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  • ISBN 9783319144740

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• TÍTULO •
Introducción al análisis de datos genómicos usando R (¡Use R!)

• TITULO ORIGINAL •
Primer to Analysis of Genomic Data Using R (Use R!)

• DESCRIPCIÓN •


A través de este libro, los investigadores y estudiantes aprenderán a usar R
para el análisis de datos genómicos a gran escala y cómo crear rutinas para
automatizar los pasos analíticos. La filosofía detrás del libro es comenzar
con conjuntos de datos sin procesar del mundo real y realizar todos los pasos
analíticos necesarios para alcanzar los resultados finales. Aunque la teoría
juega un papel importante, este es un libro práctico para graduados y
estudiantes universitarios en bioinformática y análisis genómico o para uso en
sesiones de laboratorio. También se enseña cómo manejar y administrar datos
genómicos de alto rendimiento, crear flujos de trabajo automatizados y
acelerar los análisis en R. Una amplia gama de paquetes R útiles para trabajar
con datos genómicos se ilustran con ejemplos prácticos.

Los temas clave que se cubren son estudios de asociación, predicción genómica,
estimación de la diversidad y parámetros genéticos de la población, análisis
de expresión génica, anotación funcional de resultados utilizando bases de
datos disponibles públicamente y cómo trabajar de manera eficiente en R con
grandes conjuntos de datos genómicos . Los principios importantes se
demuestran e ilustran a través de ejemplos atractivos que invitan al lector a
trabajar con los conjuntos de datos proporcionados. Algunos métodos que se
discuten en este volumen incluyen: firmas de selección, parámetros de
población (LD, FST, FIS, etc.); uso de una matriz de relaciones genómicas para
estudios de diversidad poblacional; uso de datos de SNP para pruebas de
parentesco; snpBLUP y gBLUP para la predicción genómica. Paso a paso, se
muestra todo el código R requerido para un estudio de asociación de todo el
genoma: a partir de datos SNP sin procesar, cómo construir bases de datos para
manejar y administrar los datos, control de calidad y medidas de filtrado,
pruebas de asociación y evaluación de resultados , a través de la
identificación y anotación funcional de genes candidatos. De manera similar,
los análisis de expresión génica se muestran utilizando datos de micromatrices
y RNAseq.

En un momento en que los datos genómicos son decididamente grandes, las
habilidades de este libro son críticas. En los últimos años, R se ha
convertido en la herramienta de facto para el análisis de datos de expresión
génica, además de su papel prominente en el análisis de datos genómicos. Los
beneficios de usar R incluyen el entorno de desarrollo integrado para el
análisis, la flexibilidad y el control del flujo de trabajo analítico. Los
temas incluidos son componentes centrales de las clases avanzadas de pregrado
y posgrado en bioinformática, genómica y genética estadística. Este libro
también está diseñado para ser utilizado por estudiantes de ciencias de la
computación y estadísticas que quieran aprender los aspectos prácticos del
análisis genómico sin profundizar en los detalles algorítmicos. Los conjuntos
de datos utilizados en todo el libro se pueden descargar del sitio web del
editor.




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