R Bioinformatics Cookbook - wydanie drugie: Wykorzystaj pakiety R do bioinformatyki, genomiki, nauki o danych i uczenia maszynowego

Opinie czytelników

„R Bioinformatics Cookbook” to praktyczne i kompleksowe źródło wiedzy, które oferuje czytelnikom praktyczne wskazówki poprzez ponad 80 przepisów na analizę danych biologicznych za pomocą R. Książka obejmuje szeroki zakres tematów, od konfiguracji środowiska R po zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Chociaż jest ona odpowiednia dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych użytkowników, początkujący mogą uznać ją za wyzwanie ze względu na zakładaną wcześniejszą wiedzę.

⬤ Praktyczne przepisy na rzeczywiste wyzwania bioinformatyczne.
⬤ Obejmuje zróżnicowany zakres tematów, w tym RNA-seq, analizę ChIP-seq i uczenie maszynowe z mlr
⬤ Zawiera przydatne narzędzia i frameworki, takie jak Bioconductor i ggplot2 do wizualizacji danych.
⬤ Zapewnia równowagę między podstawowymi pojęciami i najnowocześniejszymi technikami.
⬤ Przejrzysta struktura sprzyja zrozumieniu i rozszerzalności kodu R.

⬤ Zakłada pewną wcześniejszą znajomość języka R, co może być wyzwaniem dla zupełnie początkujących.
⬤ Niektórzy czytelnicy sugerują, że dodatkowe tematy, takie jak przetwarzanie w chmurze, głębokie uczenie się i analiza pojedynczych komórek, mogłyby jeszcze bardziej wzbogacić książkę.
⬤ Gęstość informacji może przytłoczyć osoby bez wystarczającego doświadczenia w temacie.

(na podstawie 3 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Odkryj ponad 80 przepisów na modelowanie i obsługę rzeczywistych danych biologicznych przy użyciu nowoczesnych bibliotek z ekosystemu R

Kluczowe cechy:

⬤ Zastosuj nowoczesne pakiety R do przetwarzania danych biologicznych na rzeczywistych przykładach.

⬤ Przedstawianie danych biologicznych za pomocą zaawansowanych wizualizacji i przepływów pracy odpowiednich do badań i publikacji.

⬤ Rozwiązywanie rzeczywistych problemów bioinformatycznych, takich jak transkryptomika, genomika i filogenetyka.

⬤ Zakup książki w wersji drukowanej lub Kindle obejmuje bezpłatny eBook w formacie PDF.

Opis książki:

Zaktualizowane drugie wydanie książki kucharskiej R Bioinformatics Cookbook przyjmuje podejście oparte na przepisach, aby pokazać, jak prowadzić praktyczne badania i analizy w biologii obliczeniowej za pomocą R. Dowiesz się, jak stworzyć użyteczne i modułowe środowisko pracy R, a także ładować, czyścić i analizować dane za pomocą najnowocześniejszych narzędzi Bioconductor, ggplot2 i tidyverse.

Ta książka przeprowadzi Cię przez narzędzia Bioconductor niezbędne do zrozumienia i przeprowadzenia protokołów w RNA-seq i ChIP-seq, filogenetyce, genomice, wyszukiwaniu genów, adnotacji genów, analizie statystycznej i analizie sekwencji. W miarę postępów dowiesz się, jak używać Quarto do tworzenia bogatych w dane raportów, prezentacji i stron internetowych, a także zrozumiesz, w jaki sposób techniki uczenia maszynowego mogą być stosowane w domenie bioinformatyki. Ostatnie rozdziały pomogą ci rozwinąć biegłość w kluczowych umiejętnościach, takich jak analiza adnotacji genów i programowanie funkcjonalne w purrr i podstawowym R. Wreszcie, dowiesz się, jak korzystać z najnowszych narzędzi AI, w tym ChatGPT, do generowania, edytowania i rozumienia kodu R oraz projektowania przepływów pracy dla złożonych analiz.

Pod koniec tej książki zdobędziesz solidne zrozumienie umiejętności i technik potrzebnych do zostania specjalistą w dziedzinie bioinformatyki i wydajnej pracy z dużymi i złożonymi zbiorami danych bioinformatycznych.

Czego się nauczysz:

⬤ Skonfigurować środowisko pracy do analizy bioinformatycznej za pomocą R.

⬤ Importować, czyścić i organizować dane bioinformatyczne za pomocą tidyr.

⬤ Tworzyć wykresy, raporty i prezentacje o jakości publikacji przy użyciu ggplot2 i Quarto.

⬤ Analizuj RNA-seq, ChIP-seq, genomikę i genetykę nowej generacji za pomocą Bioconductor.

⬤ Wyszukiwanie genów i białek poprzez wykonywanie filogenetyki i adnotacji genów.

⬤ Zastosowanie technik ML do danych bioinformatycznych przy użyciu mlr3.

⬤ Usprawnienie pracy programistycznej przy użyciu iteratorów i narzędzi funkcjonalnych w podstawowych pakietach R i purrr.

⬤ Używać ChatGPT do tworzenia, adnotowania i debugowania kodu i przepływów pracy.

Dla kogo jest ta książka:

Ta książka jest przeznaczona dla bioinformatyków, analityków danych, naukowców i programistów R, którzy chcą rozwiązywać średnio zaawansowane i zaawansowane problemy biologiczne i bioinformatyczne, ucząc się poprzez podejście oparte na przepisach. Warunkiem wstępnym jest praktyczna znajomość języka programowania R i podstawowa wiedza z zakresu bioinformatyki.