Data science genomics (33 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Data Science for Genomics presents the foundational concepts of data science as they pertain to genomics, encompassing the process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions and supporting decision-making. S…ections cover Data Science, Machine Learning, Deep Learning, data analysis, and visualization techniques. The authors then present the fundamentals of Genomics, Genetics, Transcriptomes and Proteomes as basic concepts of molecular biology, along with DNA and key features of the human genome, as well as the genomes of eukaryotes and prokaryotes. Techniques that are more specifically used for studying genomes are then described in the order in which they are used in a genome project, including methods for constructing genetic and physical maps. DNA sequencing methodology and the strategies used to assemble a contiguous genome sequence and methods for identifying genes in a genome sequence and determining the functions of those genes in the cell. Readers will learn how the information contained in the genome is released and made available to the cell, as well as methods centered on cloning and PCR.
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paperback. Zustand: New. Paperback. Pub Date: 2013 Language: Chinese. English Publisher: Science Press laboratory solutions and genomics data of biological information science: research methods and experimental programs (Navigation Edition) content is very detailed. the book is divided into three most first introduced omics data… analysis strategies. standardization. management guidelines. as well as the basis of statistical and other specific analysis strategies introduced various different topics of the genome. tran.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Neuroinformatics is a research field that encompasses the organization of neuroscience data and application of computational models and analytical tools. These areas of research are important for… the integration and analysis of increasingly fine grain experimental data and for improving existing theories about nervous system and brain function. Neuroinformatics provides tools, creates databases and the possibilities for interoperability between and among databases, models, networks technologies and models for the clinical and research purposes in the neuroscience community and other fields. Neuroinformatics stands at the intersection of neuroscience and information science. Other sciences, like genomics, have proved the effectiveness of data sharing through databases and by applying theoretical and computational models for solving complex problems in the field. Through neuroinformatics facilities, researchers can share their data and contribute to other disciplines using available tools for the analysis and integration of data.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. R Bioinformatics Cookbook - Second Edition | Utilize R packages for bioinformatics, genomics, data science, and machine learning | Dan Maclean | Taschenbuch | Englisch | 2023 | Packt Publishing | EAN 9781837634279 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[…at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover over 80 recipes for modeling and handling real-life biological data using modern libraries from the R ecosystemKey Features:Apply modern R packages to process biological data using real-world examplesRepresent biological data with… advanced visualizations and workflows suitable for research and publicationsSolve real-world bioinformatics problems such as transcriptomics, genomics, and phylogeneticsPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:The updated second edition of R Bioinformatics Cookbook takes a recipe-based approach to show you how to conduct practical research and analysis in computational biology with R. You'll learn how to create a useful and modular R working environment, along with loading, cleaning, and analyzing data using the most up-to-date Bioconductor, ggplot2, and tidyverse tools.This book will walk you through the Bioconductor tools necessary for you to understand and carry out protocols in RNA-seq and ChIP-seq, phylogenetics, genomics, gene search, gene annotation, statistical analysis, and sequence analysis. As you advance, you'll find out how to use Quarto to create data-rich reports, presentations, and websites, as well as get a clear understanding of how machine learning techniques can be applied in the bioinformatics domain. The concluding chapters will help you develop proficiency in key skills, such as gene annotation analysis and functional programming in purrr and base R. Finally, you'll discover how to use the latest AI tools, including ChatGPT, to generate, edit, and understand R code and draft workflows for complex analyses.By the end of this book, you'll have gained a solid understanding of the skills and techniques needed to become a bioinformatics specialist and efficiently work with large and complex bioinformatics datasets.What You Will Learn:Set up a working environment for bioinformatics analysis with RImport, clean, and organize bioinformatics data using tidyrCreate publication-quality plots, reports, and presentations using ggplot2 and QuartoAnalyze RNA-seq, ChIP-seq, genomics, and next-generation genetics with BioconductorSearch for genes and proteins by performing phylogenetics and gene annotationApply ML techniques to bioinformatics data using mlr3Streamline programmatic work using iterators and functional tools in the base R and purrr packagesUse ChatGPT to create, annotate, and debug code and workflowsWho this book is for:This book is for bioinformaticians, data analysts, researchers, and R developers who want to address intermediate-to-advanced biological and bioinformatics problems by learning via a recipe-based approach. Working knowledge of the R programming language and basic knowledge of bioinformatics are prerequisites.
