Ricettario di bioinformatica R - Seconda edizione: Utilizza i pacchetti R per la bioinformatica, la genomica, la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.

Recensioni dei lettori

Il “Ricettario di bioinformatica in R” è una risorsa pratica e completa che offre ai lettori una guida pratica attraverso oltre 80 ricette per l'analisi dei dati biologici con R. Il libro copre un'ampia gamma di argomenti, dalla configurazione dell'ambiente R alle tecniche avanzate di apprendimento automatico. Sebbene sia adatto a utenti di livello intermedio e avanzato, i principianti potrebbero trovarlo impegnativo a causa delle conoscenze preliminari che si presuppongono.

⬤ Ricette pratiche e pratiche per le sfide bioinformatiche del mondo reale.
⬤ Copre una vasta gamma di argomenti, tra cui RNA-seq, analisi ChIP-seq e apprendimento automatico con mlr
⬤ Include strumenti e framework utili come Bioconductor e ggplot2 per la visualizzazione dei dati.
⬤ Offre un equilibrio tra concetti fondamentali e tecniche all'avanguardia.
⬤ Una struttura chiara favorisce la comprensione e l'estensibilità del codice R.

⬤ Presuppone una certa conoscenza preliminare di R, che può risultare impegnativa per i principianti assoluti.
⬤ Alcuni lettori suggeriscono che argomenti aggiuntivi come il cloud computing, il deep learning e l'analisi di singole cellule potrebbero migliorare ulteriormente il libro.
⬤ La densità di informazioni può sopraffare coloro che non hanno un background sufficiente nell'argomento.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Scopri più di 80 ricette per modellare e gestire dati biologici reali utilizzando le moderne librerie dell'ecosistema R.

Caratteristiche principali:

⬤ Applicare i moderni pacchetti R per elaborare dati biologici utilizzando esempi reali.

⬤ Rappresentare i dati biologici con visualizzazioni avanzate e flussi di lavoro adatti alla ricerca e alle pubblicazioni.

⬤ Risolvere problemi bioinformatici reali come la trascrittomica, la genomica e la filogenetica.

⬤ L'acquisto del libro stampato o del Kindle include un eBook PDF gratuito.

Descrizione del libro:

La seconda edizione aggiornata di R Bioinformatics Cookbook adotta un approccio basato sulle ricette per mostrare come condurre ricerche e analisi pratiche in biologia computazionale con R. Imparerete a creare un ambiente di lavoro R utile e modulare, oltre a caricare, pulire e analizzare i dati utilizzando gli strumenti più aggiornati di Bioconductor, ggplot2 e tidyverse.

Questo libro vi guiderà attraverso gli strumenti Bioconductor necessari per comprendere ed eseguire protocolli di RNA-seq e ChIP-seq, filogenetica, genomica, ricerca di geni, annotazione di geni, analisi statistica e analisi di sequenze. Man mano che si procede, si scoprirà come utilizzare Quarto per creare relazioni, presentazioni e siti web ricchi di dati, oltre a comprendere chiaramente come le tecniche di apprendimento automatico possano essere applicate nel campo della bioinformatica. I capitoli conclusivi vi aiuteranno a sviluppare competenze chiave, come l'analisi dell'annotazione genica e la programmazione funzionale in purrr e R base. Infine, scoprirete come utilizzare i più recenti strumenti di intelligenza artificiale, tra cui ChatGPT, per generare, modificare e comprendere il codice R e redigere flussi di lavoro per analisi complesse.

Alla fine di questo libro, avrete acquisito una solida conoscenza delle competenze e delle tecniche necessarie per diventare uno specialista di bioinformatica e lavorare in modo efficiente con insiemi di dati bioinformatici grandi e complessi.

Cosa imparerete

⬤ Impostare un ambiente di lavoro per l'analisi bioinformatica con R.

⬤ Importare, pulire e organizzare i dati bioinformatici utilizzando tidyr.

⬤ Creare grafici, relazioni e presentazioni di qualità editoriale utilizzando ggplot2 e Quarto.

⬤ Analizzare RNA-seq, ChIP-seq, genomica e genetica di nuova generazione con Bioconductor.

⬤ Ricercare geni e proteine eseguendo la filogenetica e l'annotazione genica.

⬤ Applicare tecniche di ML ai dati bioinformatici utilizzando mlr3.

⬤ Semplificare il lavoro programmatico utilizzando iteratori e strumenti funzionali nei pacchetti R e purrr di base.

⬤ Usare ChatGPT per creare, annotare e debuggare codice e flussi di lavoro.

A chi è rivolto questo libro:

Questo libro è rivolto a bioinformatici, analisti di dati, ricercatori e sviluppatori R che desiderano affrontare problemi biologici e bioinformatici di livello intermedio-avanzato imparando attraverso un approccio basato su ricette. La conoscenza del linguaggio di programmazione R e una conoscenza di base della bioinformatica sono requisiti indispensabili.