دانلود کتاب Big data in omics and imaging. Integrated analysis and causal inference – داده های بزرگ در omics و تصویربرداری. تحلیل تلفیقی و استنتاج علی

• توضیحات
• نظرات (0)

Abstract: ‘Big Data in Omics and Imaging: Integrated Analysis and Causal Inference addresses the recent development of integrated genomic, epigenomic and imaging data analysis and causal inference in big data era. Despite significant progress in dissecting the genetic architecture of complex diseases by genome-wide association studies (GWAS), genome-wide expression studies (GWES), and epigenome-wide association studies (EWAS), the overall contribution of the new identified genetic variants is small and a large fraction of genetic variants is still hidden. Understanding the etiology and causal chain of mechanism underlying complex diseases remains elusive. It is time to bring big data, machine learning and causal revolution to developing a new generation of genetic analysis for shifting the current paradigm of genetic analysis from shallow association analysis to deep causal inference and from genetic analysis alone to integrated omics and imaging data analysis for unraveling the mechanism of complex diseases. ? FEATURES Provides a natural extension and companion volume to Big Data in Omic and Imaging: Association Analysis, but can be read independently. Introduce causal inference theory to genomic, epigenomic and imaging data analysis Develop novel statistics for genome-wide causation studies and epigenome-wide causation studies. Bridge the gap between the traditional association analysis and modern causation analysis Use combinatorial optimization methods and various causal models as a general framework for inferring multilevel omic and image causal networks Present statistical methods and computational algorithms for searching causal paths from genetic variant to disease Develop causal machine learning methods integrating causal inference and machine learning Develop statistics for testing significant difference in directed edge, path, and graphs, and for assessing causal relationships between two networks ? The book is designed for graduate students and researchers in genomics, epigenomics, medical image, bioinformatics, and data science. Topics covered are: mathematical formulation of causal inference, information geometry for causal inference, topology group and Haar measure, additive noise models, distance correlation, multivariate causal inference and causal networks, dynamic causal networks, multivariate and functional structural equation models, mixed structural equation models, causal inference with confounders, integer programming, deep learning and differential equations for wearable computing, genetic analysis of function-valued traits, RNA-seq data analysis, causal networks for genetic methylation analysis, gene expression and methylation deconvolution, cell -specific causal networks, deep learning for image segmentation and image analysis, imaging and genomic data analysis, integrated multilevel causal genomic, epigenomic and imaging data analysis.’

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

“داده های بزرگ در Omics و Imaging: تجزیه و تحلیل یکپارچه و استنتاج علی به توسعه اخیر تجزیه و تحلیل داده های ژنومیک، اپی ژنومیک و تصویربرداری یکپارچه و استنتاج علی در عصر داده های بزرگ می پردازد. علیرغم پیشرفت قابل توجه در تشریح معماری ژنتیکی بیماری‌های پیچیده توسط مطالعات انجمنی ژنومی (GWAS)، مطالعات بیان ژنومی (GWES) و مطالعات ارتباطی در سطح اپی ژنوم (EWAS)، سهم کلی گونه های ژنتیکی شناسایی شده جدید کم است و بخش بزرگی از واریانت های ژنتیکی هنوز پنهان است. درک علت و زنجیره علّی مکانیسم زمینه‌ای بیماری‌های پیچیده همچنان مبهم است. زمان آن فرا رسیده است که داده های بزرگ، یادگیری ماشینی و انقلاب علّی را به توسعه نسل جدیدی از تجزیه و تحلیل ژنتیکی برای تغییر پارادایم فعلی تجزیه و تحلیل ژنتیکی از تجزیه و تحلیل تداعی کم عمق به استنتاج علّی عمیق و از تجزیه و تحلیل ژنتیکی به تنهایی به تجزیه و تحلیل داده های تصویری و اومیکس یکپارچه بیاوریم. کشف مکانیسم بیماری های پیچیده ? ویژگی ها یک فرمت طبیعی و حجم همراه برای Big Data در Omic و Imaging: Association Analysis ارائه می دهد، اما می تواند به طور مستقل خوانده شود. معرفی نظریه استنتاج علّی به تجزیه و تحلیل داده های ژنومی، اپی ژنومیک و تصویربرداری ایجاد آمارهای جدید برای مطالعات علیت در سطح ژنوم و مطالعات علیت در سراسر اپی ژنوم. پر کردن شکاف بین تجزیه و تحلیل انجمن سنتی و تحلیل علیت مدرن استفاده از روش‌های بهینه‌سازی ترکیبی و مدل‌های علی مختلف به عنوان یک چارچوب کلی برای استنباط شبکه‌های علّی چندسطحی اومیکی و تصویری ارائه روش‌های آماری و الگوریتم‌های محاسباتی برای جستجوی مسیرهای علی از نوع ژنتیکی تا بیماری توسعه ماشین علت روش‌های یادگیری ادغام استنتاج علی و یادگیری ماشین آماری را برای آزمایش تفاوت معنی‌دار در لبه، مسیر و نمودارها و برای ارزیابی روابط علی بین دو شبکه ایجاد کنید؟ این کتاب برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی و محققان در ژنومیک، اپی ژنومیک، تصویر پزشکی، بیوانفورماتیک و علوم داده طراحی شده است. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: فرمول ریاضی استنتاج علی، هندسه اطلاعات برای استنتاج علی، گروه توپولوژی و اندازه گیری هار، مدل های نویز افزایشی، همبستگی فاصله، استنتاج علّی چند متغیره و شبکه های علی، شبکه های علی پویا، مدل های معادلات ساختاری چند متغیره و عملکردی، معادله ساختاری ترکیبی. مدل‌ها، استنتاج علی با مخدوش‌کننده‌ها، برنامه‌ریزی اعداد صحیح، یادگیری عمیق و معادلات دیفرانسیل برای محاسبات پوشیدنی، تجزیه و تحلیل ژنتیکی صفات با ارزش تابع، تجزیه و تحلیل داده‌های RNA-seq، شبکه‌های علی برای تجزیه و تحلیل متیلاسیون ژنتیکی، بیان ژن و دکانولوشن متیلاسیون، علت خاص سلول شبکه‌ها، یادگیری عمیق برای تقسیم‌بندی تصویر و تجزیه و تحلیل تصویر، تصویربرداری و تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی، تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی چندسطحی، اپی ژنومیک و تصویربرداری یکپارچه.’– بیشتر بخوانید. ..