実験医学別冊<br> 大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析―解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

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実験医学別冊
大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析―解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

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  • サイズ B5判/ページ数 349p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784758122825
  • NDC分類 461.9
  • Cコード C3047

内容説明

膨大なデータは「図」という形で結晶化されてこそ、理解への礎となる。

目次

第1部 生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ(ゲノム;トランスクリプトーム;メタゲノム/16S rRNAアンプリコンシークエンスデータ;ChIP(クロマチン免疫沈降)‐seq
Hi‐Cデータ
シングルセルトランスクリプトーム―公開データとの統合・比較解析
プロテオーム―網羅的なタンパク質解析と図表作成・データ登録
顕微鏡データ―デジタルスティニングによる細胞核の可視化と形態解析
高速原子間カ顕微鏡(AFM)データ)
第2部 LLMとの対話を通じて理想のデータビジュアルをつくる(データから適切なグラフを選ぶ方法;環状ゲノムマップ Circosを用いた作成方法;ヒートマップ;主成分分析(PCA)
注釈付き系統樹
ChIP(クロマチン免疫沈降)-seqピーク解析
UMAP・Trajectory解析―シングルセルRNA-seqデータの描画
MAプロット・Volcanoプロット―RStudioを使用した遺伝子発現変動を示す図の描き方)

著者等紹介

河野暢明[コウノノブアキ]
SFC(慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科/環境情報学部)准教授。2012年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士課程修了〔博士(学術)〕。日本学術振興会特別研究員(DC1、PD)、大阪大学大学院医学系研究科などを経て、’23年より現職。専門は合成生物学、バイオインフォマティクス、ゲノム科学。第18回山形県科学技術奨励賞、令和5年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。山形県鶴岡市にある慶應義塾大学鶴岡タウンキャンパスにて研究室を主宰。枯草菌・大腸菌から変形菌、アリ、クモまで多様な生物を対象に、Wet/Dryを融合したアプローチで生命機能の解明と応用に取り組む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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