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
著者
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
（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
電子リソースにアクセスする 全2件
大学図書館所蔵 全168件
この図書・雑誌をさがす
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