第1章 生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ) /1
1.1 生物統(tǒng)計學(xué)的概念 /2
1.2 生物統(tǒng)計學(xué)的主要內(nèi)容 /3
1.3 生物統(tǒng)計學(xué)發(fā)展概況 /4
1.4 常用統(tǒng)計學(xué)術(shù)語 /5
習(xí) 題1 /8
第2章 傳統(tǒng)生物統(tǒng)計學(xué)及其應(yīng)用 /9
2.1 試驗資料的搜集與整理 /9
2.2 生物統(tǒng)計量的計算和表征及其應(yīng)用 /16
2.3 生物數(shù)據(jù)的分布分析及其應(yīng)用 /20
2.4 針對生物數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗及其應(yīng)用 /28
習(xí) 題2 /45
第3章 生物大數(shù)據(jù)的特征與挑戰(zhàn) /47
3.1 生物大數(shù)據(jù)的發(fā)展史和大數(shù)據(jù)屬性 /48
3.2 生物大數(shù)據(jù)的特征 /50
3.3 生物大數(shù)據(jù)研究面臨的挑戰(zhàn) /52
3.4 生物大數(shù)據(jù)分析的常規(guī)方法 /53
3.5 生物大數(shù)據(jù)研究經(jīng)典案例分析 /58
3.6 生物大數(shù)據(jù)研究趨勢 /62
習(xí) 題3 /64
第4章生物大數(shù)據(jù)與概率統(tǒng)計模型 /65
4.1 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) /66
4.2 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)及其應(yīng)用 /69
4.3 進化樹的概率模型 /96
4.4 Motif finding中的概率模型 /101
4.5 聚類方法和基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析 /109
4.6 基因網(wǎng)絡(luò)推斷和分析 /113
4.7 數(shù)據(jù)降維及其應(yīng)用 /115
4.8 其他概率統(tǒng)計模型方法簡介和方法選擇的建議 /128
習(xí) 題4 /136
第5章 面向生物大數(shù)據(jù)挖掘的深度學(xué)習(xí) /138
5.1深度學(xué)習(xí)的概念 /139
5.2深度學(xué)習(xí)的基本方法 /148
5.3深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的基本流程 /155
5.4深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物大數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典案例 /159
習(xí) 題5 /169
附錄A R語言 /171
A.1 基礎(chǔ)知識 /171
A.2 R的數(shù)據(jù)操作 /190
A.3 R繪圖 /194
附錄B 重要名詞解釋(按章節(jié)順序排列) /199
附錄C 常用分布表 /211
附錄D 生物案例分析 /217
參考文獻(xiàn) /235