Bioinformatické datové dovednosti: Vydání knihy: Reprodukovatelný a robustní výzkum s nástroji s otevřeným zdrojovým kódem

Recenze čtenářů

Kniha je v oblasti bioinformatiky vysoce ceněna pro své komplexní pokrytí základních dovedností a nástrojů potřebných pro analýzu dat, zejména v oblasti sekvenování nové generace (NGS). Dobře poslouží jako zdroj informací pro ty, kteří mají určité předchozí znalosti programování a bioinformatiky. Nemusí však být vhodná pro úplné začátečníky.

Široké pokrytí základních bioinformatických dovedností, dobře strukturované a čtivé, praktické tipy pro reprodukovatelný výzkum, přístup k učení krok za krokem, skvělý zdroj pro středně pokročilé studenty a profesionály pracující s daty NGS, zdůrazněna jasná vysvětlení a správné postupy, užitečné pro ty, kteří znají programování.

⬤ Obsah může působit nesourodě a chybí mu primární formát vaření krok za krokem
⬤ není vhodný pro opravdové začátečníky bez předchozí znalosti Linuxu/Pythonu/R
⬤ některé části mohou být hutné a méně poutavé
⬤ autor může být trochu rozvláčný.

(na základě 38 hodnocení čtenářů)

Původní název:

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

Obsah knihy:

Osvojte si datové dovednosti potřebné k přeměně velkých souborů sekvenčních dat na reprodukovatelné a spolehlivé biologické poznatky. S tímto praktickým průvodcem se naučíte používat volně dostupné nástroje s otevřeným zdrojovým kódem k získávání významu z velkých komplexních souborů biologických dat.

V žádném jiném okamžiku lidské historie nebyla naše schopnost porozumět složitosti života tak závislá na našich dovednostech pracovat s daty a analyzovat je. Tato kniha na středně pokročilé úrovni vás naučí obecné počítačové a datové dovednosti, které potřebujete k analýze biologických dat.

Pokud máte zkušenosti se skriptovacím jazykem, jako je Python, jste připraveni začít. Přejděte od řešení malých problémů pomocí chaotických skriptů k řešení velkých problémů pomocí chytrých metod a nástrojů Zpracovávejte bioinformatická data pomocí výkonných unixových pipeline a datových nástrojů Naučte se používat techniky průzkumné analýzy dat v jazyce R Používejte efektivní metody pro práci s daty genomického rozsahu a operace s rozsahem Pracujte s běžnými formáty genomických dat, jako jsou FASTA, FASTQ, SAM a BAM Spravujte svůj bioinformatický projekt pomocí systému pro správu verzí Git Řešte únavné úlohy zpracování dat pomocí skriptů Bash a souborů Makefile.