単一細胞データ解析のための計算的手法 Computational Methods for Single-Cell Data Analysis (Methods in Molecular Biology)

単一細胞データ解析のための計算的手法<br>Computational Methods for Single-Cell Data Analysis (Methods in Molecular Biology)

個数：

単一細胞データ解析のための計算的手法
Computational Methods for Single-Cell Data Analysis (Methods in Molecular Biology)

Yuan, Guo-Cheng (EDT)

ウェブストア価格 ¥52,445（本体¥47,678）
Humana Press Inc.（2019/02発売）
外貨定価 US$ 249.99
ポイント 476pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 271 p.
言語 ENG
商品コード 9781493990566
DDC分類 571

Full Description

This detailed book provides state-of-art computational approaches to further explore the exciting opportunities presented by single-cell technologies. Chapters each detail a computational toolbox aimed to overcome a specific challenge in single-cell analysis, such as data normalization, rare cell-type identification, and spatial transcriptomics analysis, all with a focus on hands-on implementation of computational methods for analyzing experimental data. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Authoritative and cutting-edge, Computational Methods for Single-Cell Data Analysis aims to cover a wide range of tasks and serves as a vital handbook for single-cell data analysis.

Quality Control of Single-cell RNA-seq.- Normalization for Single-cell RNA-seq Data Analysis.- Analysis of Technical and Biological Variability in Single-cell RNA Sequencing.- Identification of Cell Types from Single-cell Transcriptomic Data.- Rare Cell Type Detection.- scMCA- A Tool Defines Cell Types in Mouse Based on Single-cell Digital Expression.- Differential Pathway Analysis.- Differential Pathway Analysis.- Estimating Differentiation Potency of Single Cells using Single Cell Entropy (SCENT).- Inference of Gene Co-expression Networks from Single-Cell RNA-sequencing Data.- Single-cell Allele-specific Gene Expression Analysis.- Using BRIE to Detect and Analyse Splicing Isoforms in scRNA-seq Data.- Preprocessing and Computational Analysis of Single-cell Epigenomic Datasets.- Experimental and Computational Approaches for Single-cell Enhancer Perturbation Assay.- Antigen Receptor Sequence Reconstruction and Clonality Inference from scRNA-seq Data.- A Hidden Markov Random Field Modelfor Detecting Domain Organizations from Spatial Transcriptomic Data.