A Course in
Morphometrics for Biologists
生物学家形态计量学课程
作者：Fred L. Bookstein
出版：Cambridge University Press
索书号：Q13/B724/2018/ Y
ISBN: 978-1-107-19094-8
藏书地点:武大外教中心
形态计量学，这本书的主题，集结了最现代的方法，以量化我们生物学家对于生物形态变化模式的浓厚兴趣。有时，我们研究的对象是人类，在这种情况下，通常将我们的工作称为人类生物学或医学的一个方面。或者，研究问题可以涵盖动物学、植物学、古生物学或生态学等多个学科领域。研究对象可能是活体（在这种情况下，它们可能经过驯化、人工繁殖，或用于野外研究等），但有时也可能是死亡的，甚至是灭绝的。它们可能只被观察一次，或者在特定生理周期内的短时间窗口内被观察，或者可能在生命周期的大部分或全部时间内被观察。使用形态计量学工具的研究者之一关注模式的进化、发育、遗传或环境过程，而另一些研究者则关注这些模式对于控制生物功能（例如生理、运动、捕食、繁殖和健康等）的影响，以及它们如何影响生物体的寿命过程或所处生态系统。形态计量学现已成熟为一个跨学科的科学领域，它结合了几何学、统计学和经典功能解剖学的知识基础以及专业的分析策略，以应对动物学、古生物学、医学和生物工程等领域的问题结构，以获取和综合关于生物形态的信息，这些信息可以回答现有问题或提出新问题。
每一个学习生物形态学的学生，甚至初学者，都已经凭直觉了解到算术可以帮助我们科学理解许多方面。其中一些直觉是有效的，并且应该一直保留到课程结束。当我们能够在合适的地方引用这些先前的见解时，教学变得更容易——这些见解依赖于简单线性图形的几何形状，或者依赖于提供与这种简单模式匹配的数据的优雅机器的设计和工程。在某种程度上，我们的许多数值推断都是如此直接——就像我们可以通过婴儿的宽度来估计婴儿的体重，或者通过动物的体型和形状来估计其力量或奔跑速度一样——无论如何，我们生物学家都是天生的直觉生物计量学家。第2章主要关注代数，这使这种直觉变得更加敏锐。其论述比第3章所涉及的多元回归的几何更为简单。第2章的论点强调了与精确科学逻辑的关系，特别是在情况明显的情况下，说明了哪些变量是所研究系统的基本特征，以及哪些统计数据收集和分析策略可以最迅速地得到它们的值的逻辑。换句话说，本章关注的应用是，理论告诉我们应该得到什么数字，在哪里得到正确的数字或“足够接近”的东西是很重要的，在哪里我们正在处理的数值总结具有一些算术平均值的特性。这就像库恩（1961）或维格纳（1960）这样的科学方法观察家所强调的，数学在自然科学中的作用：它在定量理论的确认或不确认方面发挥着作用。与统计学入门课程中常见的更传统的例子相比，这些例子都是由类似“这些群体是否不同？”或“这则广告是否真实？”这样的定性问题驱动的。
第2章展示了如何使用简单的椭圆几何和优雅的线性拟合代数，主要是在存在测量变化的情况下，预测另一个测量的单个测量。当这种变化仅是小幅度的测量噪声时，对这种情况的解释可能有益地集中在数据接近拟合的直线的斜率上。但是，当变化很大时，通常情况下，当它来自真实的生物变异时，解释更有可能处理预测误差的模式，以及它们如何看起来像或不像以直线为中心的高斯分布和恒定的误差方差，而不是预测斜率本身。例如，公式(2.7)的标准算法总是给你一条直线作为预测，不管类均值是否真的在这条直线上（见图2.29）——但正是这些类均值，以及它们周围的变化，才真正给你带来了你所追求的生物信息。在皮尔逊和高尔顿之前的一百年里，自然科学家们就已经熟悉了一个相关的设定。大地测量学的方法，即点间距离和高程测量网络的最小二乘“松弛”法，自法国大革命以来就被用于提高地球表面测绘点位置的准确性。大地测量分析的目标是估计严格的物理常数（例如，珠穆朗玛峰顶部的确切位置；见Keay，2000），直到不可避免的测量误差，同样不可避免的是，随着仪器的改进，几十年来误差会减少。在这种情况下，我们需要了解的测量误差主要是如何计算其方差（以便保持对其含义的现实性，例如法律边界的位置）。与生物学中的情况不同，大地测量误差并没有告诉我们与之相关的真实变异性。
前两章探讨了线性回归这一常见公式的不同应用，以及它们提供的多种生物学解释。这些技术在许多不同的方向上分支出来，并在其他教科书中进行了更详细的探讨。例如，图3.10中映射到Sewall Wright路径模型的多元线性回归可以扩展到非加性回归和响应面分析。同样，我们在第3.5节和第3.6节中回顾的线性和二次判别函数可以推广到统计学习理论的整个工具包，包括神经网络和支持向量机（Hastie、Tibshirani和Friedman，2009）。这种方法每次都以一个特定的测量或分组为中心，作为关注的主要焦点。是的，我们已经看到了很多很好的例子，它们将算术转化为理解，用于各种生物解释目的，每次解释一个特定的变量。但是有一个更普遍、更有力的公式，可以说明同一生物体的多种测量方法是如何相互关联的。现在是时候切换语言并引入工具了，这些工具可以让我们明确地询问模式的存在和大小，我们只是通过前面几十个图的仔细检查间接地检查了这些模式。这种对比方法，不是回归，而是多元统计分析，占据了几何形态测量工具包的核心，用于分析地标位置。如果你愿意，可以把它看作是故意拒绝关注一个或另一个单一的衡量标准。
为了更好地理解生物体的形态变化，我们需要探索多变量数据的关系，以及这些关系如何揭示出生物学上的重要模式和趋势。形态学变异的多元统计分析为我们提供了这个工具。这个工具允许我们将多个测量变量纳入分析中，从而更全面地了解生物形态的复杂性。在这个框架下，我们可以探索不同测量之间的关系，识别出可能影响形态的因素，并推断出不同生物体之间的相似性和差异。通过这种方法，我们可以回答一系列关于生物体形态和其生态适应性的重要问题，进一步拓展了我们对生物世界的认识。
多元统计分析还可以帮助我们探索生物形态的时空变化。通过比较不同时间点或不同地理位置的生物体的形态数据，我们可以揭示出生物体随着时间和环境变化而发生的形态变化。这对于研究物种的进化历史以及它们如何适应不同的生态系统环境非常重要。此外，多元统计分析还可以用于研究生物体的生长和发育过程，从而深入了解形态变化是如何在个体生命周期内发生的。
在现代生物学中，形态计量学已经成为一个不可或缺的工具，它不仅可以帮助我们理解生物体的形态多样性，还可以揭示出生物体适应环境和演化的奥秘。通过将几何学、统计学和生物学知识相结合，形态计量学为生物学家提供了强大的分析工具，帮助我们更深入地理解自然界的奇妙之处。
未来，形态计量学将继续发展和演进。随着技术的进步和数据的不断积累，我们将能够更精确地测量和分析生物体的形态。同时，新的统计方法和计算工具的引入将进一步拓展我们在形态学研究中的可能性。形态计量学将继续为生物学家提供深入了解生物多样性和进化的机会，为科学研究开辟新的方向。我们期待着看到这个领域未来的发展，以及它如何帮助我们更好地理解生命的复杂性。
《生物学家形态计量学课程》一书于2018年由Cambridge University Press出版，作者是Fred L. Bookstein
《生物学家形态计量学课程》一书中，研究人员介绍了生物学家形态计量学的基本概念，重点是最近的技术发展，讨论的主题主要包括五个章节。《生物学家形态计量学课程》一书从各个方面讲解了生物学家形态计量学的基础内容和研究方法，旨在为想要进一步研究生物学家形态计量学的研究人员提供简明易懂的介绍以及方法技术指导。
《生物学家形态计量学课程》一书作为生物学家形态计量学专业研究读物，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、本书分为五个章节，既讲解了生物学家形态计量学的基础知识，还讲解了深入研究生物学家形态计量学的应用范围，是一本应用性很强的书籍，对于想要学习研究生物学家形态计量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生物学家形态计量学相关的专业知识以及最新的前沿进展。
总的说来，《生物学家形态计量学课程》一书为想要了解生物学家形态计量学的研究方法的人员提供了清晰的导读路径，作为生物学家形态计量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。
本书目录：
1 - 这本书是关于什么的
2 - 入门：仅一次或两次测量
3 - 多元回归，一般和特殊设置
4 - 过渡到多变量分析
5 - 几何形态学：其几何形状和图案分析
林岚 武汉大学生命科学学院 博士研究生