使用R进行计算基因组学为基因组数据分析的初学者提供了一个起点,并指导更高级的从业人员使用基因组学中的复杂数据分析技术。这本书涵盖了从R编程到机器学习和统计,到最新的基因组数据分析技术的主题。文本提供可访问的信息和解释,始终与基因组学背景。本书还包含了实用且文档完备的R示例,因此读者可以简单地重用本书中的代码来分析数据。由于计算基因组学是一个跨学科的领域,不同背景的人需要不同的起点。例如,生物学家可能会跳过基本的基因组生物学部分,从R编程开始,而计算机科学家可能想从基因组生物学开始。 https://www.routledge.com/Computational-Genomics-with-R/Akalin/p/book/9781498781855 在阅读: * 您将掌握R的基础知识,并能够直接将R用于计算基因组学,例如使用Bioconductor包。 * 你将熟悉统计学、数据建模中重要的监督和无监督学习技术,以及高维数据的探索性分析。 * 您将了解基因组区间以及用于对齐读计数和基因组特征注释等任务的基因组区间操作。 * 您将了解高通量测序数据处理和质量检查的基础知识。 * 您将能够进行序列分析,例如计算基因组部分的GC含量或寻找转录因子结合位点。 * 您将了解在基因组学中使用的可视化技术,如热图、元基因图和基因组轨迹可视化。 * 你将熟悉不同的高通量测序数据集的分析,如RNA-seq、ChIP-seq和BS-seq。 * 您将了解整合和解释多组学数据集的基本技术。

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