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R语言及Bioconductor生物信息学应用-一本已经面世的R红宝书,*,R语言在生物信息学中的应用,R语言在生物信息学中的应用,本书的编写在国内国际都是一个创新,本书特色,从实际课题出发，提出解决这个问题的思路，结合用到的原理或基础知识，但更偏重整个解决问题的框架和流程，选用一种简单易学但功能强大的语言，把讲解延伸到具体程序代码，让读者100%经历整个课题研究过程。最大的创新点是：实际课题直接来自已发表的SCI文章，全部都是真枪实弹，不杜撰所谓“实际应用”。国内外尚未见到与SCI文章紧密结合的生物信息书籍。本书是多名R领域专家（全部都是一线科研工作者）通过互联网联手写作。在前期网上调研的基础上，尽量在本书内突出大多数人普遍关心而又难找相关资料的问题。所见即所得，学到的知识可以通过简单编程（仅仅代码拷贝粘贴）加以实现，印象深刻，学了不会忘。提出三板斧学习法，让无基础的人也能编程。本书作者通过QQ群直接面向读者答疑，并且共享了大量的参考资料和习题答案。使用正版书籍的读者都可以入群享受最好的服务。不在书中罗列基础知识凑字数，也不使用光盘，既能减轻读者负担，又能保护环境。,欢迎大家直接购买,天津科技翻译出版社本书定价58元，群内读者预定50元（包快递费）；团购5本以上45元（包快递费）；50本40元（包快递费）；如果大学指定为教材，我可以提供更多材料，长期合作，打造精品课程,支付方式：支付宝,支付宝账号：pibobo何静留言：姓名+R语言书+册数定书后，请将邮寄地址(一定要邮编)和电话发以上电子邮件电子邮件题目是买R语言书，内容就是姓名+邮寄地址+电话,邮寄地址必须保证详细，而且有人签收，,详细目录,第一章R基础知识41.1什么是R41.1.1R语言的起源41.1.2R语言的特点51.1.3R语言的主要用途71.1.4R语言的应用现状和发展趋势101.2R的下载与安装121.2.1主程序的下载与安装121.2.2扩展包的下载与安装141.2.3R语言的集成开发环境161.2.4R主程序和扩展包的管理与升级191.3R语言快速入门211.3.1从哪里入手开始学习R211.3.2三板斧搞定R语言211.3.3一个例子来说明三板斧221.4一些简单的语法知识231.4.1什么是编程231.4.2变量231.4.3函数241.4.4综合案例251.5本章源代码详解及小结251.5.1例1-1251.5.2例1-2261.5.3例1-3271.5.4例1-4281.5.5小结30参考文献：31,详细目录,第二章生物信息学基础知识42.1中心法则-生物信息流42.1.1生物大分子42.1.2中心法则72.1.3基因组、转录组和蛋白质组82.1.4非编码RNA和microRNA92.2测序与序列分析102.2.1DNA测序技术102.2.2第二代测序技术的应用领域122.2.3序列分析132.2.4序列比对和相似性搜索142.2.5分子进化和系统发生树152.3基因表达分析172.3.1基因表达的检测方法172.3.2基因表达数据分析182.3.3基因表达差异的显著性分析192.3.4基因本体论分析202.3.5通路分析222.4注释、统计与可视化222.4.1注释与ID映射232.4.2统计与可视化23参考文献：24,详细目录,第三章R在生物信息学中的简单应用23.1一个序列分析课题23.1.1课题背景23.1.2研究目的与实验设计23.1.3数据获取与处理流程33.2用R包（非bioconductor）实现课题43.2.1定义全部函数（例3-1）43.2.2课题实现133.2.3源代码详解与小结163.3用R包（bioconductor）实现课题一213.3.1重新设计数据处理流程和全部函数（例3-2）213.3.2课题实现253.3.3源代码详解与小结263.4用R包（bioconductor）实现课题二263.41重新设计数据处理流程和全部函数（例3-3）263.4.2课题实现353.4.3源代码详解与小结35,详细目录,第四章Bioconductor简介14.1什么是Bioconductor24.1.1Bioconductor的起源24.1.2Bioconductor主要特点24.2Bioconductor包的分类介绍54.2.1三大板块分类介绍54.2.2软件包的进一步介绍64.2.3按照应用领域分类94.3从R到Bioconductor的跨越：Biostrings，BiomaRt以及AnnotationDbi包124.3.1应用Biostrings处理生物序列134.3.2应用BiomaRt获取实验数据与注释信息214.3.3应用AnnotationDbi生成注释包27参考文献：32,详细目录,第五章Bioconductor分析基因芯片数据5.1快速入门25.2基因芯片基础知识35.2.1探针组35.2.2主要的芯片文件格式45.3基因芯片数据预处理55.3.1数据输入65.3.2质量控制75.3.3背景校正、标准化和汇总175.3.4预处理的一体化算法205.4基因芯片数据分析245.4.1选取差异表达基因245.4.2注释275.4.3统计分析及可视化285.5芯片处理实际课题一395.5.1课题背景395.5.2数据集与预处理405.5.3R程序与代码讲解415.6芯片处理实际课题二425.6.1课题背景425.6.2数据集与处理过程435.6.3R程序与代码讲解435.7芯片处理实际课题三445.7.1课题背景445.7.2数据集与处理过程455.7.3R程序与代码讲解46参考文献：48,详细目录,第六章Bioconductor分析RNA-seq数据46.1示例课题介绍46.1.1课题背景46.1.2数据集和处理过程46.2高通量测序基础知识56.2.1高通量测序原理56.2.2测序的质量分数96.2.3高通量测序文件格式126.3RNA-seq技术的特点166.3.1RNA-seq对芯片的优势166.3.2RNA-seq存在的问题176.4RNA-seq数据预处理186.4.1质量控制186.4.2读段清理226.4.3转录组组装256.4.4转录组定量和标准化256.4.5线性相关系数276.5RNA-seq数据分析286.5.1基因表达差异的显著性分析286.5.2RNA-seq数据的其它分析31参考文献：31,详细目录,第七章R的高级语法与如何创建R包7.1R的高级语法27.1.1数据类型及相互转换27.1.2向量运算67.1.3函数87.1.4循环与条件97.1.5输入输出117.1.6对象和类127.