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, ; Sun, Jun, ; Chen, Ding-Geng, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biometría  Grandes datos  Estadística y Computación  Bioestadística Clasificación: 519.5 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This unique book addresses the statistical modelling and analysis of microbiome data using cutting-edge R software. It includes real-world data from the authors' research and from the public domain, and discusses the implementation of R for data analysis step by step. The data and R computer programs are publicly available, allowing readers to replicate the model development and data analysis presented in each chapter, so that these new methods can be readily applied in their own research. The book also discusses recent developments in statistical modelling and data analysis in microbiome research, as well as the latest advances in next-generation sequencing and big data in methodological development and applications. This timely book will greatly benefit all readers involved in microbiome, ecology and microarray data analyses, as well as other fields of research. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Analysis of Microbiome Data with R [documento electrónico] / Xia, Yinglin, ; Sun, Jun, ; Chen, Ding-Geng,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Biometría  Grandes datos  Estadística y Computación  Bioestadística Clasificación: 519.5 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This unique book addresses the statistical modelling and analysis of microbiome data using cutting-edge R software. It includes real-world data from the authors' research and from the public domain, and discusses the implementation of R for data analysis step by step. The data and R computer programs are publicly available, allowing readers to replicate the model development and data analysis presented in each chapter, so that these new methods can be readily applied in their own research. The book also discusses recent developments in statistical modelling and data analysis in microbiome research, as well as the latest advances in next-generation sequencing and big data in methodological development and applications. This timely book will greatly benefit all readers involved in microbiome, ecology and microarray data analyses, as well as other fields of research. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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