临床系统生物医学研究 从理论到实践

1 (p1): 第一章 系统生物学是新一代临床医学研究的范式
1 (p1-1): 1.1临床研究为什么需要系统生物学
2 (p1-2): 1.2临床系统生物学的定义：复杂生物系统的研究哲学
5 (p2): 第二章 经典临床统计学的困境与范式转变
5 (p2-1): 2.1经典临床统计学派及对近二十年临床研究的影响
7 (p2-2): 2.2第一代循证医学方法论的困惑
19 (p2-3): 2.3概率——学习朴素贝叶斯分布
35 (p3): 第三章 医学科学研究的哲学：从解剖学到系统生物学的演进
35 (p3-1): 3.1医学研究哲学：对疾病的认识及临床医学研究的缘起
40 (p3-2): 3.2本体论及其对生物医学研究哲学的影响
44 (p4): 第四章 进化生物学与疾病研究：进化医学的发展——以病毒准种为例
44 (p4-1): 4.1什么是进化
45 (p4-2): 4.2为什么进化生物学对于疾病研究十分重要
49 (p4-3): 4.3准种进化研究在传染病预防和治疗上的意义
53 (p5): 第五章 经典药物研发面临的困境和挑战
58 (p6): 第六章 医学发表体系与医学研究的困境
59 (p6-1): 6.1 CNS对数据分析的导向性
60 (p6-2): 6.2大数据时代论文发表体制的变革之道
62 (p7): 第七章 分析医学：数据科学、物理学和临床医学的新综合
62 (p7-1): 7.1分析医学的源起：肿瘤研究的困境
63 (p7-2): 7.2经典肿瘤研究的哲学基础
64 (p7-3): 7.3分析医学：哲学基础与概念框架
65 (p7-4): 7.4分析医学：数学概念与框架模型
67 (p7-5): 7.5肿瘤分析医学的发展路线图
68 (p7-6): 7.6结论
70 (p8): 第八章 医疗大数据
70 (p8-1): 8.1医疗信息化
73 (p8-2): 8.2医疗数据综述
74 (p8-3): 8.3医疗大数据基础架构
85 (p8-4): 8.4医疗大数据分析
89 (p8-5): 8.5医疗大数据的展望
93 (p9): 第九章 临床数据挖掘
93 (p9-1): 9.1什么是临床数据挖掘：基本理论与概念
95 (p9-2): 9.2数据挖掘的基本思路
96 (p9-3): 9.3临床数据挖掘的目的
96 (p9-4): 9.4临床数据挖掘的过程
104 (p9-5): 9.5数据挖掘与示例一
113 (p9-6): 9.6数据挖掘与示例二：分类挖掘
142 (p10): 第十章 R语言：下一代生物医学研究和临床数据挖掘的重要工具
142 (p10-1): 10.1 R语言概述
145 (p10-2): 10.2 R语言基础与入门
186 (p10-3): 10.3数据库初步
190 (p10-4): 10.4 R语言在临床数据挖掘中的应用
197 (p10-5): 10.5高维数据的生存分析方法
207 (p10-6): 10.6创伤数据库与分析
217 (p11): 第十一章 MATLAB语言：生物医学中数据处理和建模研究的另一重要工具
218 (p11-1): 11.1 MATLAB软件系统构成
220 (p11-2): 11.2 MATLAB中的函数
223 (p12): 第十二章 代谢组学：系统生物医学研究的一种范式
223 (p12-1): 12.1临床代谢组学的过去、现在与未来
227 (p12-2): 12.2 1H-NMR代谢组学的分析流程：从实验到数据处理的常规操作
239 (p12-3): 12.3创伤后随时间变化的代谢指纹图谱模式识别
248 (p12-4): 12.4从代谢型到复杂代谢网络分析
250 (p12-5): 12.5代谢组学研究的最新应用
252 (p12-6): 12.6混合物解谱的挑战
258 (p13): 第十三章 代谢表型在恶性肿瘤与急危重病研究中的应用
258 (p13-1): 13.1食管癌患者术前病理分期预测模型的研究
264 (p13-2): 13.2基于血浆1H-NMR波谱的急危重症患者死亡早期预测模型
282 (p14): 第十四章 转录组学研究：从测序数据处理到基因调控网络分析
282 (p14-1): 14.1测序数据处理
288 (p14-2): 14.2基因调控网络分析
298 (p15): 第十五章 基于模式识别建立的动脉钙化影像计算机辅助诊断系统
298 (p15-1): 15.1材料与方法
301 (p15-2): 15.2结果
302 (p15-3): 15.3讨论
305 (p16): 后记…