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常用生物医学大数据分析与应用
本书共12章,从基础理论到前沿技术,构建了完整的知识体系。开篇介绍分子生物学基础知识、生物医学大数据的类型与来源,解析分析流程框架;随后深入讲解数据获取与预处理,包括GEO数据库检索、芯片与二代测序数据标准化。核心章节围绕R语言实操、常用工具包的使用、基因差异表达分析、机器学习特征筛选、WGCNA模块挖掘、基因功能富集分析等关键技术展开。书中还涵盖蛋白表达数据挖掘(HPA、GEPIA数据库应用)、生物分子网络构建(STRING、Cytoscape工具使用)、生存分析与预后模型构建等实用内容,并针对多数据集整合分析、典型疾病案例(如肿瘤)进行全流程复现。
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