Bioinformatics Data Skills: Cercetare reproductibilă și robustă cu instrumente cu sursă deschisă

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată în domeniul bioinformaticii pentru acoperirea cuprinzătoare a abilităților și instrumentelor esențiale necesare pentru analiza datelor, în special în secvențierea de generație următoare (NGS). Cartea servește drept resursă pentru cei care au cunoștințe anterioare de programare și bioinformatică. Cu toate acestea, este posibil să nu fie potrivită pentru începători.

Acoperire largă a abilităților bioinformatice esențiale, bine structurată și lizibilă, sfaturi practice pentru cercetarea reproductibilă, abordare de învățare pas cu pas, resursă excelentă pentru cursanții intermediari și profesioniștii care lucrează cu date NGS, explicații clare și bune practici subliniate, utilă pentru cei familiarizați cu programarea.

⬤ Conținutul se poate simți dezarticulat și îi lipsește un format de gătit primar, pas cu pas
⬤ nu este potrivit pentru adevărații începători fără cunoștințe anterioare de Linux / Python / R
⬤ unele secțiuni pot fi dense și mai puțin captivante
⬤ autorul poate fi un pic lung.

(pe baza a 38 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Bioinformatics Data Skills: Reproducible and Robust Research with Open Source Tools

Conținutul cărții:

Învățați abilitățile de date necesare pentru a transforma seturile mari de date de secvențiere în rezultate biologice reproductibile și solide. Cu ajutorul acestui ghid practic, veți învăța cum să utilizați instrumente open source disponibile gratuit pentru a extrage semnificația din seturi mari de date biologice complexe.

În niciun alt moment din istoria omenirii, capacitatea noastră de a înțelege complexitatea vieții nu a depins atât de mult de abilitățile noastre de a lucra cu și de a analiza datele. Această carte de nivel mediu vă învață abilitățile generale de calcul și de date de care aveți nevoie pentru a analiza datele biologice.

Dacă aveți experiență cu un limbaj de scripting precum Python, sunteți gata să începeți. Treceți de la rezolvarea problemelor mici cu scripturi dezordonate la abordarea problemelor mari cu metode și instrumente inteligente Prelucrați datele bioinformatice cu pipe-line-uri Unix puternice și instrumente de date Învățați cum să utilizați tehnici de analiză exploratorie a datelor în limbajul R Utilizați metode eficiente pentru a lucra cu date de interval genomic și operații de interval Lucrați cu formate comune de fișiere de date genomice precum FASTA, FASTQ, SAM și BAM Gestionați-vă proiectul bioinformatic cu sistemul de control al versiunilor Git Abordați sarcinile plictisitoare de procesare a datelor cu cu scripturi Bash și Makefile-uri