Bewertung:
Das Buch genießt in der Bioinformatik hohes Ansehen, da es die wesentlichen Fähigkeiten und Werkzeuge für die Datenanalyse, insbesondere im Bereich Next-Generation Sequencing (NGS), umfassend behandelt. Es eignet sich gut als Ressource für Personen mit Vorkenntnissen in der Programmierung und Bioinformatik. Für absolute Anfänger ist es jedoch möglicherweise nicht geeignet.
Vorteile:Umfassende Abdeckung grundlegender Bioinformatikkenntnisse, gut strukturiert und lesbar, praktische Tipps für reproduzierbare Forschung, schrittweiser Lernansatz, großartige Ressource für fortgeschrittene Lernende und Fachleute, die mit NGS-Daten arbeiten, klare Erklärungen und Hervorhebung bewährter Verfahren, nützlich für diejenigen, die mit der Programmierung vertraut sind.
Nachteile:⬤ Der Inhalt kann sich zusammenhanglos anfühlen und es fehlt ein primäres, Schritt-für-Schritt-Kochformat
⬤ nicht geeignet für echte Anfänger ohne Vorkenntnisse in Linux/Python/R
⬤ einige Abschnitte können dicht und weniger fesselnd sein
⬤ der Autor kann etwas langatmig sein.
(basierend auf 38 Leserbewertungen)
Bioinformatics Data Skills: Reproducible and Robust Research with Open Source Tools
Erlernen Sie die Datenkenntnisse, die erforderlich sind, um große Sequenzierungsdatensätze in reproduzierbare und robuste biologische Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem praktischen Leitfaden erfahren Sie, wie Sie frei verfügbare Open-Source-Tools nutzen können, um aus großen, komplexen biologischen Datensätzen eine Bedeutung zu gewinnen.
Zu keinem anderen Zeitpunkt in der Geschichte der Menschheit war unsere Fähigkeit, die Komplexität des Lebens zu verstehen, so sehr von unseren Fähigkeiten abhängig, mit Daten zu arbeiten und sie zu analysieren. Dieses Buch für Fortgeschrittene vermittelt die allgemeinen Rechen- und Datenkenntnisse, die Sie für die Analyse biologischer Daten benötigen.
Wenn Sie Erfahrung mit einer Skriptsprache wie Python haben, können Sie sofort loslegen. Verarbeiten Sie bioinformatische Daten mit leistungsstarken Unix-Pipelines und Datentools Lernen Sie, wie Sie explorative Datenanalysetechniken in der Sprache R verwenden Effiziente Methoden für die Arbeit mit genomischen Bereichsdaten und Bereichsoperationen Arbeiten Sie mit gängigen Dateiformaten für Genomdaten wie FASTA, FASTQ, SAM und BAM Verwalten Sie Ihr Bioinformatikprojekt mit dem Versionskontrollsystem Git Lösen Sie mühsame Datenverarbeitungsaufgaben mit Bash-Skripten und Makefiles
| ISBN: | 9781449367374 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 300 |
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