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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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

  【目次】
  はじめに
  本書の使い方
  プログラミングの基本事項
  
  第Ⅰ部　生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ
  第1章 ゲノム
  第2章 トランスクリプトーム
  第3章 メタゲノム/16S rRNA アンプリコンシークエンスデータ
  第4章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seq
  第5章 Hi-Cデータ
  第6章 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
  第7章 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
  第8章 顕微鏡データ　～デジタルステイニングによる細胞核の可視化と形態解析
  第9章 高速原子間力顕微鏡（AFM）データ
  
  第Ⅱ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
  第1章 データから適切なグラフを選ぶ方法
  第2章 環状ゲノムマップ　～Circosを用いた作成方法
  第3章 ヒートマップ
  第4章 主成分分析（PCA）
  第5章 注釈付き系統樹
  第6章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seqピーク解析
  第7章 UMAP・Trajectory解析　～シングルセルRNA-seqデータの描画
  第8章 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
  
  索引
  執筆者一覧

• 出版社からのコメント

  生成AIと一緒に『図』を作り，複雑なデータの本質を捉えよう！

• 内容紹介

  シングルセル，メタゲノムseq，プロテオームなどの膨大なデータは『図』として可視化してこそ，真価が引き出されます．UMAP，MAプロット，ヒートマップ…本書では生成AIの力を借りながら自分で思いのままに可視化する方法を解説します！作図プロセスを通してデータの核心を掴み，より本質的な研究に進みたいあなたへ

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  河野 暢明(コウノ ノブアキ)
  ＳＦＣ（慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科／環境情報学部）准教授。２０１２年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士課程修了〔博士（学術）〕。日本学術振興会特別研究員（ＤＣ１、ＰＤ）、大阪大学大学院医学系研究科などを経て、’２３年より現職。専門は合成生物学、バイオインフォマティクス、ゲノム科学。第１８回山形県科学技術奨励賞、令和５年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。山形県鶴岡市にある慶應義塾大学鶴岡タウンキャンパスにて研究室を主宰。枯草菌・大腸菌から変形菌、アリ、クモまで多様な生物を対象に、Ｗｅｔ／Ｄｒｙを融合したアプローチで生命機能の解明と応用に取り組む

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 の商品スペック