分子流行病学研究与系统评价Meta分析
作者：曾宪涛，任学群
出版时间：2018年版
内容简介
　　Meta分析（meta-analysis）是统计合成来自于一系列同类研究的结果，其中用的统计方法可用于任何类型的数据。通过Meta分析，可以更加准确的估计效应的大小及确定影响效应大小的相关因素，还可以产生新的发现。Meta分析可以应用于医学、药学、教育学、心理学、犯罪学、生态学、商业、天文学等诸多领域，在医学领域的应用活跃。当前能实现Meta分析的软件有多款，其中STATA软件能够实现各种类型的Meta分析，分析功能与绘图功能完善，亦是常用的软件。《分子流行病学研究与系统评价Meta分析》由我国该领域知名学者曾宪涛博士领衔编写，具有易读、易懂、易学的特点。
目录
第一章 分子流行病学研究相关知识
第一节 分子流行病学的研究内容
第二节 分子流行病学的生物学标志
第三节 单核苷酸多态性
第四节 分子流行病学的研究设计
第五节 常用的技术方法
第六节 哈迪温伯格平衡

第二章 分子流行病学研究相关数据库介绍
第一节 PDGene数据库
第二节 ImMunoGeneTics数据库
第三节 Immuno Polymorphism数据库
第四节 IJuman Gene Mutation数据库
第五节 HuGE Navigator数据库
第六节 PrognoScan数据库
第七节 PROGgeneV2数据库

第三章 分子流行病学研究报告规范
第一节 加强观察性流行病学研究报告质量规范
第二节 加强遗传学关联研究报告规范
第三节 肿瘤标志物预后研究报告规范
第四节 加强遗传风险预测研究规范
第五节 加强免疫基因组学研究的报告规范
第六节 加强传染性疾病的分子流行病学报告规范

第四章 分子流行病学研究方法学质量评价工具
第一节 方法学质量评价工具现状
第二节 随机试验的方法学质量评价工具
第三节 非随机试验的方法学质量评价工具
第四节 分析性研究的方法学质量评价工具
第五节 病例系列的方法学质量评价工具
第六节 诊断准确性试验方法学质量评价工具

第五章 分子流行病学研究系统评价／Meta分析方法
第一节 系统评价／Meta分析的内涵
第二节 系统评价／Meta分析的制作步骤
第三节 Meta分析的效应量与模型
第四节 Meta分析的图形解读
第五节 基因表达基因芯片数据的Meta分析

第六章 遗传关联性研究的Meta分析方法
第一节 Meta分析的分类及制作要点
第二节 Meta分析中对HwE的处理
第三节 Meta分析的异质性来源
第四节 Meta分析的多重检验校正方法
第五节 Meta分析基因模型的选择

第七章 分子流行病学研究系统评价／：Meta分析报告规范
第一节 报告规范的产生背景
第二节 系统评价与Meta分析优先报告条目
第三节 观察性研究Meta分析的报告规范
第四节 人类基因组流行病学网络指南
第五节 PLos()ne遗传关联性研究Meta分析的清单
第六节 Sagoo等的太阳城

第八章 分子流行病学研究文献检索方法
第一节 检索常用方法和途径
第二节 资源类型及检索策略设计
第三节 PubMed数据库及实际操作举例
第四节 Embase数据库及实际操作举例
第五节 SCI数据库及实际操作举例
第六节 全文获取方案及注意事项

第九章 分子流行病学研究系统评价／Meta分析选题
第一节 选题的基本要素
第二节 检索注册平台选题
第三节 选题实例剖析

第十章 PROSPERO注册平台及示例
第一节 注册特点及范围
第二节 研究方案的组成及注册实例展示
第三节 注册平台的检索

第十一章 病因性研究系统评价／Meta分析案例剖析
第一节 单核苷酸多态性与疾病易感性／严重程度
第二节 甲基化与疾病易感性／严重程度
第三节 基因多态性与药物功效
第四节 多重检验校正之假阳性结果报告率法
第五节 方法学研究
第六节 全基因组关联研究
第七节 基因芯片研究
第八节 基因多态性与疾病的诊断

第十二章 应用Stata软件实现Meta分析
第一节 Stata软件操作简介
第二节 Stata软件实现Meta分析的方法
第三节 数据准备及实现分析

第十三章 应用R软件实现Meta分析
第一节 程序包安装、加载及卸载
第二节 数据集创建、读取与图形参数设定
第三节 应用meta程序包实现
第四节 应用metafor程序包实现
第五节 应用rmeta程序包实现
第六节 应用MetaOmics程序包

第十四章 应用非编程软件实现Meta分析
第一节 应用RevMan 5．3 软件实现
第二节 应用Comprehensive Meta．Analysis软件实现