生物數(shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計簡介，目錄書摘
《生物數(shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計》是將生物大數(shù)據(jù)與生物信息技術(shù)、系統(tǒng)建模結(jié)合起來的高水平前沿專著！
《生物數(shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計》是在作者對時間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)和非線性動態(tài)生物系統(tǒng)參數(shù)估計領(lǐng)域的研究論文基礎(chǔ)上完成的，它包括5個部分：第1部分給出了本書的研究背景和結(jié)構(gòu)綱要；第2部分包括5章，每章介紹一個時間過程的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的方法；第3部分也包括5章，每章描述一種用于非線性動態(tài)分子生物系統(tǒng)的參數(shù)估計方法；第4部分介紹了有關(guān)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模及參數(shù)估計研究現(xiàn)狀與進(jìn)展情況；第5部分為附錄?！渡飻?shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計》在該領(lǐng)域具有一定前沿性和創(chuàng)新性，《生物數(shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計》的第2～11章主要來源于作者近幾年發(fā)表在知名的國際會議或期刊的研究論文?！渡飻?shù)據(jù)分析和生物系統(tǒng)模型中的參數(shù)估計》可以作為大學(xué)教師、研究生以及研究機(jī)構(gòu)的專家、學(xué)者和工程師的參考用書。
田立平教授，具有較強(qiáng)的科研能力和較高的教學(xué)水平，在各類期刊發(fā)表教科研論文50多篇，其中SCI6篇，EI18篇。田立平教授主持完成省部級科研項(xiàng)目2項(xiàng)，曾獲河北省教學(xué)成果一等獎一項(xiàng)（排名第五），北京市教學(xué)成果二等獎兩項(xiàng)（排名分別為*一和第二）；河北省冶金廳科技進(jìn)步二等獎，北京市高等院校教學(xué)名師獎；唐山市優(yōu)秀教師；北京市中青年骨干教師，北京物資學(xué)院優(yōu)秀本科教學(xué)十佳教師，目前為北京市優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊《數(shù)學(xué)公共基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊》帶頭人，北京市優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊《數(shù)學(xué)建模系列課程教學(xué)團(tuán)隊》主要成員。
前言
第1章 導(dǎo)論 1
1.1 背景 1
1.2 本書的框架 2
第2章 周期性基因鑒定的參數(shù)估計方法 6
2.1 引言 6
2.2 方法 8
2.2.1 基因的周期性表達(dá)模型 8
2.2.2 假設(shè)檢驗(yàn) 9
2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 10
2.4 結(jié)論和展望 13
參考文獻(xiàn) 14
第3章 從微陣列時間過程表達(dá)探測近似周期性表達(dá)的基因 15
3.1 引言 15
3.2 方法 17
3.2.1 基因近似周期性的表達(dá)模型 17
3.2.2 假設(shè)檢驗(yàn) 19
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 20
3.4 結(jié)論和展望 25
參考文獻(xiàn) 25
第4章 偽周期性基因表達(dá)譜鑒定 28
4.1 引言 28
4.2 方法 30
4.2.1 偽周期性基因表達(dá)序列的鑒別模型 30
4.2.2 假設(shè)檢驗(yàn) 32
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 33
4.4 結(jié)論和展望 35
參考文獻(xiàn) 36
第5章 基于非線性模型的周期性表達(dá)基因數(shù)據(jù)的聚類分析法 38
5.1 背景 38
5.2 方法 40
5.2.1 周期性表達(dá)基因模型 40
5.2.2 基于聚類分析的非線性模型 42
5.2.3 驗(yàn)證 43
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 44
5.4 總結(jié) 48
參考文獻(xiàn) 48
第6章 基于非線性模型的時間序列基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析 51
6.1 背景 51
6.2 方法 53
6.2.1 時間序列基因數(shù)據(jù)的非線性模型 53
6.2.2 非線性模型的顯著性分析 55
6.2.3 基于非線性模型的聚類分析 56
6.2.4 數(shù)值計算 57
6.3 基因表達(dá)數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用 61
6.4 結(jié)論 62
參考文獻(xiàn) 63
第7章 有約束的交互最小二乘法對S系統(tǒng)生物網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)估計 66
7.1 引言 66
7.2 算法描述 68
7.3 數(shù)值算例 70
7.4 結(jié)論 73
參考文獻(xiàn) 73
第8章 線性分式模型中參數(shù)估計的迭代最小二乘法 75
8.1 引言 75
8.2 算法描述 76
8.3 說明性的例子 79
8.4 結(jié)論 82
參考文獻(xiàn) 82
第9章 一種基于冪律的細(xì)胞凋亡模型及其參數(shù)估計 84
9.1 引言 84
9.2 模型與參數(shù)估計 85
9.3 仿真結(jié)果 89
9.4 結(jié)論和未來研究方向 91
參考文獻(xiàn) 91
第10章 復(fù)雜度分析與動態(tài)代謝系統(tǒng)的參數(shù)估計 93
10.1 引言 93
10.2 參數(shù)估計的模型復(fù)雜性分析 94
10.3 參數(shù)估計算法 99
10.4 應(yīng)用 102
10.5 結(jié)論和未來的研究方向 104
參考文獻(xiàn) 104
第11章 基于邏輯和的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)估計 107
11.1 引言 107
11.2 基于邏輯和的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 108
11.3 參數(shù)估計方法 110
11.4 說明性的例子 112
11.5 結(jié)論 114
參考文獻(xiàn) 114
第12章 關(guān)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建模及參數(shù)估計的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展 117
12.1 研究意義 117
12.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析 118
12.3 未來研究的主要問題 123
12.4 主要研究內(nèi)容、研究目標(biāo)，以及擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問題 124
12.5 擬采取的研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)手段、關(guān)鍵技術(shù)、特色及創(chuàng)新點(diǎn) 127
參考文獻(xiàn) 129
附錄 132
附錄A 一元線性回歸的分析及最小二乘估計 132
附錄B 多元統(tǒng)計分析中的聚類分析 135
附錄C 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析 137
附錄D F分布定義及性質(zhì) 141
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