Bioconductor Case Studies (eBook)
XII, 284 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-77240-0 (ISBN)
Bioconductor software has become a standard tool for the analysis and comprehension of data from high-throughput genomics experiments. Its application spans a broad field of technologies used in contemporary molecular biology. In this volume, the authors present a collection of cases to apply Bioconductor tools in the analysis of microarray gene expression data. Topics covered include: (1) import and preprocessing of data from various sources; (2) statistical modeling of differential gene expression; (3) biological metadata; (4) application of graphs and graph rendering; (5) machine learning for clustering and classification problems; (6) gene set enrichment analysis.
Each chapter of this book describes an analysis of real data using hands-on example driven approaches. Short exercises help in the learning process and invite more advanced considerations of key topics. The book is a dynamic document. All the code shown can be executed on a local computer, and readers are able to reproduce every computation, figure, and table.
Bioconductor software has become a standard tool for the analysis and comprehension of data from high-throughput genomics experiments. Its application spans a broad field of technologies used in contemporary molecular biology. In this volume, the authors present a collection of cases to apply Bioconductor tools in the analysis of microarray gene expression data. Topics covered include: (1) import and preprocessing of data from various sources; (2) statistical modeling of differential gene expression; (3) biological metadata; (4) application of graphs and graph rendering; (5) machine learning for clustering and classification problems; (6) gene set enrichment analysis.Each chapter of this book describes an analysis of real data using hands-on example driven approaches. Short exercises help in the learning process and invite more advanced considerations of key topics. The book is a dynamic document. All the code shown can be executed on a local computer, and readers are able to reproduce every computation, figure, and table.
The ALL Dataset.- R and Bioconductor Introduction.- Processing Affymetrix Expression Data.- Two Color Arrays.- Fold Changes, Log Ratios, Background Correction, Shrinkage Estimation, and Variance Stabilization.- Easy Differential Expression.- Differential Expression.- Annotation and Metadata.- Supervised Machine Learning.- Unsupervised Machine Learning.- Using Graphs for Interactome Data.- Graph Layout.- Gene Set Enrichment Analysis.- Hypergeometric Testing Used for Gene Set Enrichment Analysis.- Solutions to Exercises.
| Erscheint lt. Verlag | 9.6.2010 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Use R! | Use R! |
| Zusatzinfo | XII, 284 p. |
| Verlagsort | New York |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
| Medizin / Pharmazie ► Allgemeines / Lexika | |
| Naturwissenschaften ► Biologie | |
| Technik | |
| Schlagworte | Annotation • Bioinformatics • Biology • Calculus • classification • Clustering • Computational Biology • Computer • Genome • machine learning • microarray • Modeling • Networks |
| ISBN-10 | 0-387-77240-5 / 0387772405 |
| ISBN-13 | 978-0-387-77240-0 / 9780387772400 |
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PDF (Wasserzeichen)Größe: 11,3 MB
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