第一部 生命データサイエンスの基礎体力づくり
第1章 Unix系環境の準備
1 環境構築のための計算機の準備
2 プラットフォームごとの環境の準備
1 Microsoft Windows 11または10
2 Apple macOS
3 Linux
[Column]次世代バイオビッグデータ時代に向けての人材育成
第2章 データ解析に向けたUnix系環境の使い方
1 コマンドラインシェル(コマンドインタプリタ)
1 Bash(Bourne-again shell)
2 Unixのコマンド
3 ファイルとディレクトリ
4 スーパーユーザ(特権ユーザ)の管理権限
5 環境変数
6 リダイレクトとパイプ
2 パッケージマネージャ
1 APT(Ubuntuの場合)
2 MacPortsとHomebrew(macOSの場合)
3 テキストエディタ
1 vi
2 Emacs
4 Python処理系の準備
1 Anacondaのインストール
第3章 Pythonによるデータ解析の基礎
1 Pythonの起動と実行
1 対話型インタプリタを介した実行
2 スクリプトファイルとして実行
2 Pythonの基礎
1 データと変数
2 データ構造
3 文字列のパターンマッチング
4 制御構造
5 関数
6 ファイルの入出力
7 ソースコードの分割
8 起動時のコマンドライン引数
第4章 Pythonによるデータ解析の実践
1 実践:matplotlibによるグラフの描画
2 実践:VCF形式ファイル内の変異の集計
第5章 R言語によるデータ解析の基礎と実践(1)
1 解析環境とRのインストール
2 パッケージのインストール
3 Rの基礎
1 起動と終了
2 基本操作
3 テーブル入力・出力
4 オブジェクトの保存・読み込み
5 Rスクリプトの実行
4 実践:遺伝子発現量の散布図を描画する
5 実践:特定の遺伝子における発現量の箱ひげ図を描画する
6 実践:発現レベルが>5 RPKMである遺伝子数を棒グラフで可視化する
第6章 R言語によるデータ解析の実践(2)
1 実践:DEG解析
2 実践:階層的クラスタリング・ヒートマップ描画
3 実践:エンリッチメント解析
4 応用編:Rを用いたがんゲノムアトラス(TCGA)データの抽出
第7章 スパコン利用のためのはじめの一歩
1 大規模計算機での解析
1 SSH接続
2 ファイルのやり取り
3 ジョブ管理システムとディスククォータ
2 国内におけるスパコンについて
1 バイオデータ解析向けのスーパーコンピュータ
[Column]ヒトゲノム倫理とスパコン
第二部 生命データサイエンスの実践
第1章 オミクス解析の準備
1 オミクス解析外観
2 オミクスシークエンス解析
3 解析環境について
4 主要なデータフォーマット
5 リファレンスゲノムについて
6 各種リソース・データベースについて
[Column]ゲノム指針の改定
第2章 ゲノム解析
1 実践:ゲノムシークエンスデータからの点変異の検出
2 その他のゲノム解析手法・ツールについて
[Column]ゲノム配列を取り巻く国際情勢
第3章 トランスクリプトーム解析
1 実践:RNA-seqデータからの発現量算出とヒートマップ描画
[Column]配列解析によるオミクス解析の未来
第4章 エピゲノム解析
1 実践:ChIP-seqデータからのヒストン修飾のパターン解析
2 その他のエピゲノム解析手法
第5章 シングルセル解析(1)
1 実践:scRNA-seqデータの一次解析
2 実践:scATAC-seqデータの一次解析
[Column]計測技術の進展とデータ量
第6章 シングルセル解析(2)
1 実践:scRNA-seqデータからのクラスタリングと細胞種同定
2 実践:scATAC-seqデータからのクラスタリングとcoverageプロットの作成
3 実践:scRNA-seqとscATAC-seqのデータ統合
第7章 ロングリード解析
1 実践:全長cDNA-seqデータからの発現量算出と短鎖RNA-seqデータとの比較
2 実践:長鎖ゲノムシークエンスデータからの構造変異の検出
3 実践:長鎖ゲノムシークエンスデータからのメチル化領域の同定
4 その他ロングリードシークエンス技術の応用
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