Transcriptome Analysis / Cellerino, Alessandro  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Transcriptome Analysis : Introduction and Examples from the Neurosciences Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cellerino, Alessandro, ; Sanguanini, Michele, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Pisa : Scuola Normale Superiore Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIV, 188 p. ISBN/ISSN/DL: 978-88-7642-642-1 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: Genética de poblaciones  Bioinformática  Biología Computacional y de Sistemas Clasificación: 576.58 Resumen: El objetivo de este libro es ser una guía accesible para estudiantes de pregrado y posgrado sobre el nuevo campo de la biología basada en datos. Las tecnologías de secuenciación de próxima generación han puesto el análisis de la expresión genética a escala genómica en la caja de herramientas estándar de los biólogos experimentales. Sin embargo, la interpretación biológica de datos de alta dimensión se ve dificultada por la falta de un lenguaje común entre los científicos experimentales y de datos. Al combinar la teoría con ejemplos prácticos de cómo se utilizaron herramientas específicas para obtener conocimientos novedosos en biología, particularmente en neurociencias, el libro pretende enseñar a los estudiantes cómo diseñar, analizar y extraer conocimientos biológicos a partir de experimentos de secuenciación de transcriptomas. Los estudiantes de pregrado y posgrado en ciencias biomédicas y cuantitativas se beneficiarán de este texto, así como los académicos no capacitados en el tema. Nota de contenido: Preface -- Introduction: why study transcriptomics? -- 1. Data distribution and visualisation -- 2. Next-generation RNA sequencing -- 3. RNA-seq raw data processing -- 4. Differentially expressed gene detection & analysis -- 5. Unbiased clustering methods -- 6. Knowledge-based clustering methods -- 7. Network analysis -- 8. Mesoscale transcriptome analysis -- 9. Microscale transcriptome analysis -- Bibliography -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : The goal of this book is to be an accessible guide for undergraduate and graduate students to the new field of data-driven biology. Next-generation sequencing technologies have put genome-scale analysis of gene expression into the standard toolbox of experimental biologists. Yet, biological interpretation of high-dimensional data is made difficult by the lack of a common language between experimental and data scientists. By combining theory with practical examples of how specific tools were used to obtain novel insights in biology, particularly in the neurosciences, the book intends to teach students how to design, analyse, and extract biological knowledge from transcriptome sequencing experiments. Undergraduate and graduate students in biomedical and quantitative sciences will benefit from this text as well as academics untrained in the subject. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Transcriptome Analysis : Introduction and Examples from the Neurosciences [documento electrónico] / Cellerino, Alessandro, ; Sanguanini, Michele,  . -  1 ed.  . - Pisa : Scuola Normale Superiore, 2018 . - XIV, 188 p. ISBN : 978-88-7642-642-1 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: Genética de poblaciones  Bioinformática  Biología Computacional y de Sistemas Clasificación: 576.58 Resumen: El objetivo de este libro es ser una guía accesible para estudiantes de pregrado y posgrado sobre el nuevo campo de la biología basada en datos. Las tecnologías de secuenciación de próxima generación han puesto el análisis de la expresión genética a escala genómica en la caja de herramientas estándar de los biólogos experimentales. Sin embargo, la interpretación biológica de datos de alta dimensión se ve dificultada por la falta de un lenguaje común entre los científicos experimentales y de datos. Al combinar la teoría con ejemplos prácticos de cómo se utilizaron herramientas específicas para obtener conocimientos novedosos en biología, particularmente en neurociencias, el libro pretende enseñar a los estudiantes cómo diseñar, analizar y extraer conocimientos biológicos a partir de experimentos de secuenciación de transcriptomas. Los estudiantes de pregrado y posgrado en ciencias biomédicas y cuantitativas se beneficiarán de este texto, así como los académicos no capacitados en el tema. Nota de contenido: Preface -- Introduction: why study transcriptomics? -- 1. Data distribution and visualisation -- 2. Next-generation RNA sequencing -- 3. RNA-seq raw data processing -- 4. Differentially expressed gene detection & analysis -- 5. Unbiased clustering methods -- 6. Knowledge-based clustering methods -- 7. Network analysis -- 8. Mesoscale transcriptome analysis -- 9. Microscale transcriptome analysis -- Bibliography -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : The goal of this book is to be an accessible guide for undergraduate and graduate students to the new field of data-driven biology. Next-generation sequencing technologies have put genome-scale analysis of gene expression into the standard toolbox of experimental biologists. Yet, biological interpretation of high-dimensional data is made difficult by the lack of a common language between experimental and data scientists. By combining theory with practical examples of how specific tools were used to obtain novel insights in biology, particularly in the neurosciences, the book intends to teach students how to design, analyse, and extract biological knowledge from transcriptome sequencing experiments. Undergraduate and graduate students in biomedical and quantitative sciences will benefit from this text as well as academics untrained in the subject. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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