| Título : |
Transcriptome Analysis : Introduction and Examples from the Neurosciences |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Cellerino, Alessandro, Autor ; Sanguanini, Michele, Autor |
| 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. |
| Palabras clave: |
Genética de poblaciones Bioinformática Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
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. |
| 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 |
Transcriptome Analysis : Introduction and Examples from the Neurosciences [documento electrónico] / Cellerino, Alessandro, Autor ; Sanguanini, Michele, Autor . - 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.
| Palabras clave: |
Genética de poblaciones Bioinformática Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
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. |
| 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 |
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