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深度测序数据的生物信息学分析及实例 版权信息
- ISBN：9787030545800
- 条形码：9787030545800 ; 978-7-03-054580-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
深度测序数据的生物信息学分析及实例 本书特色
本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面，适用于从事深度测序数据分析研究的技术人员和学者。在本书中，不仅可以了解到深度测序技术应用的领域，还可以通过具体实例，了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法，以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。
深度测序数据的生物信息学分析及实例 内容简介
本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面，适用于从事深度测序数据分析研究的技术人员和学者。在本书中，不仅可以了解到深度测序技术应用的领域，还可以通过具体实例，了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法，以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。
深度测序数据的生物信息学分析及实例 目录
目录前言1 深度测序技术与生物信息学 11.1 深度测序的常用平台 11.1.1 Illumina测序系统 11.1.2 Roche 454测序仪 51.1.3 Applied Biosystems SOLiD测序仪 71.1.4 PacBio RSII单分子测序 81.1.5 Ion PGM和Proton半导体测序仪 81.2 深度测序技术对生物医学研究和社会的影响 91.2.1 生物医学大数据与生物医学研究范式的改变 91.2.2 深度测序技术对经济市场的影响 101.2.3 深度测序技术对社会的影响 111.3 深度测序数据处理的挑战 121.3.1 数据存取方面的挑战 121.3.2 计算技术方面的挑战 131.3.3 数据应用方面的挑战 141.3.4 人才缺失与跨学科人才教育的挑战 151.4 常见的软件和分析平台介绍 151.4.1 生物信息学杂志特刊中的软件及其分类 151.4.2 R与Bioconductor软件平台 16参考文献 172 深度测序相关数据库和数据格式 192.1 深度测序相关的数据库 192.2 深度测序相关的数据格式 222.2.1 序列与质量分数相关格式 222.2.2 序列比对的相关格式 242.2.3 序列组装的相关格式 242.2.4 突变的相关格式 252.2.5 序列注释及可视化的相关格式 252.3 格式转换 272.3.1 数据格式转换软件NGSFormatConverter 272.3.2 NGSFormatConverter的安装与应用 29参考文献 303 碱基识别 323.1 深度测序碱基识别简介 323.2 Illumina平台碱基识别软件 33参考文献 364 基因组序列比对 374.1 短序列片段比对软件的发展 374.1.1 深度测序技术带来的机遇 374.1.2 深度测序数据带来的比对定位瓶颈 374.2 深度测序片段比对软件的比较 394.2.1 深度测序片段比对软件 394.2.2 深度测序片段比对定位软件算法比较 404.2.3 比对定位软件性能比较 454.2.4 比对定位软件评价 474.3 深度测序片段比对软件实例演示 504.4 展望 51参考文献 535 小片段序列组装 555.1 问题阐述：小片段序列组装 555.1.1 小片段组装类型 555.1.2 当前组装过程的挑战 565.1.3 小片段组装过程的意义 565.2 组装策略：如何将小片段组装成重叠群 585.2.1 基因组序列的组装 585.2.2 转录组序列的组装 635.3 算法评价：如何选取一个合适的组装软件 635.3.1 基因组组装软件的选择 645.3.2 转录组组装软件的选择 665.4 程序示例：如何执行一个片段组装过程 675.4.1 基因组测序数据的组装 675.4.2 转录组测序数据的组装 695.5 总结和展望：组装算法何去何从 70参考文献 716 染色质免疫共沉淀测序数据分析 736.1 ChIP-Seq简介 736.1.1 ChIP-Seq的出现 736.1.2 ChIP-Seq的基本实验流程 756.1.3 影响ChIP-Seq实验成功的因素 766.2 ChIP-Seq数据计算分析 776.2.1 碱基识别 776.2.2 定位到基因组 786.2.3 富集区域的鉴定 786.2.4 其他下游分析 806.3 Peak Calling算法比较 816.4 ChIP-Seq数据分析应用实例 846.4.1 峰的寻找 846.4.2 基因关联 866.4.3 Motif发现 876.4.4 注释分析 876.4.5 可视化 886.5 ChIP-Seq软件的改进和发展方向 89参考文献 917 转录组测序数据分析 937.1 RNA-Seq简介 937.2 RNA-Seq技术的应用 967.3 RNA-Seq数据处理与软件 977.3.1 概述 977.3.2 剪接位点预测软件 987.3.3 基因表达水平分析软件 1017.3.4 综合性分析软件 1027.4 软件安装与使用 1057.4.1 选择性剪接软件 1057.4.2 基因表达水平分析软件 1107.4.3 综合性分析软件 1117.5 展望 118参考文献 1198 microRNA-Seq数据分析 1218.1 microRNA简介 1218.2 深度测序与microRNA-Seq技术 1228.2.1 概述 1228.2.2 microRNA-Seq实验流程 1238.2.3 microRNA-Seq数据处理 1238.3 microRNA-Seq数据分析软件 1258.3.1 概述 1258.3.2 本地分析软件 1268.3.3 在线分析软件 1388.4 软件性能比较 1468.4.1 测试数据与环境配置 1468.4.2 运行时间比较 1478.4.3 敏感度与准确度比较 1478.4.4 新的miRNA预测 148参考文献 1499 变异检测 1519.1 引言 1519.2 基因组多态性 1539.3 变异的类型及其检测 1579.3.1 SNP 1579.3.2 结构变异 1599.4 变异检测软件实例 1669.4.1 Genome Analysis Toolkit简介 1669.4.2 Genome Analysis Toolkit安装 1669.4.3 Genome Analysis Toolkit使用 1689.5 展望 171参考文献 17210 单细胞测序数据分析 17610.1 单细胞测序技术的简要发展历程 17610.2 单细胞测序的技术实现及主要分类 17710.2.1 常用单细胞分离的技术 17810.2.2 单细胞基因组测序技术 17910.2.3 单细胞转录组测序技术 18010.2.4 单细胞表观遗传组测序技术 18110.3 单细胞测序的技术应用 18110.3.1 单细胞测序技术在癌症生物中的应用 18210.3.2 单细胞测序技术在发育生物中的应用 18210.3.3 单细胞测序技术在微生物学研究中的应用 18310.3.4 单细胞测序技术的临床应用前景 18310.4 单细胞测序技术的数据分析实例 18310.4.1 输入数据以及数据分析工具介绍 18410.4.2 数据的读入与归一化 18410.4.3 根据归一化后的数据鉴定样本中高度差异表达的基因 18410.5 单细胞测序技术的未来发展趋势 185参考文献 18611 深度测序的数据可视化软件 18811.1 数据可视化技术的生物问题和应用背景 18811.1.1 生物问题 18811.1.2 应用背景 18811.2 数据可视化相关软件介绍和比较 18911.2.1 基于网络的可视化浏览器 19011.2.2 基于本地平台的可视化软件 19111.3 软件示例 19711.3.1 Savant安装 19711.3.2 Savant运行实例 198参考文献 205
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