本书首先介绍生物统计学基础和传统生物统计学及其应用方法，以此作为没有基础和有一定基础的学生的入门；然后进入生物大数据与概率统计模型章节，通过贝叶斯推断、隐马尔科夫模型（HMM）、最大似然推断等方法的层层推进，配合详实的用例，完整的介绍统计建模方面的知识；最后将统计建模方法延展到面向生物大数据挖掘的深度学习，并介绍相关应用。在本书中，我们常常采用“观察统计问题的结构，先设计一个初步模型，然后观察建模的过程以及问题结构，进而改进模型设计”的方式，试图展现出统计模型背后的思考过程。本书可以作为高校生物专业本科高年级学生及相关科研工作者使用。