Bioconductor案例研究：R语言在基因表达数据分析中的应用

"R bioconductor case studies（use R）" 本书《Bioconductor案例研究》专注于使用R语言和Bioconductor项目进行生物信息学数据分析。Bioconductor是一个开源项目，旨在提供用于高通量生物医学数据处理、分析和可视化的软件工具。随着基因组学和分子生物学的快速发展，对理解复杂生物系统的全基因组层面的功能的需求日益增长。这导致了大量数据的生成，特别是在基因表达微阵列技术中。 书中提到，微阵列已经成为许多分子生物学实验室的标准技术，因此对于全面且易于遵循的数据分析教程的需求也在增加。作者通过多年教授Bioconductor入门课程，识别出了学习者关注的主要话题、常见的误解和陷阱，并了解到新手在分析任务中常常面临的挑战。书中的每一章都围绕真实数据案例展开，以展示问题并提供可执行的代码和详细的背景信息，帮助读者逐步完成从数据导入、预处理到差异表达基因列表生成，再到下游分析中的建模和解释的整个过程。 本书的顾问团队包括Robert Gentleman、Kurt Hornik和Giovanni Parmigiani，他们是R和Bioconductor领域的权威专家。书中的案例涵盖了多元统计分析、空间数据分析、贝叶斯计算、时间序列分析、环境流行病学统计方法等多个领域，反映了R语言在生物信息学中的广泛应用。 书中的"UseR!"系列由Robert Gentleman、Kurt Hornik和Giovanni Parmigiani编辑，旨在提供关于R语言及其在不同科学领域的应用的实用教程。通过这些案例研究，读者不仅可以学习到R语言和Bioconductor的具体操作，还能深入理解统计学和生物信息学的基本概念，从而更好地应对高通量生物数据的分析挑战。此外，本书还强调了将理论知识与实际数据相结合的重要性，以促进对结果的深入理解和解释。 《Bioconductor案例研究》是一本非常适合生物信息学初学者和研究人员的实用指南，它通过实例教学，系统地介绍了R和Bioconductor在基因表达数据分析中的应用，帮助读者提升在这个领域的专业技能。