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Grundierung zur Analyse genomischer Daten mit R von Cedric Gondro: Neu
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Primer to Analysis of Genomic Data Using R
- Publication Date
- 2015-06-09
- ISBN
- 9783319144740
- Subject Area
- Computers, Science, Medical
- Publication Name
- Primer to Analysis of Genomic Data Using R
- Item Length
- 9.3 in
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Subject
- Biostatistics, Mathematical & Statistical Software, Life Sciences / Genetics & Genomics
- Publication Year
- 2015
- Series
- Use R! Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Width
- 6.1 in
- Item Weight
- 173.5 Oz
- Number of Pages
- Xvi, 270 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
Through this book, researchers and students will learn to use R for analysis of large-scale genomic data and how to create routines to automate analytical steps. The philosophy behind the book is to start with real world raw datasets and perform all the analytical steps needed to reach final results. Though theory plays an important role, this is a practical book for graduate and undergraduate courses in bioinformatics and genomic analysis or for use in lab sessions. How to handle and manage high-throughput genomic data, create automated workflows and speed up analyses in R is also taught. A wide range of R packages useful for working with genomic data are illustrated with practical examples. The key topics covered are association studies, genomic prediction, estimation of population genetic parameters and diversity, gene expression analysis, functional annotation of results using publically available databases and how to work efficiently in R with large genomic datasets. Important principles are demonstrated and illustrated through engaging examples which invite the reader to work with the provided datasets. Some methods that are discussed in this volume include: signatures of selection, population parameters (LD, FST, FIS, etc); use of a genomic relationship matrix for population diversity studies; use of SNP data for parentage testing; snpBLUP and gBLUP for genomic prediction. Step-by-step, all the R code required for a genome-wide association study is shown: starting from raw SNP data, how to build databases to handle and manage the data, quality control and filtering measures, association testing and evaluation of results, through to identification and functional annotation of candidate genes. Similarly, gene expression analyses are shown using microarray and RNAseq data. At a time when genomic data is decidedly big, the skills from this book are critical. In recent years R has become the de facto< tool for analysis of gene expression data, in addition to its prominent role in analysis of genomic data. Benefits to using R include the integrated development environment for analysis, flexibility and control of the analytic workflow. Included topics are core components of advanced undergraduate and graduate classes in bioinformatics, genomics and statistical genetics. This book is also designed to be used by students in computer science and statistics who want to learn the practical aspects of genomic analysis without delving into algorithmic details. The datasets used throughout the book may be downloaded from the publisher's website.
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
331914474x
ISBN-13
9783319144740
eBay Product ID (ePID)
9038410055
Product Key Features
Publication Name
Primer to Analysis of Genomic Data Using R
Format
Trade Paperback
Language
English
Subject
Biostatistics, Mathematical & Statistical Software, Life Sciences / Genetics & Genomics
Publication Year
2015
Series
Use R! Ser.
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Science, Medical
Number of Pages
Xvi, 270 Pages
Dimensions
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in
Item Weight
173.5 Oz
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Qh323.5
Reviews
"Thebook is timely and practical, not only through its approach on data analysis,but also due to the numerous examples and further reading indications(including R packages and books) at the end of each chapter. The targeted audienceconsists of undergraduates and graduates with some experience in bioinformaticsanalyses. ... the style of the book can accommodate also researchers with acomputing or biological background." (Irina Ioana Mohorianu, zbMATH 1327.92002, 2016)
Table of Content
R basics.- Simple marker association tests.- Genome wide association studies.- Population and genetic architecture.- Gene expression analysis.- Databases and functional information.- Extending R.- Final comments.- Index.- References.
Copyright Date
2015
Illustrated
Yes
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