R bioinformatikai szakácskönyv - második kiadás: Az R csomagok felhasználása bioinformatikai, genomikai, adattudományi és gépi tanulási célokra

Olvasói vélemények

Az „R bioinformatikai szakácskönyv” egy gyakorlatias és átfogó forrás, amely több mint 80 recept segítségével gyakorlati útmutatást nyújt az olvasóknak a biológiai adatok R-rel történő elemzéséhez. A könyv a témák széles skáláját öleli fel, az R-környezet beállításától a fejlett gépi tanulási technikákig. Míg a középhaladó és haladó felhasználók számára jól használható, a kezdők számára a feltételezett előzetes ismeretek miatt kihívást jelenthet.

⬤ Kézzelfogható, gyakorlatias receptek valós bioinformatikai kihívásokhoz.
⬤ A témák széles skáláját öleli fel, beleértve az RNA-seq, a ChIP-seq elemzést és a gépi tanulást mlr
⬤ Hasznos eszközöket és keretrendszereket tartalmaz, mint például a Bioconductor és a ggplot2 az adatok vizualizálásához.
⬤ Egyensúlyt teremt az alapvető fogalmak és a legmodernebb technikák között.
⬤ A világos szerkezet elősegíti az R-kód megértését és bővíthetőségét.

⬤ Feltételez némi előzetes R-tudást, ami kihívást jelenthet a teljesen kezdők számára.
⬤ Néhány olvasó szerint további témák, például a felhőalapú számítástechnika, a mélytanulás és az egysejtes elemzés tovább javíthatnák a könyvet.
⬤ Az információ sűrűsége túlterhelheti azokat, akik nem rendelkeznek megfelelő háttérrel a témában.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

R Bioinformatics Cookbook - Second Edition: Utilize R packages for bioinformatics, genomics, data science, and machine learning

Könyv tartalma:

Fedezzen fel több mint 80 receptet a valós biológiai adatok modellezéséhez és kezeléséhez az R ökoszisztéma modern könyvtárainak felhasználásával

Key Features:

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

⬤ Biológiai adatok megjelenítése fejlett vizualizációkkal és munkafolyamatokkal, amelyek alkalmasak a kutatáshoz és a publikációkhoz.

⬤ Rendezzen meg valós bioinformatikai problémákat, például transzkriptomikai, genomikai és filogenetikai problémákat.

⬤ A nyomtatott vagy Kindle könyv megvásárlása egy ingyenes PDF e-könyvet is tartalmaz.

A könyv leírása:

Az R bioinformatikai szakácskönyv frissített második kiadása receptalapú megközelítésben mutatja be, hogyan végezhet gyakorlati kutatásokat és elemzéseket a számítógépes biológia területén az R segítségével. Megtanulhatja, hogyan hozzon létre egy hasznos és moduláris R munkakörnyezetet, valamint hogyan töltse be, tisztítsa és elemezze az adatokat a legmodernebb Bioconductor, ggplot2 és tidyverse eszközökkel.

Ez a könyv végigvezeti Önt a Bioconductor eszközein, amelyek szükségesek az RNA-seq és ChIP-seq, a filogenetika, a genomika, a génkeresés, a gén annotáció, a statisztikai elemzés és a szekvenciaelemzés protokolljainak megértéséhez és végrehajtásához. Ahogy halad előre, megtudja, hogyan használhatja a Quarto-t adatgazdag jelentések, prezentációk és weboldalak készítéséhez, valamint világos képet kap arról, hogyan alkalmazhatók a gépi tanulási technikák a bioinformatika területén. A befejező fejezetek segítenek a kulcskészségek elsajátításában, például a gén annotációs elemzésében és a funkcionális programozásban a purrr és az alap R nyelven. Végül megtudja, hogyan használhatja a legújabb mesterséges intelligencia eszközöket, köztük a ChatGPT-t, az R kód generálásához, szerkesztéséhez és megértéséhez, valamint összetett elemzések munkafolyamatainak kidolgozásához.

A könyv végére szilárd ismereteket szerezhet azokról a készségekről és technikákról, amelyek ahhoz szükségesek, hogy bioinformatikai szakemberré váljon, és hatékonyan dolgozhasson nagy és összetett bioinformatikai adathalmazokkal.

Amit tanulni fog:

⬤ Bioinformatikai elemzésekhez szükséges munkakörnyezet beállítása az R segítségével.

⬤ Bioinformatikai adatok importálása, tisztítása és rendszerezése a tidyr segítségével.

⬤ Publikációs minőségű ábrák, jelentések és prezentációk készítése a ggplot2 és a Quarto használatával.

⬤ RNS-seq, ChIP-seq, genomika és újgenerációs genetika elemzése a Bioconductor segítségével.

⬤ Gének és fehérjék keresése filogenetika és génannotáció elvégzésével.

⬤ ML technikák alkalmazása bioinformatikai adatokra az mlr3 segítségével.

⬤ A programozási munka egyszerűsítése az R alap és purrr csomagokban található iterátorok és funkcionális eszközök segítségével.

⬤ CsatGPT használata kódok és munkafolyamatok létrehozásához, annotálásához és hibakereséshez.

Kinek szól ez a könyv:

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