Handbook of
Statistical Genomics
统计基因组学手册
作者：David J. Balding, Ida Moltke, John Marioni
出版：Wiley Press
索书号：Q348/H236(4)/V2/2019/ Y
ISBN: 978-1-119-42914-2
藏书地点:武大外教中心
文本提供了一个介绍统计基因组学的模式，它介绍了自第三版以来发生的新的和更新的发展信息。作为该领域的参考工作，它的新章节侧重于新测序技术生成的数据的统计方面，包括基于序列的功能分析。它扩展了以前对基因型和表型之间的许多过程的覆盖，包括基因表达和表观遗传学，以及代谢组学。它还研究了种群遗传学和进化模型和推理，包括多物种共混、admixture和古代DNA的新章节，以及包括因果分析和变异解释在内的遗传关联研究。
统计基因组学手册的重点是解释主要的思想，分析方法和算法，引用关键的最近和历史文献，以进一步的细节和参考。它还包括术语表、首字母缩写和缩写，并具有广泛的章节间交叉引用，将不同的领域放在一起。大量使用最新的例子和对基于网页的资源的引用，这继续成为一个重要研究领域的必备品。
为这一扩展研究领域的新发展提供了急需的、及时的报道。本书拥有大量，全新的章节，例如覆盖细菌基因组学，微生物组学和宏基因组学。应用领域的详细报道，包括植物育种、保护和法医遗传学的章节。广泛报道人类遗传流行病学，包括伦理方面，由该领域的一位主要专家编辑，后起之秀是他的联合编辑，章节作者是该领域世界著名的专家，也是新兴的领导者。
鉴于遗传学，特别是群体遗传学的悠久数学历史和传统，基于模型的统计推断一直是统计遗传学的一个组成部分也就不足为奇了，反之亦然。自从新型测序技术引发的大数据革命以来，统计遗传学进一步严重依赖数值方法进行推理。在本章中，我们简要概述了统计推断的基础，包括频率学派和贝叶斯学派，并介绍了统计遗传学中常用的分析和数值方法。特别关注最近的近似技术，这些技术现在统计遗传学的几个领域中发挥着重要作用。最后，我们将引入的几种算法应用于隐马尔可夫模型，这些算法已非常成功地用于对沿染色体的过程进行建模。在整个过程中，我们努力实现让统计背景比较有限的读者可以访问这些材料的不可能完成的任务，同时希望它也能为更高级的读者提供有价值的复习。已经有扎实统计背景的读者可以放心跳过第一部分，直接跳到章节
每条染色体都带有独特的 DNA 序列或单倍型。然而，个体之间共享某些变体的组合。 这种共享或单倍型结构的程度被称为连锁不平衡，它在自然种群中的分布可以提供有关从重组率到适应性进化影响的各种过程的信息。本章旨在为理解单倍型结构和连锁不平衡提供基础，讨论如何测量它，它如何与潜在的谱系过程相关，以及它如何为潜在的分子、历史和进化过程提供信息。这些想法在现代统计和计算基因组学中发挥着重要作用，影响了从人类迁移到基因组压缩的各种应用。
《统计基因组学手册》是参与统计遗传学的高级研究生和早期职业研究人员的优秀入门文本。
《统计基因组学手册》一书于2019年由Wiley
Press出版，作者是David J. Balding, Ida Moltke, John
Marioni
《统计基因组学手册》一书中，研究人员介绍了统计基因组学的技术和方法，重点是最近的技术发展，讨论的主题主要包括三十四个章节。《统计基因组学手册》一书从各个方面讲解了统计基因组学手册的基础内容和研究方法，旨在为想要进一步研究统计基因组学手册的研究人员提供简明易懂的介绍以及方法技术指导。
《统计基因组学手册》一书作为统计基因组学专业研究读物，观点新颖独到，内容饱满详实、语言浅显易懂， 除此之外，还包括一些其他的特点：
1、本书分为三十四个章节，既讲解了统计基因组学手册过程的基础知识，还讲解了深入研究统计基因组学在细胞内的相互作用，是一本应用性很强的书籍，对于想要学习研究统计基因组学的研究人员来说是一本很有意义的指导书籍。
2、每个章节都是由相关领域的专业人士所撰写，因此，本书讲解既详细又专业，读者能够从中了解到统计基因组学相关的专业知识以及最新的前沿进展。
总的说来，《统计基因组学手册》一书为想要了解统计基因组学的研究方法的人员提供了清晰的导读路径，作为统计基因组学领域的一本前沿研究图书，是一本值得为想要涉足该领域的人员推荐的专业书籍。
关于作者：
DAVID J. BALDING博士，墨尔本大学统计遗传学教授，伦敦大学学院名誉教授。IDA MOLTKE博士是哥本哈根大学生物系的助理教授。约翰·马里奥尼博士是欧洲生物信息学研究所和英国剑桥癌症研究所的组长。
本书目录：
内容表
第一卷
贡献者列表xxiii
编辑为第四版xxvii的序言
Glossary二十九
缩写和首字母缩写
1遗传学的统计建模与推理
Daniel Wegmann和Christoph Leuenberger
2 .连锁疾病、重组和单倍型结构
吉尔·麦克维恩和杰罗姆·凯莱赫
3单倍型估计和基因型植入
乔纳森·基尼
人口遗传学的数学模型
尼克·巴顿和艾莉森·埃斯里奇
共线理论
马格努斯Nordborg
使用可能的基于方法的系统发育估计
约翰·P·惠森贝克
多物种共219种
劳拉Kubatko
8人口结构，人口统计和最近的Admixture
G .希
检测陈旧的Admixture并识别已引入序列的统计方法
Liming Li和Joshua M. Akey
10个人口基因组分析的DNA从古代遗迹
Torsten Gunther和Mattias Jakobsson
生物聚合物的11个序列共变分析
威廉·R·泰勒，肖恩·坎达希尔和大卫·T·琼斯
蛋白质进化研究的12个概率模型
Umberto Perron, Iain H. Moal, Jeffrey L. Thorne和Nick Goldman
13自适应分子进化
Ziheng Yang
14检测自然选择
亚伦·J·斯特恩和拉斯马斯·尼尔森
15进化定量遗传学
布鲁斯·沃尔什和迈克尔·B·莫里西
16保护遗传学
马克·博蒙特和王金亮
植物育种的17种统计方法
Ian Mackay, Hans-Peter Piepho和Antonio Augusto Franco Garcia
18法医遗传学
B . S . Weir
第二卷
统计遗传学中的19个伦理问题
苏珊·E·华莱士和理查德·阿什克罗夫特
20个基于后代的基因图谱在谱系和种
E . A .汤普森
21全基因组协会研究
安德鲁·P·莫里斯和隆·R·卡登
全基因组关联研究的22个复制和元分析
Frank Dudbridge和Paul Newcombe
使用遗传变异风险因素与结果之间的因果关系较差
斯蒂芬·伯吉斯，克里斯托弗·N·福利和维丽娜·祖伯
通过整合人类基因组的功能注释来改进遗传关联分析
鲁庆志和赵宏远
通过表达定量特征位点的映射来区分基因和疾病之间的因果关系
Solveig K. Sieberts和Eric E. Schadt
单细胞rna测序的统计方法
塔卢拉·S·安德鲁斯，弗拉基米尔·尤。Kiselev和Martin Hemberg
变异解释与基因组医学
卡尔斯，D.戈尔茨坦，V.阿加瓦尔和S.彼得罗夫斯基
28个表型预测来自DNA变异
M.E. Goddard, t.h.e. Meuwissen和h.d. Daetwyler
29个疾病风险模型
Allison Meisner和Nilanjan Chatterjee
基因表达分析的30种贝叶斯方法
Alex Lewin, Leonardo Bottolo和Sylvia Richardson
31用高斯过程推理建模基因表达动力学
Magnus Rattray, Jing Yang, Sumon Ahmed和Alexis Boukouvalas
32用分块线性回归模型建模非同基因动态贝叶斯网络
Marco Grzegorczyk和Dirk Husmeier
DNA甲基化
Kasper D. Hansen, Kimberly D. Siegmund和Shili Lin
34代谢组学统计方法
蒂莫西·埃伯斯、玛丽亚·德·伊奥里奥和大卫·A·斯蒂芬斯
微生物组学和宏基因组学的统计和计算方法
Hongzhe Li
细菌种群基因组学
Jukka Corander, Nicholas J. Croucher, Simon R.
Harris, John A. Lees和Gerry Tonkin-Hill
参考作者索引
主题索引
林岚 武汉大学生命科学学院 博士研究生