生物信息学中R运用

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,R,语言及,Bioconductor,生物信息学应用,-,一本,已经面世的,R,红宝书,*,R,语言在生物信息学中的应用,R,语言在生物信息学中的应用,本书的编写在国内国际都是一个创新,本书特色,从实际课题出发，提出解决这个问题的思路，结合用到的原理或基础知识，但更偏重整个解决问题的框架和流程，选用一种简单易学但功能强大的语言，把讲解延伸到具体程序代码，让读者,100%,经历整个课题研究过程。,最大的创新点是：实际课题直接来自已发表的,SCI,文章，全部都是真枪实弹，不杜撰所谓“实际应用”。国内外尚未见到与,SCI,文章紧密结合的生物信息书籍。,本书是多名,R,领域专家（全部都是一线科研工作者）通过互联网联手写作。在前期网上调研的基础上，尽量在本书内突出大多数人普遍关心而又难找相关资料的问题。,所见即所得，学到的知识可以通过简单编程（仅仅代码拷贝粘贴）加以实现，印象深刻，学了不会忘。提出三板斧学习法，让无基础的人也能编程。,本书作者通过,QQ,群直接面向读者答疑，并且共享了大量的参考资料和习题答案。使用正版书籍的读者都可以入群享受最好的服务。不在书中罗列基础知识凑字数，也不使用光盘，既能减轻读者负担，又能保护环境。,欢迎,大家直接购买,天津科技翻译出版社,本书定价,58,元，群内读者预定,50,元（包快递费）；团购,5,本以上,45,元（包快递费）；,50,本,40,元（包快递费）；,如果大学指定为教材，我可以提供更多材料，长期合作，打造精品课程,支付方式：支付宝,支付宝账号,：, 何静,留言：姓名,+R,语言书,+,册数,定书后，请将邮寄地址,(,一定要邮编,),和电话发以上电子邮件,电子邮件题目是买,R,语言书，内容就是姓名,+,邮寄地址,+,电话,邮寄地址必须保证详细，而且有人签收，,详细目录,第一章,R,基础知识,4,1.1,什么是,R4,1.1.1 R,语言的起源,4,1.1.2 R,语言的特点,5,1.1.3 R,语言的主要用途,7,1.1.4 R,语言的应用现状和发展趋势,10,1.2R,的下载与安装,12,1.2.1,主程序的下载与安装,12,1.2.2,扩展包的下载与安装,14,1.2.3 R,语言的集成开发环境,16,1.2.4 R,主程序和扩展包的管理与升级,19,1.3 R,语言快速入门,21,1.3.1,从哪里入手开始学习,R21,1.3.2,三板斧搞定,R,语言,21,1.3.3,一个例子来说明三板斧,22,1.4,一些简单的语法知识,23,1.4.1,什么是编程,23,1.4.2,变量,23,1.4.3,函数,24,1.4.4,综合案例,25,1.5,本章源代码详解及小结,25,1.5.1,例,1-125,1.5.2,例,1-226,1.5.3,例,1-327,1.5.4,例,1-428,1.5.5,小结,30,参考文献：,31,详细目录,第二章 生物信息学基础知识4,2.1中心法则-生物信息流4,2.1.1 生物大分子4,2.1.2 中心法则7,2.1.3 基因组、转录组和蛋白质组8,2.1.4 非编码RNA和microRNA9,2.2测序与序列分析10,2.2.1 DNA测序技术10,2.2.2 第二代测序技术的应用领域12,2.2.3 序列分析13,2.2.4 序列比对和相似性搜索14,2.2.5 分子进化和系统发生树15,2.3基因表达分析17,2.3.1基因表达的检测方法17,2.3.2 基因表达数据分析18,2.3.3基因表达差异的显著性分析19,2.3.4基因本体论分析20,2.3.5通路分析22,2.4注释、统计与可视化22,2.4.1 注释与ID映射23,2.4.2 统计与可视化23,参考文献：24,详细目录,第三章 R在生物信息学中的简单应用2,3.1 一个序列分析课题2,3.1.1 课题背景2,3.1.2 研究目的与实验设计2,3.1.3 数据获取与处理流程3,3.2 用R包（非bioconductor）实现课题4,3.2.1 定义全部函数（例3-1）4,3.2.2 课题实现13,3.2.3 源代码详解与小结16,3.3 用R包（bioconductor）实现课题一21,3.3.1 重新设计数据处理流程和全部函数（例3-2）21,3.3.2 课题实现25,3.3.3源代码详解与小结26,3.4 用R包（bioconductor）实现课题二26,3.41 重新设计数据处理流程和全部函数（例3-3）26,3.4.2 课题实现35,3.4.3源代码详解与小结35,详细目录,第四章 Bioconductor简介1,4.1 什么是Bioconductor2,4.1.1 Bioconductor的起源2,4.1.2 Bioconductor主要特点2,4.2 Bioconductor包的分类介绍5,4.2.1 三大板块分类介绍5,4.2.2 软件包的进一步介绍6,4.2.3 按照应用领域分类9,4.3 从R到Bioconductor的跨越：Biostrings，BiomaRt以及AnnotationDbi包12,4.3.1 应用Biostrings处理生物序列13,4.3.2 应用BiomaRt获取实验数据与注释信息21,4.3.3 应用AnnotationDbi生成注释包27,参考文献：32,详细目录,第五章Bioconductor分析基因芯片数据,5.1快速入门2,5.2基因芯片基础知识3,5.2.1 探针组3,5.2.2 主要的芯片文件格式4,5.3基因芯片数据预处理5,5.3.1 数据输入6,5.3.2 质量控制7,5.3.3 背景校正、标准化和汇总17,5.3.4 预处理的一体化算法20,5.4基因芯片数据分析24,5.4.1 选取差异表达基因24,5.4.2 注释27,5.4.3 统计分析及可视化28,5.5芯片处理实际课题一39,5.5.1 课题背景39,5.5.2 数据集与预处理40,5.5.3 R程序与代码讲解41,5.6芯片处理实际课题二42,5.6.1 课题背景42,5.6.2 数据集与处理过程43,5.6.3 R程序与代码讲解43,5.7芯片处理实际课题三44,5.7.1 课题背景44,5.7.2 数据集与处理过程45,5.7.3 R程序与代码讲解46,参考文献：48,详细目录,第六章 Bioconductor分析RNA-seq数据4,6.1示例课题介绍4,6.1.1课题背景4,6.1.2数据集和处理过程4,6.2高通量测序基础知识5,6.2.1高通量测序原理5,6.2.2测序的质量分数9,6.2.3高通量测序文件格式12,6.3 RNA-seq技术的特点16,6.3.1 RNA-seq对芯片的优势16,6.3.2 RNA-seq存在的问题17,6.4 RNA-seq数据预处理18,6.4.1 质量控制18,6.4.2 读段清理22,6.4.3 转录组组装25,6.4.4 转录组定量和标准化25,6.4.5 线性相关系数27,6.5 RNA-seq数据分析28,6.5.1基因表达差异的显著性分析28,6.5.2 RNA-seq数据的其它分析31,参考文献：31,详细目录,第七章 R的高级语法与如何创建R包,7.1 R的高级语法2,7.1.1 数据类型及相互转换2,7.1.2 向量运算6,7.1.3 函数8,7.1.4 循环与条件9,7.1.5 输入输出11,7.1.6 对象和类12,7.2 创建及发布自己的R/Bioconductor包14,7.2.1 在Windows下创建和发布R包14,7.2.2 在Linux下创建和发布包25,7.3 R包结构26,7.3.1 R的源代码包27,7.3.2 R的二进制包28,参考文献：29,附录A 进一步学习的资源,附录B R常用函数,附录C R的内存管理和帮助系统,