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    AI賦能的微生物組大數據挖掘:方法與應用

    ...

    • ISBN:978-7-5478-6237-7
    • 作者:寧康 編著
    • 定價:¥88 元
    • 出版時間:2023-08-01
    • 版次:01
    • 印次:01
    • 裝幀:
    • 紙張:
    • 開本:16
    • 字數:
    • 頁數:

           微生物組學(microbiomics)是繼基因組學之后,生物學研究領域的重大突破之一。特別是近20年來,國際上有關微生物組學的研究進展極其迅速,不僅積累了上百萬的微生物群落樣本,而且在人體健康、環境保護、工業生產等方面發掘了大量的微生物資源,發現了大批的微生物變化規律。當今人工智能(AI)技術一日千里,將其運用于微生物組的大數據挖掘,可極大地促進微生物資源的理性轉化與應用。本書較為全面系統性地梳理了AI賦能微生物組的基本概念和分析流程,以及21世紀前20年來相關數據挖掘方法和典型應用案例,并對其未來發展趨勢和應用潛力進行了總結與展望,可供微生物組研究相關的科研工作者,以及對組學數據挖掘感興趣的師生參考。

    目  錄

     

    第1章微生物組1

     

    11基本概念1

     

    111微生物群2

     

    112宏基因組4

     

    113微生物組5

     

    12微生物組高通量測序5

     

    121擴增子測序6

     

    122宏基因組測序7

     

    123測序技術的發展9

     

    124鳥槍法宏基因組測序的拓展研究11

     

    13微生物組測序數據和基本分析流程14

     

    小結16

     

    參考文獻16

     

     

    第2章微生物組大數據及其主流分析方法20

     

    21基本概念及分類20

     

    22微生物組大數據的特征22

     

    23微生物組的主流數據庫23

     

    24微生物組的主流數據分析方法和軟件24

     

    241擴增子分析軟件27

     

    242宏基因組分析軟件27

     

    243統計和可視化工具28

     

    25微生物組數據整合中的批次效應28

     

     

     

    251平均中心方法30

     

    252Zscore方法30

     

    253基于比值的方法31

     

    254距離加權判別法31

     

    255ComBat方法31

     

    256基于奇異值分解方法31

     

    257替代變量分析法31

     

    26微生物數據分析流程32

     

    26116S擴增子數據分析流程33

     

    262宏基因組數據分析流程35

     

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