R bioinformatikai szakácskönyv

Olvasói vélemények

A könyv vegyes kritikákat kapott, és jelentős kritikák érték a gyakorlatiasságát és funkcionalitását illetően. Egyes felhasználók informatívnak találják, míg mások rosszul kivitelezettnek tartják, különösen a kezdők számára.

Egyes kritikusok szerint a könyv informatív és hasznos volt bizonyos fogalmak megértéséhez.

Sok felhasználó úgy találta, hogy a könyvből hiányzik a gyakorlati alkalmazás, és megjegyezte, hogy a benne található kód gyakran nem működik. Megemlítették az elavult R könyvtárakat, a kódban található hibákat, valamint a könyv gyakorlati bioinformatikai felhasználásának általános nehézségeit.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

R Bioinformatics Cookbook

Könyv tartalma:

Több mint 60 recept a valós biológiai adatok modellezéséhez és kezeléséhez az R ökoszisztéma modern könyvtárainak felhasználásával

Főbb jellemzők:

⬤ Modern R csomagok alkalmazása biológiai adatok kezelésére valós példák segítségével.

⬤ A biológiai adatok bemutatása fejlett vizualizációkkal, amelyek alkalmasak a kutatáshoz és a publikációkhoz.

⬤ Kezelje a bioinformatika valós problémáit, például az újgenerációs szekvenálást, a metagenomikát és az elemzések automatizálását.

A könyv leírása:

A biológiai adatok hatékony kezelése a gépi tanulási technikák és a számítási készségek alapos ismeretét, valamint az olyan eszközök, mint az edgeR és a DESeq használatának megértését igényli. Az R Bioinformatika szakácskönyvvel mindezt és még többet is felfedezhet, valós példákon keresztül kezelve a bioinformatika területén gyakori és kevésbé gyakori kihívásokat.

Ez a könyv receptalapú megközelítéssel mutatja be, hogyan végezhet gyakorlati kutatásokat és elemzéseket a számítógépes biológia területén az R segítségével. Megtanulhatja, hogyan elemezheti hatékonyan adatait a Bioconductor, a ggplot és a tidyverse legújabb eszközeivel. A könyv végigvezeti Önt a Bioconductor alapvető eszközein, hogy segítsen megérteni és végrehajtani az RNAseq, a filogenetika, a genomika és a szekvenciaelemzés protokolljait. A könyv előrehaladtával elsajátíthatja, hogyan használhatók a gépi tanulási technikák a bioinformatika területén. Fokozatosan fejleszti majd a kulcsfontosságú számítási készségeket, például újrafelhasználható munkafolyamatok létrehozását R Markdown nyelven és a kód újrafelhasználását szolgáló csomagokat.

A könyv végére szilárd ismereteket szerez a bioinformatikai elemzés legfontosabb és legszélesebb körben használt technikáiról, valamint a valós biológiai adatokkal való munkához szükséges eszközökről.

Amit tanulni fog:

⬤ A Bioconductor alkalmazása a differenciális expressziók meghatározására az RNAseq-adatokban.

⬤ Futtassa a SAMtools-t és fejlesszen pipelines-t az egynukleotid-polimorfizmusok (SNP-k) és az indelek megtalálására.

⬤ Használja a ggplot-ot különféle vizualizációk létrehozására és annotálására.

⬤ Funkcionális genomikai információk keresése külső adatbázisokban az Ensembl segítségével.

⬤ Végezzen nagyméretű többszörös szekvenciaillesztést a DECIPHER segítségével az összehasonlító genomika elvégzéséhez.

⬤ Használja a d3. js-t és a Plotly-t dinamikus és interaktív webes grafikák készítéséhez.

⬤ A k-nearest neighbors, a support vector machines és a random forests használata csoportok keresésére és adatok osztályozására.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv bioinformatikusoknak, adatelemzőknek, kutatóknak és R-fejlesztőknek szól, akik középhaladó és haladó biológiai és bioinformatikai problémákat szeretnének megoldani, receptalapú megközelítésen keresztül tanulva. Előfeltétel az R programozási nyelv és a bioinformatika alapismeretei.