Bewertung:
Das Buch ist ein umfassender Leitfaden zur Microarray-Analyse, zur R-Programmierung und zu statistischen Techniken für die Genomik. Es ist gut geschrieben, mit klaren Erklärungen und einem ansprechenden Lehrstil, der komplexe Themen für Leser mit unterschiedlichem Hintergrund zugänglich macht. Während es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker eine hervorragende Ressource darstellt, weisen einige Rezensionen auf einen Mangel an Tiefe in bestimmten Bereichen hin, insbesondere in Bezug auf Bioconductor und RNA-seq-Analysen.
Vorteile:Das Buch ist gründlich, inhaltsreich und sehr gut lesbar. Es ist ein hervorragendes Nachschlagewerk sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Leser und deckt wesentliche Themen der Biologie, Statistik und R-Programmierung ab. Der Autor ist bekannt für seine didaktischen Fähigkeiten und den Einsatz von Humor sowie für die farbigen Abbildungen, die das Verständnis komplexer Konzepte erleichtern. Viele Leser schätzen die detaillierten Erklärungen und praktischen Einblicke des Autors, die das Buch zu einer unschätzbaren Quelle für die Bioinformatik machen.
Nachteile:Einige Leser fanden das Buch manchmal schwer zu verstehen, insbesondere wegen der langen Kapitel über grundlegende Statistik und R-Programmierung. Es gab Kritik an unzureichenden Informationen über Bioconductor und die Analyse von Microarray-Daten, was einige Leser zu der Ansicht brachte, dass ein Hintergrundwissen erforderlich sei. Darüber hinaus erwähnten mehrere Rezensenten Redundanzen in den Erklärungen zu den statistischen Grundlagen und einen vermeintlichen Mangel an Tiefe bei der RNA-seq-Analyse.
(basierend auf 18 Leserbewertungen)
Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor
Das reichhaltig in Farbe illustrierte Buch Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor, Second Edition bietet eine klare und strenge Beschreibung leistungsstarker Analysetechniken und Algorithmen für die Auswertung und Interpretation biologischer Informationen. Der Text verzichtet auf langwierige Details, schwerfällige Formalismen und kryptische Notationen und verfolgt einen praxisnahen, beispielbasierten Ansatz, der den Studierenden die Grundlagen von R und der Microarray-Technologie vermittelt und ihnen zeigt, wie sie das richtige Datenanalysewerkzeug für bestimmte Probleme auswählen und anwenden können.
Neu in der zweiten Auflage.
Vollständig aktualisiert und doppelt so umfangreich wie sein Vorgänger, ersetzt diese zeitgemäße zweite Auflage die kommerzielle Software durch die Open-Source-Umgebungen R und Bioconductor. Vierzehn neue Kapitel behandeln Themen wie die grundlegenden Mechanismen der Zelle, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von DNA-Mikroarrays, grundlegende Statistiken und lineare Modelle in R, Versuchsplanung, Mehrfachvergleiche, Qualitätskontrolle, Datenvorverarbeitung und Normalisierung, Gene-Ontology-Analyse, Pathway-Analyse und maschinelle Lernverfahren. Die Methoden werden anhand von Beispielen und echten Daten veranschaulicht, und der R-Code für alle Routinen ist auf einer beiliegenden CD-ROM verfügbar.
Mit allen notwendigen Voraussetzungen führt dieses Bestseller-Buch die Studenten von sehr grundlegenden Begriffen zu fortgeschrittenen Analysetechniken in R und Bioconductor. Die erste Hälfte des Textes bietet einen Überblick über Microarrays und die statistischen Elemente, die die Bausteine einer jeden Datenanalyse bilden. In der zweiten Hälfte werden die Techniken vorgestellt, die am häufigsten bei der Analyse von Microarray-Daten verwendet werden.
| ISBN: | 9781439809754 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2011 |
| Seitenzahl: | 1036 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
