本书是一本全面介绍生物大数据领域的重要著作。旨在向读者呈现生物大数据的广泛应用以及处理和分析这些数据的关键方法。通过深入的理论讨论和实际案例研究，本书探讨了生物大数据的各个方面，包括数据采集、预处理、统计分析、基因组学、蛋白质组学、转录组学、机器学习和深度学习应用等。无论您是生物学家、数据科学家还是医学研究者，都将为您提供宝贵的见解，帮助您更好地理解和应用生物大数据分析的原理和技术。此外，还展望了未来的发展趋势，揭示了生物大数据在临床医学、生物信息学和环境科学等领域的潜力。
第一章 生物大数据概述
第一节 生物大数据的定义和背景
第二节 生物大数据的种类和来源
第三节 生物大数据在科学研究和医疗领域的重要性
第二章 生物数据采集与存储
第一节 生物数据的采集方法和工具
第二节 生物数据的存储和管理
第三节 数据隐私和伦理考虑
第三章 生物数据预处理
第一节 数据清洗和质量控制
第二节 数据归一化和标准化
第三节 数据特征选择和降维
第四章 生物数据分析工具和技术
第一节 基本统计方法和数据可视化工具
第二节 机器学习在生物数据分析中的应用
第三节 深度学习和神经网络在生物数据中的使用
第五章 基因组学数据分析
第一节 基因组测序数据的处理和分析
第二节 基因功能注释和通路分析
第三节 基因组学数据在疾病研究中的应用
第六章 蛋白质组学数据分析
第一节 质谱数据的分析和解释
第二节 蛋白质互作网络分析
第三节 蛋白质组学数据在药物发现中的应用
第七章 转录组学数据分析
第一节 转录组测序数据的处理和分析
第二节 基因表达调控网络分析
第三节 转录组学数据在癌症研究中的应用
第八章 生物大数据的多元化影响
第一节 临床医学中的生物大数据应用
第二节 生物信息学和计算生物学的发展趋势
第三节 生物大数据对生态学和环境科学的影响
参考文献
黄海辉,博士,副教授,主要研究方向为机器学习、生物信息学、跨领域计算等。兼任华南农业大学硕士生导师、国家自然科学基金通讯评审库专家、广东省科技评审库及省“数字政府”改革专家库成员。任《Frontiers in Bioengineering and Biotechnology》客座副编，2021 HPC China程序委员会委员。 连续数年获邀参与泰晤士高等教育世界大学排名评选，获2022年中国产学研合作创新与促进奖优秀奖(排名第七)。 主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学研究项目、省自然科学基金、省重点学科科研提升项目、省特色创新类项目、市科技计划、企业委托等项目，获竞争性项目到账总经费超过245万。在《Nature Communications》《International Journal of Intelligent Systems》《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》《BMC Bioinformatics》《Expert Systems With Applications》《Applied Soft Computing》等知名期刊上发表或接收论文24篇；获授权发明专利5项(转化一项)、软件著作权6项，副主编教材2部。
