生物医药数据分析与应用作业指导书.docVIP

生物医药数据分析与应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u13782第1章数据分析基础理论 3

228541.1数据类型与数据结构 3

149921.1.1数据类型 4

325891.1.2数据结构 4

217471.2数据预处理方法 4

39301.2.1数据清洗 4

310501.2.2数据标准化与归一化 4

200921.2.3数据转换 4

149961.3数据分析基本流程 5

13361.3.1数据摸索 5

170781.3.2数据建模 5

49741.3.3模型评估 5

85411.3.4结果解释 5

256601.3.5报告撰写 5

20170第2章生物医药数据来源与采集 5

189602.1生物医药数据类型 5

271632.2数据采集方法与工具 5

195382.2.1实验室数据采集 6

140372.2.2临床数据采集 6

315582.2.3流行病学数据采集 6

152852.2.4数据库与数据挖掘 6

174302.3数据质量评估 6

13587第3章生物信息学数据库 6

200123.1常用生物信息学数据库介绍 6

244163.1.1序列数据库 6

297543.1.2结构数据库 7

6393.1.3基因表达数据库 7

160353.1.4蛋白质相互作用数据库 7

115373.1.5疾病相关数据库 7

128403.2数据库检索与使用 7

181523.2.1检索方法 7

74333.2.2数据库使用技巧 7

72243.3数据库整合与挖掘 8

76573.3.1数据库整合 8

202953.3.2数据挖掘 8

15175第4章统计分析方法与应用 8

196274.1描述性统计分析 8

223424.2假设检验与参数估计 8

323364.3方差分析与回归分析 9

274094.3.1方差分析 9

71364.3.2回归分析 9

3629第5章高通量数据分析 9

110795.1高通量测序技术 9

126495.1.1原理与分类 9

67525.1.2技术发展 9

292705.1.3应用案例 10

253655.2基因表达数据分析 10

213495.2.1数据获取 10

300725.2.2数据预处理 10

179575.2.3差异表达分析 10

162835.2.4功能富集分析 10

82435.2.5应用案例 10

105465.3蛋白质组数据分析 10

63555.3.1数据获取 11

187585.3.2数据预处理 11

72585.3.3差异表达蛋白质分析 11

37165.3.4功能富集分析 11

275935.3.5应用案例 11

5860第6章系统生物学与网络分析 11

292506.1系统生物学概述 11

65986.1.1基本概念 11

182526.1.2研究方法 11

81186.1.3生物医药应用 11

194476.2生物网络构建与可视化 12

239136.2.1生物网络构建方法 12

6076.2.2生物网络可视化 12

296386.2.3生物医药应用 12

312746.3网络分析方法与应用 12

94476.3.1网络分析方法 12

168696.3.2生物医药应用 12

20090第7章机器学习与人工智能在生物医药领域的应用 13

31937.1机器学习基本概念与方法 13

153507.1.1基本概念 13

294477.1.2常用方法 13

141867.2生物医药领域典型机器学习应用案例 13

161127.2.1疾病预测与诊断 13

138257.2.2药物研发与筛选 13

176217.2.3精准医疗与个体化治疗 13

95837.3深度学习与人工智能在生物医药领域的应用 14

247837.3.1深度学习技术 14

189047.3.2人工智能在生物医药领域的应用案例 14

25904第8章药物设计与筛选 14

225248.1药物设计方法与技术 14

62858.1.1分子对接