數據分析中的應用。《常用統計軟件在生命科學中的應用》簡單易懂，內容豐富，結構閤理，以大量生命科學中經典案例作為例題，每章後麵附有相應的練習題。《常用統計軟件在生命科學中的應用》內容涵蓋瞭生命科學研究中的常見問題，可作為動物科學、動物醫學、農學、食品科學、水産養殖、草業科學、生物技術等專業本科生和研究生的教材、參考資料，也可供從事生命科學研究的專業人員學習和參考。

內頁插圖

目錄

第一篇 Excel在生命科學中的應用
第一章 Excel 2007應用基礎
第一節 認識Excel 2007工作界麵
一、啓動Excel
二、Excel 2007工作界麵概況
第二節 數據的輸入與編輯
一、數據的輸入
二、數據的填充
三、數據的移動、復製和行列轉置
第三節 公式與函數的使用
一、公式的使用
二、函數的使用
三、單元格引用
第四節 數據管理與分析
一、數據排序
二、數據篩選
三、分類匯總
四、數據透視錶
第五節 Excel繪圖基礎
一、認識圖錶
二、創建圖錶
三、編輯圖錶
第六節 Excel統計分析功能概述
一、查找和瞭解統計函數
二、在Excel中加載數據分析模塊
三、統計分析工具
習題
第二章 常見概率分布
第一節 常用理論分布
一、二項分布
二、泊鬆分布
三、正態分布
第二節 常用統計分布
一、t分布
二、F分布
三、X2分布
習題
第三章 t檢驗
第一節 樣本平均數與總體平均數的差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 非配對設計兩樣本平均數差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第三節 配對設計兩樣本平均數差異顯著性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
習題
第四章 方差分析
第一節 單因素試驗資料的方差分析
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
第二節 二因素試驗資料的方差分析
一、二因素無重復觀察值試驗資料的方差分析
二、二因素有重復觀察值試驗資料的方差分析
習題
第五章 X2檢驗
第一節 適閤性檢驗
一、簡介
二、實例
三、操作步驟
四、結果解釋
……
第二篇 SPSS在生命科學中的應用
第三篇 SAS在生命科學中的應用
附錄
參考文獻

前言/序言

　　“生物統計學”通常是動物科學、動物醫學、農學、食品科學、水産養殖、草業科學、生物技術等專業學生的必修課，這是一門既重要又實用的專業基礎課，而對於大多數學生來說又是一門比較難學的課程。盡管統計分析是一件十分枯燥而又繁瑣的事情，但電腦的普及和統計分析軟件的不斷完善和智能化，又使數據統計分析變得十分容易，當然前提是至少掌握瞭一款統計分析軟件的使用方法。由於“生物統計學”的課程設置在大多數高校都在50學時左右，該課程的主要任務是介紹生物統計和試驗設計的基本概念、基本公式和基本方法，沒有時間介紹統計軟件在生物統計中的應用。因此，學生在學完該課程或類似課程之後，往往不知如何應用統計分析軟件來對試驗結果進行統計分析，即使在進入碩士或博士階段的學習也是如此。
　　利用統計軟件對大量試驗數據進行統計分析是每一位科技工作者必須掌握的一項技能。常用的統計分析軟件有Excel、SPSS和SAS等，它們各有優缺點，在實際中經常將這三個軟件配閤使用，能非常方便地解決生命科學研究中的統計問題。時下市場上有關這三個統計軟件的書籍名目繁多，但是每本書都包括很多經濟、管理、社會科學方麵的內容，而沒有一本專門針對生命科學有關專業學生的將這三個軟件匯編在一起的書籍。本書的最大特點就是將Excel、SPSS和SAS三個統計軟件中與生物統計相關的內容匯編在一起，對生命科學相關專業的學生具有更強的針對性、實用性和可操作性。
　　本書的編寫力求以生命科學教學、科研和生産中常見問題為主綫，針對其所麵臨的實際問題，利用Excel、SPSS和SAS統計軟件的強大功能，使廣大學生能夠快速而準確地掌握這三個軟件的使用，解決統計分析中所麵臨的問題。
　　本書的內容包括三篇。第一篇主要介紹Excel在數據的整理、顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析和飼料配方中的應用；第二篇主要介紹SPSS在顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析中的應用；第三篇主要介紹SAS在顯著性檢驗、相關與迴歸分析、通徑分析、聚類分析、主成分分析和重復測量數據分析中的應用。
　　本書的寫作特點是：改變一般軟件使用說明的寫作模式，按“簡介一實例一操作步驟一結果解釋”的順序來安排結構，書中的例題和練習題大多選自作者長期在教學、科研中的試驗案例，以使學生能夠在理解統計分析方法的基礎上，能熟練地使用這三個軟件，讀懂軟件的輸齣結果，並對輸齣結果做齣閤理的解釋，最終能利用書中所述方法和步驟解決實際問題。
　　本書第一篇（Excel，第一章至第七章）由黃艷玲、郭春華、陳煉紅、蔡惠芬、鬍建宏和王起山編寫，第二篇（SPSS，第八章至第十三章）由施曉麗、嚮釗、孫桂榮、曾濤、高鵬飛編寫，第三篇（SAS，第十四章至第二十章）由張紅平、戴國俊、王雅春、何俊、張豪、徐寜迎、郭春華編寫，其他參加資料整理的有柏雪、劉港彪。本書由上海交通大學潘玉春教授審稿。在此一並錶示感謝！
　　由於水平有限，書中難免有不當之處，敬請讀者批評指正。

《當代生物信息學前沿與實踐》 圖書簡介 本書深入探討瞭當代生物信息學領域的核心理論、最新技術及其在生命科學研究中的廣泛應用。在生命科學飛速發展的今天，海量組學數據（基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等）的産生對數據處理、分析和解讀能力提齣瞭前所未有的要求。本書旨在為生命科學領域的研究人員、高級本科生和研究生提供一套全麵、係統且實用的指南，幫助他們掌握利用計算工具解決復雜生物學問題的能力。 第一部分：生物信息學基礎與數據獲取 本部分首先構建堅實的理論基礎，介紹生物信息學的基本概念、發展曆程以及數據管理的基本原則。我們將詳細闡述生物學大數據集的特點，包括其多樣性、高維度和稀疏性。重點內容包括： 核酸序列數據結構與管理： 詳細介紹FASTQ、FASTA、SAM/BAM等主流序列文件格式的內部結構、信息編碼方式以及高效存儲與檢索策略。討論不同數據庫（如NCBI GenBank, ENA, DDBJ）的數據組織模式和訪問API。 組學數據生成技術概述： 簡要迴顧新一代測序（NGS）技術（如Illumina, PacBio, Oxford Nanopore）的基本原理，重點分析不同技術平颱産生的原始數據質量特徵、偏差類型及其對後續分析流程的影響。 高質量數據預處理： 強調數據質量控製（QC）的重要性。詳細介紹使用工具（如FastQC, Trimmomatic）進行質量評估、接頭序列切除、低質量堿基過濾的參數選擇和最佳實踐。討論如何量化數據質量損失與下遊分析結果的相關性。 第二部分：基因組學分析的深度解析 基因組學是生物信息學的核心分支之一。本書在這一部分著重於從頭組裝、變異檢測到功能注釋的全流程技術。 從頭組裝與從頭映射： 比較和評估不同組裝算法（如基於De Bruijn圖、Overlap-Layout-Consensus）的優缺點。針對從頭組裝的挑戰，如重復序列處理和Contig的評估（如QUAST指標），提供實操指導。對於已有參考基因組的物種，詳細講解BWA、Bowtie2等比對工具的原理、索引構建以及最佳比對策略。 變異檢測與注釋： 全麵覆蓋點突變（SNV）、插入缺失（Indel）以及結構變異（SV）的檢測流程。詳細介紹GATK Best Practices工作流，包括重校準、變異實測（BQSR）等關鍵步驟。對於檢測到的變異，闡述SnpEff、ANNOVAR等工具的注釋原理，如何結閤頻率數據庫（如gnomAD）、功能預測算法（如PolyPhen-2, SIFT）進行優先級排序和臨床相關性評估。 基因組注釋與功能預測： 講解如何利用如MAKER、AUGUSTUS等工具進行基因結構預測。深入探討非編碼區域的識彆，如tRNA、rRNA的預測，以及長鏈非編碼RNA（lncRNA）的篩選和鑒定方法。 第三部分：轉錄組學與錶達調控分析 轉錄組學是理解基因功能和調控網絡動態變化的關鍵窗口。本部分專注於差異錶達分析、結構變異發現（如Splicing isoforms）和通路富集。 RNA-Seq數據分析流程： 區分定量策略，包括基於計數（Count-based, 如HTSeq-count, featureCounts）和基於擬閤（Pseudo-alignment, 如Salmon, Kallisto）的方法。討論基因水平和轉錄本水平定量之間的差異及其適用場景。 差異錶達分析與統計模型： 深入講解DESeq2和EdgeR背後的負二項分布模型，如何處理RNA-Seq數據的方差-均值關係。詳細闡述多重假設檢驗的校正方法（如FDR, Bonferroni）及其在生物學解釋中的重要性。 功能富集與網絡構建： 掌握GO（Gene Ontology）和KEGG Pathway富集分析的統計學原理（超幾何檢驗）。指導讀者如何使用Cytoscape等軟件進行網絡可視化，並介紹如何構建基於共錶達或蛋白質互作網絡（PPI）。 第四部分：新興組學技術與前沿計算方法 本部分緊跟科研熱點，介紹單細胞技術和宏基因組學數據分析的特殊挑戰和解決方案。 單細胞RNA測序（scRNA-seq）分析： 解決低深度測序、高稀疏性的關鍵步驟，如數據去噪、批次效應校正（如Harmony, Seurat v4）。詳細介紹細胞類型鑒定（Clustering）、細胞軌跡推斷（Pseudotime analysis）的常用算法和評估指標。 宏基因組學（Metagenomics）的數據處理： 重點介紹從序列到物種功能譜構建的完整流程。區分基於標記基因（16S rRNA）和全基因組Shotgun測序的分析路徑。講解物種分類工具（如Kraken2, MetaPhlAn）和功能預測工具（如HUMAnN）。 機器學習在生物學中的應用： 概述監督學習（如SVM, 隨機森林）和無監督學習（如PCA, UMAP）在生物標誌物發現和錶型預測中的應用案例。強調模型訓練、驗證集劃分和模型可解釋性的重要性。 全書結構嚴謹，理論與實踐緊密結閤，配備大量真實案例和流程圖示，旨在提升讀者獨立分析復雜生命科學數據的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這樣一名來自非統計學專業背景，卻需要在工作中處理大量生物數據的人來說，簡直是一場及時雨。我曾嘗試閱讀一些統計學教材，但常常被那些晦澀的數學公式和抽象的概念弄得暈頭轉嚮，根本無法將其與實際的生物學研究聯係起來。而《常用統計軟件在生命科學中的應用》則完全不同，它以一種非常接地氣的方式，從生命科學研究中經常遇到的實際問題入手，比如如何分析組學數據，如何評估疾病的風險因素，如何對臨床試驗結果進行統計推斷等等。書中沒有迴避核心的統計學概念，但將其講解得非常形象生動，並且立刻引齣對應的軟件操作。它詳細介紹瞭如何使用 R 語言進行數據預處理、探索性數據分析以及構建各種迴歸模型，如何運用 SPSS 進行常用統計檢驗和方差分析，甚至還涉及到瞭 SAS 在大型數據庫分析中的應用。最讓我感到驚喜的是，書中對於每種統計方法的適用條件、假設檢驗以及結果的解讀都進行瞭詳細的闡述，讓我不僅僅停留在“會操作”的層麵，更能理解“為什麼這麼做”以及“結果意味著什麼”。這對我日後獨立設計實驗和分析數據提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它沒有將統計學知識割裂開來，而是非常注重統計方法在生命科學各個細分領域的應用，這一點給我留下瞭深刻的印象。書中針對基因組學、蛋白質組學、流行病學、臨床試驗等不同研究方嚮，分彆介紹瞭最常用、最核心的統計分析方法。比如，在基因組學部分，詳細講解瞭如何利用統計模型來識彆與疾病相關的基因位點，如何進行群體遺傳學分析；在臨床試驗部分，則深入剖析瞭樣本量計算、隨機化設計、功效分析以及結果的統計推斷等關鍵環節。更讓我驚喜的是，書中不僅提供瞭這些方法的理論基礎，還詳細演示瞭如何利用 SPSS 和 SAS 這類專業統計軟件實現這些復雜的分析。對於我這樣一名即將開展獨立研究的博士生來說，書中關於統計效力評估和多重比較校正的講解尤其寶貴，它幫助我避免瞭一些常見的統計陷阱，並能夠更嚴謹地解釋實驗結果。此外，書中還穿插瞭一些案例分析，通過真實的研究數據來演示統計方法的應用，這使得學習過程更加生動有趣，也讓我對統計學在生命科學中的巨大價值有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在翻閱《常用統計軟件在生命科學中的應用》之前，我對統計學在生命科學研究中的作用一直存在一種模糊的認知。總覺得統計學離我這個做實驗的有些遙遠，更多的是數學係或生物統計係同學的領域。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它以極其生動和引人入勝的方式，展示瞭統計學如何成為生命科學研究不可或缺的強大工具。書中並沒有羅列枯燥的公式，而是通過大量的實際案例，比如如何從海量基因數據中挖掘齣有價值的生物標記物，如何評估一種新藥的療效是否顯著，如何預測疾病的發生風險等等，來闡釋統計學的應用價值。更重要的是，它毫不吝嗇地分享瞭如何利用 R、SPSS、SAS 等強大的統計軟件來實現這些分析。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，它教會瞭我如何用圖錶清晰地展示復雜的實驗結果，這對於我撰寫科研論文和進行學術交流有著極大的幫助。這本書就像一位循循善誘的導師，不僅教會瞭我“術”，更讓我理解瞭“道”，讓我對生命科學研究中的統計學應用有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

我非常欣賞這本書在軟件選擇上的務實性。作為一名在實驗室工作的技術員，我深知理論知識固然重要，但最終還是要落到實際操作上。市麵上很多關於統計學的書籍，要麼過於強調數學理論，讓非數學專業背景的讀者望而卻步；要麼隻介紹軟件的基本功能，缺乏深入的統計學原理支撐。而《常用統計軟件在生命科學中的應用》則恰好填補瞭這一空白。它選擇瞭 R、SPSS、SAS 等在生命科學研究領域被廣泛使用的軟件，並以非常易懂的方式講解瞭它們的核心功能及其背後的統計學原理。書中提供瞭大量的代碼片段和截圖，讓我在學習過程中能夠邊看邊練，快速上手。例如，對於數據可視化部分，書中不僅展示瞭如何使用 R 語言繪製各種科研常用的圖錶（如散點圖、箱綫圖、熱圖等），還詳細解釋瞭不同圖錶所能傳達的信息和適用的場景。這對於我撰寫研究報告和發錶論文時，能夠清晰、有效地展示實驗數據至關重要。這本書讓我感覺不再是孤軍奮戰，而是有瞭可靠的工具和指南來協助我完成科研任務。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是讓我大開眼界！作為一名對生物信息學領域充滿好奇但又缺乏係統學習基礎的研究生，我一直苦於找不到一本既能講解統計學原理，又能結閤實際軟件操作的入門讀物。市麵上充斥著過於理論化、晦澀難懂的統計學教材，或是零散的軟件操作指南，將它們融會貫通對我來說是一項艱巨的任務。然而，當我翻開《常用統計軟件在生命科學中的應用》時，立刻被其清晰的邏輯和循序漸進的講解所吸引。作者並非直接拋齣復雜的公式，而是從生命科學研究中的實際問題齣發，比如如何設計實驗、如何進行數據收集、如何評估藥物療效、如何分析基因錶達差異等等，然後巧妙地引入相應的統計學概念。更重要的是，書中並非紙上談兵，而是非常具體地演示瞭如何使用 R、SPSS、SAS 等常用統計軟件來解決這些問題。從數據的錄入、清洗、整理，到各種常用統計方法的實現，書中都提供瞭詳細的操作步驟和代碼示例，並配以直觀的圖錶和分析結果解讀。這對我來說簡直是及時雨，讓我能夠將抽象的統計理論與具體的軟件應用緊密結閤起來，大大提升瞭學習效率和解決實際問題的能力。