临床系统生物医学研究-从理论到实践

**章 系统生物学是新一代临床医学研究的范式 1.1 临床研究为什么需要系统生物学 1.2 临床系统生物学的定义：复杂生物系统的研究哲学第二章 经典临床统计学的困境与范式转变 2.1 经典临床统计学派及对近二十年临床研究的影响 2.2 **代循证医学方法论的困惑 2.3 概率——学习朴素贝叶斯分布第三章 医学科学研究的哲学：从解剖学到系统生物学的演进 3.1 医学研究哲学：对疾病的认识及临床医学研究的缘起 3.2 本体论及其对生物医学研究哲学的影响第四章 进化生物学与疾病研究：进化医学的发展——以病毒准种为例 4.1 什么是进化 4.2 为什么进化生物学对于疾病研究十分重要 4.3 准种进化研究在传染病预防和治疗上的意义第五章 经典药物研发面临的困境和挑战第六章 医学发表体系与医学研究的困境 6.1 CNS对数据分析的导向性 6.2 大数据时代论文发表体制的变革之道第七章 分析医学：数据科学、物理学和临床医学的新综合 7.1 分析医学的源起：肿瘤研究的困境 7.2 经典肿瘤研究的哲学基础 7.3 分析医学：哲学基础与概念框架 7.4 分析医学：数学概念与框架模型 7.5 肿瘤分析医学的发展路线图 7.6 结论第八章 医疗大数据 8.1 医疗信息化 8.2 医疗数据综述 8.3 医疗大数据基础架构 8.4 医疗大数据分析 8.5 医疗大数据的展望第九章 临床数据挖掘 9.1 什么是临床数据挖掘：基本理论与概念 9.2 数据挖掘的基本思路 9.3 临床数据挖掘的目的 9.4 临床数据挖掘的过程 9.5 数据挖掘与示例一 9.6 数据挖掘与示例二：分类挖掘第十章 R语言：下一代生物医学研究和临床数据挖掘的重要工具 10.1 R语言概述 10.2 R语言基础与入门 10.3 数据库初步 10.4 R语言在临床数据挖掘中的应用 10.5 高维数据的生存分析方法 10.6 创伤数据库与分析第十一章 MATLAB语言：生物医学中数据处理和建模研究的另一重要工具 11.1 MATLAB软件系统构成 11.2 MATLAB中的函数第十二章 代谢组学：系统生物医学研究的一种范式 12.1 临床代谢组学的过去、现在与未来 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 12.3 创伤后随时间变化的代谢指纹图谱模式识别 12.4 从代谢型到复杂代谢网络分析 12.5 代谢组学研究的*新应用 12.6 混合物解谱的挑战第十三章 代谢表型在恶性肿瘤与急危重病研究中的应用 13.1 食管癌患者术前病理分期预测模型的研究 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 14.1 测序数据处理 14.2 基因调控网络分析第十五章 基于模式识别建立的动脉钙化影像计算机辅助诊断系统 15.1 材料与方法 15.2 结果 15.3 讨论后记