R Bioinformatics Cookbook

Recenzii ale cititorilor

Cartea a adunat recenzii mixte, cu critici semnificative în ceea ce privește caracterul său practic și funcționalitatea. Unii utilizatori o consideră informativă, în timp ce alții o consideră prost executată, în special pentru începători.

Unii recenzenți au considerat cartea ca fiind informativă și utilă în înțelegerea anumitor concepte.

Mulți utilizatori au găsit cartea lipsită de aplicații practice și au remarcat că codul furnizat în cadrul acesteia de multe ori nu funcționează. Au fost menționate biblioteci R învechite, erori în cod și o dificultate generală în utilizarea cărții pentru bioinformatică practică.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Peste 60 de rețete pentru modelarea și gestionarea datelor biologice din viața reală folosind biblioteci moderne din ecosistemul R

Caracteristici principale:

⬤ Aplicați pachete R moderne pentru a manipula date biologice folosind exemple din lumea reală.

⬤ Reprezentați datele biologice cu vizualizări avansate potrivite pentru cercetare și publicații.

⬤ Manipulați probleme din lumea reală în bioinformatică, cum ar fi secvențierea de generație următoare, metagenomica și automatizarea analizelor.

Descrierea cărții:

Manipularea eficientă a datelor biologice necesită o cunoaștere aprofundată a tehnicilor de învățare automată și abilități de calcul, împreună cu o înțelegere a modului de utilizare a unor instrumente precum edgeR și DESeq. Cu R Bioinformatics Cookbook, veți explora toate acestea și multe altele, abordând provocări comune și nu atât de comune din domeniul bioinformaticii, folosind exemple din lumea reală.

Această carte va utiliza o abordare bazată pe rețete pentru a vă arăta cum să efectuați cercetări și analize practice în biologia computațională cu R. Veți învăța cum să vă analizați eficient datele cu cele mai recente instrumente din Bioconductor, ggplot și tidyverse. Cartea vă va ghida prin instrumentele esențiale din Bioconductor pentru a vă ajuta să înțelegeți și să realizați protocoale în RNAseq, filogenetică, genomică și analiza secvențelor. Pe măsură ce avansați, vă veți familiariza cu modul în care tehnicile de învățare automată pot fi utilizate în domeniul bioinformaticii. Veți dezvolta treptat abilități computaționale cheie, cum ar fi crearea de fluxuri de lucru reutilizabile în R Markdown și pachete pentru reutilizarea codului.

La sfârșitul acestei cărți, veți fi dobândit o înțelegere solidă a celor mai importante și utilizate tehnici pe scară largă în analiza bioinformatică și a instrumentelor de care aveți nevoie pentru a lucra cu date biologice reale.

Ce veți învăța:

⬤ Empletiți Bioconductor pentru a determina expresii diferențiale în datele RNAseq.

⬤ Executați SAMtools și dezvoltați conducte pentru a găsi polimorfisme nucleotidice unice (SNP) și Indels.

⬤ Utilizați ggplot pentru a crea și adnota o serie de vizualizări.

⬤ Cercetarea bazelor de date externe cu Ensembl pentru a găsi informații de genomică funcțională.

⬤ Executați alinierea secvențelor multiple la scară largă cu DECIPHER pentru a efectua genomică comparativă.

⬤ Utilizați d3. js și Plotly pentru a crea grafice web dinamice și interactive.

⬤ Utilizați vecinii cei mai apropiați, mașinile vectoriale de sprijin și pădurile aleatorii pentru a găsi grupuri și a clasifica date.

Pentru cine este această carte:

Această carte se adresează bioinformaticienilor, analiștilor de date, cercetătorilor și dezvoltatorilor R care doresc să abordeze probleme biologice și bioinformatice intermediare-avansate, învățând printr-o abordare bazată pe rețete. Cunoștințele de lucru ale limbajului de programare R și cunoștințele de bază de bioinformatică sunt condiții prealabile.