大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析 : 解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

書誌事項

大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析 : 解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

編集河野暢明

(実験医学, 別冊)

羊土社, 2025.7

タイトル別名

大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析 : 解析のゴールドスタンダードを学び、生成AI (えーあい) との対話でPython・R (ぱいそん・あーる) を使いこなす

大規模データで困ったときにまず図を描くことからはじめる生命科学データ解析 : 解析のゴールドスタンダードを学び生成AIとの対話でPython Rを使いこなす

生命科学データ解析 : 大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる : 解析のゴールドスタンダードを学び生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

タイトル読み

ダイキボ データ デ コマッタ トキ ニ、マズ ズ オ カク コト カラ ハジメル セイメイ カガク データ カイセキ : カイセキ ノ ゴールド スタンダード オ マナビ、セイセイ AI トノ タイワ デ Python・R オ ツカイコナス

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注記

表現種別: テキスト (ncrcontent), 機器種別: 機器不用 (ncrmedia), キャリア種別: 冊子 (ncrcarrier)

背に「実別97」とあり

文献: 各章末にあり

索引: p345-347

内容説明・目次

内容説明

膨大なデータは「図」という形で結晶化されてこそ、理解への礎となる。

目次

  • 第1部 生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ(ゲノム;トランスクリプトーム;メタゲノム/16S rRNAアンプリコンシークエンスデータ;ChIP(クロマチン免疫沈降)‐seq;Hi‐Cデータ;シングルセルトランスクリプトーム―公開データとの統合・比較解析;プロテオーム―網羅的なタンパク質解析と図表作成・データ登録;顕微鏡データ―デジタルスティニングによる細胞核の可視化と形態解析;高速原子間カ顕微鏡(AFM)データ)
  • 第2部 LLMとの対話を通じて理想のデータビジュアルをつくる(データから適切なグラフを選ぶ方法;環状ゲノムマップ Circosを用いた作成方法;ヒートマップ;主成分分析(PCA);注釈付き系統樹;ChIP(クロマチン免疫沈降)−seqピーク解析;UMAP・Trajectory解析―シングルセルRNA−seqデータの描画;MAプロット・Volcanoプロット―RStudioを使用した遺伝子発現変動を示す図の描き方)

「BOOKデータベース」 より

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