具体描述
商品参数
| RNA-seq 数据分析实用方法 | ||
| 曾用价 | 120.00 | |
| 出版社 | 科学出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2018年03月 | |
| 开本 | 16 | |
| 作者 | ||
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 0 | |
| 字数 | 310000 | |
| ISBN编码 | 9787030564863 | |
内容介绍
本书是目前见到的一本从实用的角度全面介绍RNA-seq数据分析的书。这本书的特色在于它在理论与实践之间取得了平衡，每一章以理论背景开始，然后是有关分析工具的描述，*后举例说明它们的用法。这本书是RNA-seq数据分析的自包含的指南。
目录
目录
第1章 RNA-seq简介 1
1.1 引言 1
1.2 RNA的分离 3
1.3 RNA的质量控制 3
1.4 文库制备 4
1.5 主要的RNA-seq平台 7
1.5.1 Illumina 7
1.5.2 SOLID 8
1.5.3 Roche 454 8
1.5.4 Ion Torrent 9
1.5.5 Pacific Biosciences 9
1.5.6 纳米孔技术 10
1.6 RNA-seq的应用 11
1.6.1 蛋白质编码基因结构 11
1.6.2 新型蛋白质编码基因 12
1.6.3 基因表达的量化和比较 13
1.6.4 表达数量性状基因座 14
1.6.5 单细胞RNA-seq 14
1.6.6 融合基因 15
1.6.7 基因变异 15
1.6.8 长的非编码RNA 16
1.6.9 非编码小RNA 16
1.6.10 扩增产物测序（ampli-seq） 16
1.7 选择RNA-seq平台 17
1.7.1 选择RNA-seq平台和测序模式的8个原则 17
1.7.2 小结 20
参考文献 20
第2章 RNA-seq数据分析导论 23
2.1 引言 23
2.2 差异表达分析工作流程 25
2.2.1 第*步：读段的质量控制 26
2.2.2 第二步：读段的预处理 26
2.2.3 第三步：将读段比对到参考基因组 26
2.2.4 第四步：基因组引导的转录组组装 27
2.2.5 第五步：计算表达水平 27
2.2.6 第六步：比较不同条件之间的基因表达 27
2.2.7 第七步：在基因组的上下文中的数据可视化 27
2.3 下游分析 28
2.3.1 基因注释 28
2.3.2 基因集的富集分析 29
2.4 自动的工作流程和管线 29
2.5 硬件要求 30
2.6 仿效书中的示例 30
2.6.1 使用命令行工具和R 31
2.6.2 使用Chipster软件 31
2.6.3 示例数据集 32
2.7 小结 33
用户评价
作为一名生物信息学初学者，我常常觉得RNA-seq的分析流程像是一门深奥的学问，各种工具和算法层出不穷，让人眼花缭乱。所以，这本《RNA-seq 数据分析实用方法》的标题立刻吸引了我。我期待它能提供一个清晰、循序渐进的学习路径，从最基础的概念讲起，直到能够独立完成一个完整的分析项目。例如，在数据质量控制方面，是否会详细讲解如何评估数据的质量，识别潜在的污染或偏倚，并给出相应的处理建议？在基因组比对环节，是否会介绍不同的比对算法的优缺点，以及如何选择最适合特定数据的算法？我特别希望能看到关于如何进行准确的基因表达量估算以及如何处理不同长度的RNA片段（如mRNA, lncRNA）的指导。此外，对于新手来说，理解各种统计检验方法的原理和适用性也非常重要，希望书中能在这方面有所阐述。如果书中还能包含一些关于如何自动化分析流程的脚本编写（例如使用Python或R），那将是锦上添花了。我希望这本书能够降低RNA-seq分析的门槛，让我能够更快地掌握这项核心技能。
评分我最近在寻找一本能够深入讲解RNA-seq数据解读的书，这次瞄准了这本《RNA-seq 数据分析实用方法》。我的研究方向涉及到一些基因功能的探索，而RNA-seq是我们验证和发现潜在功能基因的重要手段。我希望这本书能在差异表达分析的基础上，提供更具深度的解读视角。例如，在鉴定出差异表达基因后，如何才能更有效地进行功能富集分析，并且如何根据富集结果来设计后续的实验验证？书中是否会涉及一些关于网络分析的介绍，比如如何构建基因调控网络或者信号转导通路？我对如何从海量的基因数据中挖掘出具有生物学意义的信号特别感兴趣。另外，我也希望这本书能提供一些关于如何处理和分析不同类型RNA-seq实验设计（如配对样本、时间序列等）的指导。尤其是在面对非典型的样本设计时，如何选择合适的统计模型和分析方法，以及如何解读其中的复杂性，是我非常关注的重点。这本书的“实用方法”定位，让我相信它能提供一套行之有效的解决方案，帮助我更好地理解RNA-seq数据背后的生物学含义。
评分这本书的标题让我产生了极大的兴趣，尤其是“实用方法”这几个字，这通常意味着书中会提供一套可以立即上手、解决实际问题的流程和技巧，而不是空泛的理论介绍。作为一名对RNA-seq技术充满好奇的研究生，我深知掌握扎实的数据分析能力对于课题进展至关重要。我期望这本书能带领我从原始的测序数据出发，逐步完成数据预处理、比对、表达量计算，直至差异表达基因的鉴定和下游的通路富集分析。我特别关心书中对于不同分析工具的比较和选择建议，例如在比对工具的选择上，是否有针对不同测序平台或基因组特点的推荐？在表达量量化方面，是否会详细讲解TPM、FPKM、RPKM等指标的差异及其适用场景？更重要的是，我希望书中能涵盖一些进阶的分析方法，比如单细胞RNA-seq的数据处理，或者多样本比较时的统计学考量，以及如何有效地可视化和解释复杂的分析结果。如果书中能包含实际操作的代码示例，并且最好能附带可供下载的示例数据，那将极大地提高我的学习效率。总而言之，我期待这本书能够成为我RNA-seq数据分析之路上的得力助手，帮助我快速建立起系统性的分析思维和实践能力。
评分我最近一直在思考如何更有效地利用RNA-seq数据来探索生物体在特定条件下的基因表达调控机制。这本书的书名《RNA-seq 数据分析实用方法》恰好切中了我目前的学习需求。我不仅想知道如何进行基本的差异表达分析，更想了解如何在分析结果中挖掘出更深层次的调控信息。书中是否会讨论如何进行转录因子结合位点预测，或者如何结合ChIP-seq等其他组学数据来构建更全面的调控网络？我对于如何从RNA-seq数据中推断出潜在的转录调控因子以及它们的作用机制非常感兴趣。另外，在处理一些复杂的生物学问题时，比如探索新的非编码RNA的功能，或者分析RNA编辑事件对基因表达的影响，这本书是否能提供相应的分析思路和工具推荐？我期望这本书能带领我走出基本的差异表达分析的局限，向更前沿、更具探索性的RNA-seq数据分析方向迈进，为我的研究提供新的思路和方法。
评分在我看来，一本好的数据分析书籍，不仅要教会“怎么做”，更要讲清楚“为什么这么做”。《RNA-seq 数据分析实用方法》这个标题，让我对它寄予了厚望。我希望这本书能在提供具体操作步骤的同时，深入浅出地解释背后所依据的生物学原理和统计学基础。例如，在进行差异表达分析时，为什么需要进行样本标准化？不同的标准化方法（如TMM, RLE）的原理和适用性是什么？在解释差异表达基因列表时，除了通路富集分析，是否还有其他更具信息量的方法，比如GO term的细致解读，或者与其他数据库的整合分析？我对如何进行科学严谨的统计推断，以及如何避免分析中的常见误区特别关注。此外，我希望书中能强调数据可视化在结果解读中的重要性，并提供一些高质量、信息量丰富的图表绘制技巧，比如如何制作复杂的生存曲线图，或者如何整合多种数据源绘制整合性图谱。我期待这本书能帮助我建立起扎实的理论基础和批判性的分析思维，成为一个能够独立、有效地解读RNA-seq数据的研究者。
评分太过基础了，以为会有什么深入分析的，结果没有
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