复杂组学数据的统计方法及应用研究
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近些年随着技术的快速发展,多组学数据越来越广泛地应用在了生物及医学研究领域,这些丰富的实验数据成为了精准医疗的重要支撑,但同时也给统计学家提出了严峻的考验,如何处理分析这些数据成了重要的研究课题。本书主要面向复杂疾病中产生的复杂数据进行统计建模和计算,有效整合多组学数据 ,对复杂疾病的机理认识和风险预测具有重要的意义。本书结构合理、概念清晰,可作为对统计遗传、生物统计等方面感兴趣的研究人员的学习资料。
单娜阳,女,现为首都经济贸易大学统计学院讲师、硕士生导师。2022年博士毕业于清华大学统计学专业,耶鲁大学访问学者。主持国家自然科学基金青年项目,在国内外知名学术期刊发表多篇论文。目前主要从事生物统计、生物信息学等方面研究。