复杂疾病是在众多遗传因素和环境因素共同作用下发生的疾病，遗传模式非常复杂，复杂疾病的发病机理及其治疗的研究是一个非常重要的课题。本书详细阐述了解析复杂疾病分子机制的一些功能基因组学统计方法。全书共分为六章。第一章基因芯片数据的正规化，第二章基因表达数据的统计推断，第三章基因芯片数据分析的整体思路和框架，第四章[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究简介，第五章[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的基因芯片数据正规化，第六章[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的统计推断。附录A 新型纳米粒子[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的基因芯片数据正规化结果，附录B 术语词汇表。     针对基因芯片数据的正规化问题，本书阐述了作者提出的利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化的方法，并介绍了作者提出的利用基因表达差异值的核密度估计图来评价正规化的效果的方法。在进行基因芯片数据的正规化之后，本书推荐使用Wilcoxon秩和得分检验方法进行基因富集分析，并阐述了作者提出的一种对转录因子的有效调控进行推断的方法，即BASE2.0方法。BASE2.0方法解决了原来的BASE方法中存在的由于正负表达差异数值尺度不一造成的数据淹没问题。最后，本书将利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化的方法、Wilcoxon秩和得分检验方法和BASE2.0方法应用于新型纳米粒子[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究的实际数据中，得到了很多有意义的生物发现。本书的研究结果为复杂疾病分子机制的研究提供了有效的工具和手段。

    王琳，首都经济贸易大学讲师，中国科学院数学与系统科学研究院概率论与数理统计博士毕业，研究方向主要是计算生物学和生物信息学。工作涉及统计建模、数据分析、算法开发、软件开发、生物结论分析等。2015年8月—2016年8月在美国匹兹堡大学做访问学者。          李雷，中国科学院数学与系统科学研究院研究员。1998年获得美国加州大学伯克利分校统计系博士学位；2000年秋季在加利福尼亚大学洛杉矶分校纯粹与应用数学研究所做博士后。2002-2010年在南加利福尼亚大学计算生物及数学系任教并于2005年获终身职务。2010年入选中国科学院“百人计划”。

目录
前言
第一章基因芯片数据的正规化
1.1 基因芯片技术简介
1.1.1 基因表达过程
1.1.2 基因芯片技术
1.1.3 单通道基因芯片和双通道基因芯片
1.2 基因芯片数据正规化的动机
1.3 基因芯片数据正规化的方法
1.3.1 基因芯片数据正规化方法简介
1.3.2 利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化
1.3.3 利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化中参数估计的步骤
1.3.4 利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化中参数估计的方法
1.4 基因芯片数据正规化的评价
1.4.1 基因芯片数据正规化的评价角度
1.4.2 基因芯片数据正规化的评价工具——M-A图
1.4.3 基因芯片数据正规化的评价工具——表达差异值的核密度估计图
第二章基因表达数据的统计推断
2.1 基因富集分析
2.1.1 基因富集分析的动机
2.1.2 基因富集分析的常用数据库
2.1.3 基因富集分析的方法
2.1.4 基因富集分析结果的展示
2.2 转录因子调控推断
2.2.1 转录因子及其调控作用
2.2.2 转录因子的常用数据库
2.2.3 模体序列比对工具MAST
2.2.4 转录因子调控推断的BASE方法
2.2.5 转录因子调控推断的BASE2.0方法
第三章基因芯片数据分析的整体思路和框架
第四章[Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究简介
4.1 [Gd@C82(OH)22]n简介
4.2 乳腺癌简介
4.2.1 癌症及其治疗方法
4.2.2 乳腺癌及其亚型
4.2.3 MCF-7
4.3 [Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究成果综述
4.3.1 富勒烯分子的抗癌机制简介
4.3.2 [Gd@C82(OH)22]n的抗癌机制简介
4.4 [Gd@C82(OH)22]n抗乳腺癌研究的基因芯片实验
4.4.1 实验方案
4.4.2 细胞培养
4.4.3 基因芯片实验
4.4.4 实验数据
4.5 [Gd@C82(OH)22]n抗乳腺癌研究的qRT-PCR实验
4.5.1 实验方案
4.5.2 实验结果
第五章 [Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的基因芯片数据正规化
5.1 基因芯片数据正规化的动机
5.2 利用简单线性样条模型进行基因芯片子块正规化
5.3 基因芯片数据正规化的评价
5.4 从基因芯片正规化的评价看[Gd@C82(OH)22]n的低毒性
第六章 [Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的统计推断
6.1 基因富集分析
6.1.1 利用Wilcoxon秩和得分方法进行基因富集分析
6.1.2 减弱蛋白质的加工
6.1.3 抑制细胞的生长和增殖
6.1.4 诱导细胞凋亡
6.1.5 从癌症固有的特点看[Gd@C82(OH)22]n的抗癌机制
6.2 转录因子调控推断分析
6.2.1 利用BASE2.0方法进行转录因子调控推断分析
6.2.2 以TP53为中心的细胞凋亡调控网络
6.2.3 其他重要的转录因子
6.3 内质网应激、TP53、细胞凋亡三者之间的关系
附录A [Gd@C82(OH)22]n抗癌机制研究中的基因芯片数据正规化结果
附录B 术语词汇表
参考文献
后记