Bioinformatické dátové zručnosti: Vychádzajúc z týchto poznatkov, je možné reprodukovať a vykonávať spoľahlivý výskum pomocou nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom.

Recenzie čitateľov

Kniha je v oblasti bioinformatiky vysoko cenená pre svoje komplexné pokrytie základných zručností a nástrojov potrebných na analýzu údajov, najmä pri sekvenovaní novej generácie (NGS). Dobre poslúži ako zdroj informácií pre tých, ktorí majú určité predchádzajúce znalosti programovania a bioinformatiky. Nemusí však byť vhodná pre úplných začiatočníkov.

Široké pokrytie základných bioinformatických zručností, dobre štruktúrované a čitateľné, praktické tipy pre reprodukovateľný výskum, prístup k učeniu krok za krokom, skvelý zdroj pre stredne pokročilých študentov a profesionálov pracujúcich s údajmi NGS, zdôraznené jasné vysvetlenia a osvedčené postupy, užitočné pre tých, ktorí poznajú programovanie.

⬤ Obsah môže pôsobiť nesúrodo a chýba mu primárny formát varenia krok za krokom
⬤ nie je vhodný pre skutočných začiatočníkov bez predchádzajúcich znalostí Linuxu/Pythonu/R
⬤ niektoré časti môžu byť hutné a menej pútavé
⬤ autor môže byť trochu rozvláčny.

(na základe 38 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Bioinformatics Data Skills: Reproducible and Robust Research with Open Source Tools

Obsah knihy:

Získajte zručnosti v oblasti údajov potrebné na premenu veľkých súborov sekvenčných údajov na reprodukovateľné a spoľahlivé biologické zistenia. Vďaka tejto praktickej príručke sa naučíte, ako používať voľne dostupné nástroje s otvoreným zdrojovým kódom na získavanie významu z veľkých komplexných súborov biologických údajov.

V žiadnom inom období ľudskej histórie nebola naša schopnosť pochopiť zložitosť života taká závislá od našich zručností pri práci s údajmi a ich analýze. Táto kniha na stredne pokročilej úrovni učí všeobecné počítačové a dátové zručnosti, ktoré potrebujete na analýzu biologických údajov.

Ak máte skúsenosti so skriptovacím jazykom, ako je Python, ste pripravení začať. Prejdite od riešenia malých problémov pomocou chaotických skriptov k riešeniu veľkých problémov pomocou šikovných metód a nástrojov Spracúvajte bioinformatické údaje pomocou výkonných unixových pipeline a dátových nástrojov Naučte sa používať techniky prieskumnej analýzy údajov v jazyku R Používajte efektívne metódy na prácu s údajmi o genomickom rozsahu a operáciami s rozsahom Pracujte s bežnými formátmi súborov genomických údajov, ako sú FASTA, FASTQ, SAM a BAM Spravujte svoj bioinformatický projekt pomocou systému na správu verzií Git Riešte nudné úlohy spracovania údajov pomocou skriptov Bash a súborov Makefile