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読書ガイド
対象読者
生物、医学、定量分野からゲノム解析へ入る高学年と初期大学院向け。異なる背景を明示的に考慮し、計算処理をデータを生む実験と生物学的な問いへ結ぶ。
前提知識
分子生物学と基礎統計が役立つが、背景に応じて入口を選べる。生物系はRから、定量系はゲノム構成、遺伝子調節、実験測定から始めるとよい。
扱う内容
ゲノムの生物、高スループット技術、Rからデータ処理、統計的探索、ゲノム解析の流れへ進む。複数の測定例で計算と解釈を重視し、個別コマンドの集積ではなく科学的課題から道具を学ぶ。
使い方
小データの測定法、実験単位、比較、変動要因を処理の前に記す。原入力を残し変換をコードへ記録する。推定の前に品質と試料の関係を見て、フィルタや正規化の変更では仮定と影響を説明する。例を再現した後、別実験へ適用するための検証を列挙する。
版と出典
著者のオンライン全文は2020年9月30日付、本文CC BY-NC-SA 4.0。コードとデータの条件は別に確認する。出版社の見本ではなく全読書版であり、パッケージの更新には例の調整が必要な場合がある。
