《R语言与Bioconductor生物信息学应用》既是一本R语言的书,又是一本生物信息学的书,从实际课题及如何解决问题的思路出发,结合基础知识,偏重解决问题的流程,选用简单但功能强大的R语言,把讲解延伸到具体程序代码,让读者经历整个课题研究过程,学会分析并解决问题,从而加深学习印象,并真正把所学知识转化为技能。 R语言与Bioconductor生物信息学应用_高山,欧剑虹,肖凯_天津科技翻译出版公司_

在面对各种复杂的数据问题时,如果能用几行代码就轻松实现使用者的想法而无须了解其底层的实现细节,那么使用者就可以从繁忙的编程工作中解脱出来而投入更多的精力到应用领域。R就是基于此目的设计的程序语言,并已在业界盛行。越来越多的公司(包括谷歌、辉瑞和美国银行等业界巨头)和学术界的数据分析师开始使用R语言,欧美各大名校也都将R语言列为数据分析课程的必修语言。借用谷歌**经济学家Hal Varian的一句话来评价R:“R语言的美在于你稍做修改,就可以用它来达到不同的使用目的,它预置了各种可用的扩展包,使你站在巨人的肩膀上工作。”

**章 R基础知识
1.1 什么是R
1.2 R的下载与安装
1.3 R语言快速入门
1.4 一些简单的语法知识
1.5 本章源代码详解及小结
第二章 生物信息学基础知识
2.1 **法则——生物信息流
2.2 测序与序列分析
2.3 基因表达分析
2.4 注释、统计与可视化
第三章 R在生物信息学中的简单应用
3.1 一个序列分析课题
3.2 用R包(非Bioconductor)实现课题
3.3 用R包(Bioconductor)再实现课题(方法一)
3.4 用R包(Bioconductor)再实现课题(方法二)
第四章 Bioconductor简介
4.1 什么是Bioconductor
4.2 Bioconductor的分类介绍
4.3 从R到Bioconductor的跨越
第五章 Bioconductor分析基因芯片数据
5.1 快速入门
5.2 基因芯片基础知识
5.3 基因芯片数据预处理
5.4 基因芯片数据分析
5.5 芯片处理实际课题一
5.6 芯片处理实际课题二
5.7 芯片处理实际课题三
第六章 Bioconductor分析RNA-seq数据
6.1 示例课题介绍
6.2 高通量测序基础知识
6.3 RNA-seq技术的特点
6.4 RNA-seq数据预处理
6.5 RNA-seq数据分析
第七章 R的**语法与如何创建R包
7.1 R的**语法
7.2 创建及发布自己的R/Bioconductor包
7.3 R包结构
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

国内首部与SCI文章紧密结合的生物信息书籍。大量实际课题来自发表的SCI文章,全部都是“真枪实弹”,不杜撰所谓“实际应用”。
通过前期网上调研,了解并在书中突出大多数读者普遍关心而又难寻相关资料的问题。
从实际课题出发,提出解决问题的思路,结合原理把讲解延伸到具体程序代码。所见即所得,学到的知识可以通过简单编程加以实现。三板斧法学习R语言,让无基础的人也能轻松编程。
价值和特点:
从实际课题出发,提出解决问题的思路,结合原理或基础知识,但更偏重解决问题的框架和流程,选用简单易学但功能强大的R语言,把讲解延伸到具体程序代码,让读者****经历整个课题研究过程。
由多名R领域专家(均为一线科研工作者)通过互联网联手写作。通过前期网上调研,了解并在书中突出大多数人普遍关心而又难寻相关资料的问题。
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,学了不易忘。提出三板斧学习法,让无基础的人也能编程。
作者通过QQ群直接面向读者答疑,并提供大量参考资料和习题答案。使用正版书籍的读者(实名制)均可入群享受*好的服务。
既不罗列基础知识凑字数,也不使用光盘,减轻读者负担又保护环境。