R Bioinformatics Cookbook - Segunda edición: Utilice los paquetes de R para bioinformática, genómica, ciencia de datos y aprendizaje automático.

Opiniones de los lectores

R Bioinformatics Cookbook» es un recurso práctico y completo que ofrece a los lectores orientación práctica a través de más de 80 recetas para analizar datos biológicos con R. El libro abarca una amplia gama de temas, desde la configuración del entorno R hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Aunque es adecuado para usuarios intermedios y avanzados, los principiantes pueden encontrarlo difícil debido a los conocimientos previos que se presuponen.

⬤ Recetas prácticas para los retos bioinformáticos del mundo real.
⬤ Cubre una amplia gama de temas, incluyendo RNA-seq, análisis ChIP-seq, y el aprendizaje automático con mlr
⬤ Incluye herramientas útiles y marcos como Bioconductor y ggplot2 para la visualización de datos.
⬤ Proporciona un equilibrio entre conceptos fundamentales y técnicas de vanguardia.
⬤ Una estructura clara promueve la comprensión y extensibilidad del código R.

⬤ Asume cierto conocimiento previo de R, lo que puede ser un reto para los principiantes.
⬤ Algunos lectores sugieren que temas adicionales como la computación en la nube, el aprendizaje profundo y el análisis unicelular podrían mejorar aún más el libro.
⬤ La información densa puede abrumar a quienes no tengan suficiente experiencia en el tema.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

R Bioinformatics Cookbook - Second Edition: Utilize R packages for bioinformatics, genomics, data science, and machine learning

Contenido del libro:

Descubra más de 80 recetas para modelar y manejar datos biológicos de la vida real utilizando modernas bibliotecas del ecosistema R.

Características principales:

⬤ Aplique paquetes modernos de R para procesar datos biológicos utilizando ejemplos del mundo real.

⬤ Representar datos biológicos con visualizaciones avanzadas y flujos de trabajo adecuados para investigación y publicaciones.

⬤ Resolver problemas bioinformáticos del mundo real como transcriptómica, genómica y filogenética.

⬤ La compra del libro impreso o Kindle incluye un eBook PDF gratuito.

Descripción del libro

La segunda edición actualizada de R Bioinformatics Cookbook adopta un enfoque basado en recetas para mostrarle cómo llevar a cabo investigaciones y análisis prácticos en biología computacional con R. Aprenderá a crear un entorno de trabajo R útil y modular, junto con la carga, limpieza y análisis de datos utilizando las herramientas Bioconductor, ggplot2 y tidyverse más actualizadas.

Este libro te guiará a través de las herramientas Bioconductor necesarias para que puedas entender y llevar a cabo protocolos en RNA-seq y ChIP-seq, filogenética, genómica, búsqueda de genes, anotación de genes, análisis estadístico y análisis de secuencias. A medida que avances, descubrirás cómo utilizar Quarto para crear informes, presentaciones y sitios web ricos en datos, además de comprender claramente cómo pueden aplicarse las técnicas de aprendizaje automático en el ámbito de la bioinformática. Los capítulos finales le ayudarán a desarrollar destrezas clave, como el análisis de anotaciones genéticas y la programación funcional en purrr y R básico. Por último, descubrirá cómo utilizar las últimas herramientas de IA, incluido ChatGPT, para generar, editar y comprender código R y elaborar flujos de trabajo para análisis complejos.

Al final de este libro, usted habrá adquirido una sólida comprensión de las habilidades y técnicas necesarias para convertirse en un especialista en bioinformática y trabajar eficientemente con grandes y complejos conjuntos de datos bioinformáticos.

Lo que aprenderá

⬤ Configurar un entorno de trabajo para el análisis bioinformático con R.

⬤ Importar, limpiar y organizar datos bioinformáticos usando tidyr.

⬤ Crear gráficos con calidad de publicación, informes y presentaciones utilizando ggplot2 y Quarto.

⬤ Analizar RNA-seq, ChIP-seq, genómica y genética de próxima generación con Bioconductor.

⬤ Buscar genes y proteínas realizando filogenética y anotación de genes.

⬤ Aplicar técnicas de ML a datos bioinformáticos utilizando mlr3.

⬤ Agilizar el trabajo programático utilizando iteradores y herramientas funcionales en los paquetes base R y purrr.

⬤ Utilizar ChatGPT para crear, anotar y depurar código y flujos de trabajo.

A quién va dirigido este libro:

Este libro está dirigido a bioinformáticos, analistas de datos, investigadores y desarrolladores de R que deseen abordar problemas biológicos y bioinformáticos de nivel intermedio-avanzado mediante el aprendizaje a través de un enfoque basado en recetas. Se requiere un conocimiento práctico del lenguaje de programación R y conocimientos básicos de bioinformática.