Statistical Analysis of Microbiome Data with R / Xia, Yinglin  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Statistical Analysis of Microbiome Data with R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Xia, Yinglin, Autor ; Sun, Jun, Autor ; Chen, Ding-Geng, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXIII, 505 p. 84 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1315343-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Grandes datos  Estadística y Computación  Bioestadística Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro único aborda el modelado estadístico y el análisis de datos del microbioma utilizando software R de vanguardia. Incluye datos del mundo real de la investigación de los autores y del dominio público, y analiza la implementación de R para el análisis de datos paso a paso. Los datos y los programas informáticos R están disponibles públicamente, lo que permite a los lectores replicar el desarrollo del modelo y el análisis de datos presentados en cada capítulo, de modo que estos nuevos métodos puedan aplicarse fácilmente en su propia investigación. El libro también analiza los desarrollos recientes en modelado estadístico y análisis de datos en la investigación de microbiomas, así como los últimos avances en secuenciación de próxima generación y big data en el desarrollo y aplicaciones metodológicos. Este oportuno libro beneficiará enormemente a todos los lectores involucrados en análisis de datos de microbiomas, ecología y microarrays, así como otros campos de investigación. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to R, RStudio and ggplot2 -- Chapter 2: What are Microbiome Data? -- Chapter 3: Bioinformatic and Statistical Analyses of Microbiome Data -- Chapter 4: Power and Sample Size Calculation in Hypothesis Testing Microbiome Data -- Chapter 5: Microbiome Data Management -- Chapter 6: Exploratory Analysis of Microbiome Data -- Chapter 7: Comparisons of Diversities, OTUs and Taxa among Groups -- Chapter 8: Community Composition Study -- Chapter 9: Modeling Over-dispersed Microbiome Data -- Chapter 10: Linear Regression Modeling metadata -- Chapter 11: Modeling Zero-Inflated Microbiome Data. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Statistical Analysis of Microbiome Data with R [documento electrónico] / Xia, Yinglin, Autor ; Sun, Jun, Autor ; Chen, Ding-Geng, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XXIII, 505 p. 84 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1315343-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Grandes datos  Estadística y Computación  Bioestadística Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro único aborda el modelado estadístico y el análisis de datos del microbioma utilizando software R de vanguardia. Incluye datos del mundo real de la investigación de los autores y del dominio público, y analiza la implementación de R para el análisis de datos paso a paso. Los datos y los programas informáticos R están disponibles públicamente, lo que permite a los lectores replicar el desarrollo del modelo y el análisis de datos presentados en cada capítulo, de modo que estos nuevos métodos puedan aplicarse fácilmente en su propia investigación. El libro también analiza los desarrollos recientes en modelado estadístico y análisis de datos en la investigación de microbiomas, así como los últimos avances en secuenciación de próxima generación y big data en el desarrollo y aplicaciones metodológicos. Este oportuno libro beneficiará enormemente a todos los lectores involucrados en análisis de datos de microbiomas, ecología y microarrays, así como otros campos de investigación. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to R, RStudio and ggplot2 -- Chapter 2: What are Microbiome Data? -- Chapter 3: Bioinformatic and Statistical Analyses of Microbiome Data -- Chapter 4: Power and Sample Size Calculation in Hypothesis Testing Microbiome Data -- Chapter 5: Microbiome Data Management -- Chapter 6: Exploratory Analysis of Microbiome Data -- Chapter 7: Comparisons of Diversities, OTUs and Taxa among Groups -- Chapter 8: Community Composition Study -- Chapter 9: Modeling Over-dispersed Microbiome Data -- Chapter 10: Linear Regression Modeling metadata -- Chapter 11: Modeling Zero-Inflated Microbiome Data. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

---

1 (1 - 1 / 1) Par page : 25 50 100 200