Author: Cedric Gondro

Publisher: Springer

ISBN: 3319144758

Category: Medical

Page: 270

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Through this book, researchers and students will learn to use R for analysis of large-scale genomic data and how to create routines to automate analytical steps. The philosophy behind the book is to start with real world raw datasets and perform all the analytical steps needed to reach final results. Though theory plays an important role, this is a practical book for graduate and undergraduate courses in bioinformatics and genomic analysis or for use in lab sessions. How to handle and manage high-throughput genomic data, create automated workflows and speed up analyses in R is also taught. A wide range of R packages useful for working with genomic data are illustrated with practical examples. The key topics covered are association studies, genomic prediction, estimation of population genetic parameters and diversity, gene expression analysis, functional annotation of results using publically available databases and how to work efficiently in R with large genomic datasets. Important principles are demonstrated and illustrated through engaging examples which invite the reader to work with the provided datasets. Some methods that are discussed in this volume include: signatures of selection, population parameters (LD, FST, FIS, etc); use of a genomic relationship matrix for population diversity studies; use of SNP data for parentage testing; snpBLUP and gBLUP for genomic prediction. Step-by-step, all the R code required for a genome-wide association study is shown: starting from raw SNP data, how to build databases to handle and manage the data, quality control and filtering measures, association testing and evaluation of results, through to identification and functional annotation of candidate genes. Similarly, gene expression analyses are shown using microarray and RNAseq data. At a time when genomic data is decidedly big, the skills from this book are critical. In recent years R has become the de facto tool for analysis of gene expression data, in addition to its prominent role in analysis of genomic data. Benefits to using R include the integrated development environment for analysis, flexibility and control of the analytic workflow. Included topics are core components of advanced undergraduate and graduate classes in bioinformatics, genomics and statistical genetics. This book is also designed to be used by students in computer science and statistics who want to learn the practical aspects of genomic analysis without delving into algorithmic details. The datasets used throughout the book may be downloaded from the publisher’s website./p
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A Bioinformatics Primer for the Analysis of Genetic Data

Author: Michael R. Barnes

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 0470026197

Category: Computers

Page: 554

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Bioinformatics for geneticists describes the key bioinformatics and genetic analysis processes that are needed to identify human genetic determinants. Including SNP functional analysis and statistical genetics.
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Author: Dirk F. Moore

Publisher: Springer

ISBN: 3319312456

Category: Medical

Page: 226

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Applied Survival Analysis Using R covers the main principles of survival analysis, gives examples of how it is applied, and teaches how to put those principles to use to analyze data using R as a vehicle. Survival data, where the primary outcome is time to a specific event, arise in many areas of biomedical research, including clinical trials, epidemiological studies, and studies of animals. Many survival methods are extensions of techniques used in linear regression and categorical data, while other aspects of this field are unique to survival data. This text employs numerous actual examples to illustrate survival curve estimation, comparison of survivals of different groups, proper accounting for censoring and truncation, model variable selection, and residual analysis. Because explaining survival analysis requires more advanced mathematics than many other statistical topics, this book is organized with basic concepts and most frequently used procedures covered in earlier chapters, with more advanced topics near the end and in the appendices. A background in basic linear regression and categorical data analysis, as well as a basic knowledge of calculus and the R system, will help the reader to fully appreciate the information presented. Examples are simple and straightforward while still illustrating key points, shedding light on the application of survival analysis in a way that is useful for graduate students, researchers, and practitioners in biostatistics.
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Author: Bradley C. Boehmke, Ph.D.

Publisher: Springer

ISBN: 3319455990

Category: Computers

Page: 238

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This guide for practicing statisticians, data scientists, and R users and programmers will teach the essentials of preprocessing: data leveraging the R programming language to easily and quickly turn noisy data into usable pieces of information. Data wrangling, which is also commonly referred to as data munging, transformation, manipulation, janitor work, etc., can be a painstakingly laborious process. Roughly 80% of data analysis is spent on cleaning and preparing data; however, being a prerequisite to the rest of the data analysis workflow (visualization, analysis, reporting), it is essential that one become fluent and efficient in data wrangling techniques. This book will guide the user through the data wrangling process via a step-by-step tutorial approach and provide a solid foundation for working with data in R. The author's goal is to teach the user how to easily wrangle data in order to spend more time on understanding the content of the data. By the end of the book, the user will have learned: How to work with different types of data such as numerics, characters, regular expressions, factors, and dates The difference between different data structures and how to create, add additional components to, and subset each data structure How to acquire and parse data from locations previously inaccessible How to develop functions and use loop control structures to reduce code redundancy How to use pipe operators to simplify code and make it more readable How to reshape the layout of data and manipulate, summarize, and join data sets
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Author: Gianluca Baio,Andrea Berardi,Anna Heath

Publisher: Springer

ISBN: 3319557181

Category: Medical

Page: 168

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The book provides a description of the process of health economic evaluation and modelling for cost-effectiveness analysis, particularly from the perspective of a Bayesian statistical approach. Some relevant theory and introductory concepts are presented using practical examples and two running case studies. The book also describes in detail how to perform health economic evaluations using the R package BCEA (Bayesian Cost-Effectiveness Analysis). BCEA can be used to post-process the results of a Bayesian cost-effectiveness model and perform advanced analyses producing standardised and highly customisable outputs. It presents all the features of the package, including its many functions and their practical application, as well as its user-friendly web interface. The book is a valuable resource for statisticians and practitioners working in the field of health economics wanting to simplify and standardise their workflow, for example in the preparation of dossiers in support of marketing authorisation, or academic and scientific publications.
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Author: Constantino Antonio García Martínez,Abraham Otero Quintana,Xosé A. Vila,María José Lado Touriño,Leandro Rodríguez-Liñares,Jesús María Rodríguez Presedo,Arturo José Méndez Penín

Publisher: Springer

ISBN: 3319653555

Category: Medical

Page: 157

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This book introduces readers to the basic concepts of Heart Rate Variability (HRV) and its most important analysis algorithms using a hands-on approach based on the open-source RHRV software. HRV refers to the variation over time of the intervals between consecutive heartbeats. Despite its apparent simplicity, HRV is one of the most important markers of the autonomic nervous system activity and it has been recognized as a useful predictor of several pathologies. The book discusses all the basic HRV topics, including the physiological contributions to HRV, clinical applications, HRV data acquisition, HRV data manipulation and HRV analysis using time-domain, frequency-domain, time-frequency, nonlinear and fractal techniques. Detailed examples based on real data sets are provided throughout the book to illustrate the algorithms and discuss the physiological implications of the results. Offering a comprehensive guide to analyzing beat information with RHRV, the book is intended for masters and Ph.D. students in various disciplines such as biomedical engineering, human and veterinary medicine, biology, and pharmacy, as well as researchers conducting heart rate variability analyses on both human and animal data.
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Author: T. A. Brown

Publisher: Spektrum Akademischer Verlag

ISBN: 9783827428684

Category: Science

Page: 298

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Gentechnologie für Einsteiger hat sich weltweit als leicht verständliche Einführung in dieses wichtige und spannende Wissenschaftsgebiet bewährt. Die sechste Auflage bleibt dem Grundkonzept früherer Auflagen treu, widmet sich aber auch neuen, wachsenden Forschungsfeldern. Das Buch bleibt damit ein unentbehrlicher Leitfaden für Studierende in den Biowissenschaften und ihren zahlreichen Teilgebieten. Es eignet sich auch bestens als Einführung für alle, die sich in ihrem Beruf mit den Grundlagen des Themas vertraut machen müssen.
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Author: Gregg Hartvigsen

Publisher: Columbia University Press

ISBN: 0231537042

Category: Science

Page: 160

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R is the most widely used open-source statistical and programming environment for the analysis and visualization of biological data. Drawing on Gregg Hartvigsen's extensive experience teaching biostatistics and modeling biological systems, this text is an engaging, practical, and lab-oriented introduction to R for students in the life sciences. Underscoring the importance of R and RStudio in organizing, computing, and visualizing biological statistics and data, Hartvigsen guides readers through the processes of entering data into R, working with data in R, and using R to visualize data using histograms, boxplots, barplots, scatterplots, and other common graph types. He covers testing data for normality, defining and identifying outliers, and working with non-normal data. Students are introduced to common one- and two-sample tests as well as one- and two-way analysis of variance (ANOVA), correlation, and linear and nonlinear regression analyses. This volume also includes a section on advanced procedures and a chapter introducing algorithms and the art of programming using R.
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Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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Die Revolution, die unser Leben verändern wird

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.
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Author: Bruce Alberts,Alexander Johnson,Julian Lewis,Martin Raff,Keith Roberts,Peter Walter

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527323848

Category: Cells

Page: 1928

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Seit einem Vierteljahrhundert ist 'Molekularbiologie der Zelle' das führende Lehrbuch im Bereich Zellbiologie. Diese erfolgreiche Tradition wird nun mit der fünften Auflage fortgesetzt, die vollständig überarbeitet und aktualisiert wurde. Mit zahlreichen inhaltlichen Neuerungen stellt sie unser aktuelles, sich rasch weiterentwickelndes Wissens zum zentralen Gegenstand der Biologie dar - der Zelle.
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Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.
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Author: Tara Rodden Robinson

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527811478

Category: Science

Page: 400

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Die Genetik ist eine der Naturwissenschaften, deren Wissen am schnellsten wächst und deren Erkenntnisse ständig in Bewegung und in der Diskussion sind. "Genetik für Dummies" erklärt, was überhaupt hinter diesem spannenden Thema steckt. Die Autorin Tara Rodden Robinson erklärt die Grundlagen der Vererbungslehre wie die Mendelschen Regeln, wie Zellen aufgebaut sind und sie sich teilen. Sie zeigt, wie die DNA aufgebaut ist, wie sie kopiert und richtig in Proteine übersetzt wird. Außerdem geht sie auf die Bedeutung der Genetik in der Humanmedizin ein, wie Genmutationen und Erbkrankheiten entstehen. Sie erläutert, was beim Klonen passiert und was sich überhaupt hinter dem Begriff Gentechnik verbirgt. Auch die heißen Themen wie Stammzellentherapie und der Einsatz der Genetik in der Rechtsmedizin werden behandelt.
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The Molecular Basis of Human Disease

Author: William B. Coleman,Gregory J. Tsongalis

Publisher: Academic Press

ISBN: 9780123859129

Category: Science

Page: 664

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Molecular Pathology: The Molecular Basis of Human Disease provides a current and comprehensive view of the molecular basis and mechanisms of human disease. Combining accepted principles with broader theoretical concepts and with contributions from a group of experts, the book looks into disease processes in the context of traditional pathology and their implications for translational molecular medicine. It also discusses concepts in molecular biology and genetics, recent scientific and technological advances in modern pathology, the concept of ""molecular pathogenesis"" of disease, and how disease evolves from normal cells and tissues due to perturbations in molecular pathways. The book describes the integration of molecular and cellular pathogenesis using a bioinformatics approach and a systems biology approach to disease pathogenesis. It also discusses current and future strategies in molecular diagnosis of human disease, and the impact of molecular diagnosis on treatment decisions and the practice of personalized medicine. This book is a valuable resource for students, biomedical researchers, practicing physician-scientists who undertake disease-related basic science and translational research, and pathology residents and other postdoctoral fellows. * Exam Master® web site will host "Self-assessment" questions that students can use to study for the molecular section of the board exam * Companion Web Site – will host a complete set of PowerPoint slides: to include images from the book and additional images for teaching; course materials; lecture materials * Teaches from the perspective of “integrative systems biology, which encompasses the intersection of all molecular aspects of biology, as applied to understanding human disease * Outlines the principles and practice of molecular pathology * Explains the practice of “molecular medicine and the translational aspects of molecular pathology
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Author: A. Engler

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3867411662

Category:

Page: 444

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Grundlagen-Lehrbuch zur gesamten Pflanzenkunde von 1902.
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Author: Ralf R. Mendel

Publisher: UTB

ISBN: 3825234231

Category: Science

Page: 304

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Das Lehrbuch vermittelt in kompakter Form, verständlichem Text und anschaulichen Abbildungen die Grundlagen der Zellbiologie am Beispiel der Pflanzenzelle. Auch auf die tierische Zellbiologie wird im Vergleich eingegangen. Das Buch gibt den Bachelorstudenten eine Einführung und den Masterstudenten einen Überblick.
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Author: Michael R. Emmert-Buck,John W. Gillespie,Rodrigo F. Chuaqui

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 9783540220060

Category: Medical

Page: 224

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The book provides an updated overview of molecular analysis of human tissues, and the impact this analysis has on diagnosis and prognosis of human diseases. Special emphasis is placed on human cancer and the future directions of the field. Methods of handling clinical tissue samples, including the impact of handling on subsequent molecular analysis, are also discussed. In addition, detailed protocols for molecular analysis of DNA, RNA and protein, with special emphasis on molecular analysis of highly complex human tissue samples containing mixtures of cell populations, are provided.
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Author: Andrew C. Harvey

Publisher: De Gruyter Oldenbourg

ISBN: 9783486230062

Category:

Page: 379

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Gegenstand des Werkes sind Analyse und Modellierung von Zeitreihen. Es wendet sich an Studierende und Praktiker aller Disziplinen, in denen Zeitreihenbeobachtungen wichtig sind.
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Author: Arnold Berk,David Baltimore,Harvey Lodish,James Darnell,Paul Matsudaira,S. Lawrence Zipursky

Publisher: Walter de Gruyter

ISBN: 3110810573

Category: Science

Page: 1491

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