Bioinformatikai adatkészségek: Reprodukálható és megbízható kutatás nyílt forráskódú eszközökkel

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik a bioinformatika területén, mivel átfogóan tárgyalja az adatelemzéshez szükséges alapvető készségeket és eszközöket, különösen az újgenerációs szekvenálás (NGS) területén. Jól használható forrásként azok számára, akik már rendelkeznek némi előismerettel a programozás és a bioinformatika területén. Teljesen kezdők számára azonban nem biztos, hogy alkalmas.

Az alapvető bioinformatikai ismeretek széleskörű lefedése, jól strukturált és olvasmányos, gyakorlati tippek a reprodukálható kutatáshoz, lépésről lépésre történő tanulási megközelítés, nagyszerű forrás a középhaladók és az NGS-adatokkal dolgozó szakemberek számára, világos magyarázatok és a jó gyakorlatok hangsúlyozása, hasznos a programozásban jártasak számára.

⬤ A tartalom szétesőnek tűnhet, és hiányzik az elsődleges, lépésről lépésre történő főzési forma
⬤ nem alkalmas igazi kezdők számára Linux/Python/R előzetes ismeretek nélkül
⬤ egyes részek sűrűek és kevésbé lebilincselőek lehetnek
⬤ a szerző kissé hosszadalmas lehet.

(38 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

Ismerje meg a nagy szekvenálási adathalmazok reprodukálható és megbízható biológiai eredményekké való átalakításához szükséges adatismereteket. Ebből a gyakorlati útmutatóból megtanulhatja, hogyan használhatja a szabadon elérhető nyílt forráskódú eszközöket a nagy, összetett biológiai adathalmazok értelmének kinyeréséhez.

Az emberi történelem egyetlen más pontján sem függött az élet komplexitásának megértésére való képességünk ennyire az adatokkal való munkához és azok elemzéséhez szükséges készségeinktől. Ez a középszintű könyv megtanítja a biológiai adatok elemzéséhez szükséges általános számítási és adatkezelési készségeket.

Ha már van tapasztalata egy olyan szkriptnyelvvel, mint a Python, akkor készen áll a kezdésre. A kis problémák kusza szkriptekkel való kezelésétől a nagy problémák okos módszerekkel és eszközökkel való kezeléséig A bioinformatikai adatok feldolgozása nagy teljesítményű Unix pipeline-okkal és adateszközökkel Megtanulja, hogyan használjon feltáró adatelemzési technikákat az R nyelvben Hatékony módszereket használjon a genomikai tartományadatokkal és tartományműveletekkel való munkához Dolgozzon a genomikai adatok olyan gyakori fájlformátumaival, mint a FASTA, FASTQ, SAM és BAM Kezelje bioinformatikai projektjét a Git verziókezelő rendszerrel Kezelje a fárasztó adatfeldolgozási feladatokat Bash szkriptekkel és Makefiles-ekkel.