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R语言及BIOCONDUCTOR在生物信息学中的应用.rar

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简介：
本资源介绍了R语言及其专为生物信息学设计的Bioconductor库的应用。通过实例演示如何使用这些工具进行基因表达分析、数据可视化和统计推断，助力科研人员高效开展生物学研究。 《R语言与BIOCONDUCTOR生物信息学应用》书籍影印版，PDF。

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  • R语言及BIOCONDUCTOR在生物信息学中的应用.rar
    优质
    本资源介绍了R语言及其专为生物信息学设计的Bioconductor库的应用。通过实例演示如何使用这些工具进行基因表达分析、数据可视化和统计推断，助力科研人员高效开展生物学研究。 《R语言与BIOCONDUCTOR生物信息学应用》书籍影印版，PDF。
     
  • R语言及Bioconductor在生物信息学中的应用_
    优质
    本课程介绍R语言及其在生物信息学分析中的强大工具包Bioconductor的基础知识和高级功能，帮助学生掌握数据处理、统计分析与可视化技能。 这本书详细介绍了R与Bioconductor在生物信息学中的应用。不仅深入讲解了相关生物信息学内容，还涵盖了算法流程及程序编程等方面的知识。
     
  • R语言生物信息学分析
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    《R语言生物信息学分析》是一本介绍如何利用R编程语言进行生物学数据处理与统计分析的专业书籍，涵盖基因表达、序列比对等主题。 在R语言的生物信息分析中，可以使用vegan包进行Anosim分析。
     
  • 生物信息学专业中利用GEO数据库进行ID转换时常用GPL平台及其对应BIOconductor R包的总结
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    本简介总结了在生物信息学研究中使用GEO数据库进行基因标识符转换时常用的GPL平台及相应的R/Bioconductor软件包，为研究人员提供便捷的信息资源和工具参考。 在生物信息学专业领域进行GEO数据库挖掘并执行ID转换时，常用GPL平台对应的BIOconductor的R包总结如下：
     
  • Python在生物信息学中的应用（中文版）.pdf
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    本书为Python编程语言在生物信息学领域的应用提供了详尽指南，涵盖数据处理、算法实现及工具开发等内容，适合相关领域研究人员和学生阅读。 生物信息分析与Python脚本开发是适合生物信息行业编程爱好者的技能组合。
     
  • FastQC在生物信息学质量控制中的应用
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    简介：本文探讨了FastQC工具在生物信息学领域中用于测序数据的质量控制和初步分析的应用方法与重要性。 生物信息分析基础软件主要用于高通量测序数据的质控分析。
     
  • 生物信息学中深度学习的应用
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    本研究聚焦于生物信息学领域内深度学习技术的应用与进展，探讨其在基因组分析、蛋白质结构预测及药物发现等方面的重要作用。 基因增强子在深度学习中的预测方法及应用。
     
  • 利用SQL在R语言中的应用
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    本教程介绍如何在R语言中使用SQL进行数据处理和分析，帮助用户掌握sqldf等包的应用技巧，实现高效的数据操作。 R语言使用SQL案例教学涉及加载相关包以及注意R语言中的语法细节。
     
  • R语言在医学统计分析中的应用
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    本课程介绍如何利用R语言进行医学数据的统计分析，涵盖从基础的数据处理到高级的模型构建与结果解读。 相较于 R 在其他行业的广泛应用，在医学领域其应用相对较少。目前，SPSS 和 SAS 是该领域的主流工具。本书旨在介绍 R 语言在医学研究中的具体应用，并使用 markdown 的衍生版本 R Markdown（Rmd）V2 进行编写工作，在 TeXLive 环境下通过 xelatex 编译完成。书中所有涉及的 R 代码均基于 knitr 包来运行和生成，且已在 R 3.2 版本中进行了严格的测试验证。操作系统环境为 Linux Mint 17.2。
     
  • R语言在生信分析论文中的应用与代码技巧
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    本课程聚焦于利用R语言进行生物信息学数据分析及论文写作，涵盖数据处理、统计分析、可视化展示等关键技能，并分享实用编程技巧。 TCGA GEO数据处理包括基因注释、差异分析以及GO、KEGG和GSEA富集分析。此外还包括肿瘤突变负荷与免疫浸润的评估，LASSO回归、随机森林及SVM-RFE等机器学习方法的应用，COX回归用于生存预测模型构建，WGCNA网络进行相关性分析，并采用共识聚类以发现样本亚群特征。同时也会探索药物敏感性的关系以及干性和免疫浸润指数的影响，最终建立预后模型。这些工作均涉及R语言编程实现相应代码。