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☆☆☆☆☆

出版者:Oxford University Press, USA

作者:Conrad Bessant

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2009-02-28

价格:USD 55.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780199230235

丛书系列:

图书标签:

bioinformatics
SQL
R
Perl
Bioinformatics
英文原版
Bioinformatics
Computational Biology
Python
Data Analysis
Algorithms
Genomics
Proteomics
Machine Learning
Biostatistics
Software Development

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具体描述

Modern bioinformatics encompasses a broad and ever-changing range of activities involved with the management and analysis of data from molecular biology experiments. Despite the diversity of activities and applications, the basic methodology and core tools needed to tackle bioinformatics problems is common to many projects. Building Bioinformatics Solutions provides a comprehensive introduction to this methodology, explaining how to acquire and use the most popular development tools, how to apply them to build processing pipelines, and how to make the results available through visualisations and web-based services for deployment either locally or via the Internet. The main development tools covered in this book are the MySQL database management system, the Perl programming language, and the R language for statistical computing. These industry standard open source tools form the core of many bioinformatics projects, both in academia and industry. The methodologies introduced are platform independent, and all the examples that feature have been tested on Windows, Linux and Mac OS.This advanced textbook is suitable for graduate students and researchers in the life sciences who wish to automate analyses or create their own databases and web-based tools. No prior knowledge of software development is assumed. Having worked through the book, the reader should have the necessary core skills to develop computational solutions for their specific research programmes. The book will also help the reader overcome the inertia associated with penetrating this field, and provide them with the confidence and understanding required to go on to develop more advanced bioinformatics skills.

作者简介

Conrad Bessant is the founder and head of the Cranfield University Bioinformatics Group, and designed the University's popular MSc in Applied Bioinformatics, which has been running since 2002. Conrad is now primarily focussed on research, with collaborators including leading academics and blue chip companies. His research interests include multivariate data analysis, data integration and machine learning, particularly applied to proteomics and metabolomics.

Ian Shadforth holds a degree in Natural Sciences from Cambridge, and an Engineering Doctorate in Bioinformatics from Cranfield University. He is currently a project leader at LifeScan Scotland Ltd, a division of Johnson & Johnson. He is focussed on the field of diabetes management, including the provision of new tools and educational programmes as well as applying his research expertise to biomarker discovery and related concepts.

Darren Oakley has a degree in Biochemistry, and a Bioinformatics MSc and PhD from Cranfield University. He is now working as a developer in the High Throughput Gene Targeting group at the Wellcome Trust Sanger Institute, helping to develop and maintain web-based tracking, monitoring and reporting systems for the laboratory.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Building Bioinformatics Solutions with Perl, R and MySQL, 这本书的名字乍一看不错，涵盖了生物信息学的几种必备工具，但是内容真的没有当时想象的那么好。首先，这本书很薄，但是涵盖的面又很广，不能详细的阐述每一个细节，只是介绍了常用的一些应用，而且是作者认为的，...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的一点是它的“批判性思维”的培养。很多入门读物倾向于提供标准化的“最佳实践”，仿佛生物信息学是一门已经定型的科学。但现实是，数据源的多样性和实验设计的千变万化，要求我们具备灵活应变的能力。这本书没有给人一种“只要照做，结果就一定完美”的错觉，反而处处提醒读者，每一个选择背后都有其代价和局限性。它鼓励读者去质疑默认参数，去探究不同统计模型背后的假设条件。例如，在差异表达分析的讨论中，作者详细对比了几种统计检验方法的适用场景，并用清晰的图表说明了当数据不满足正态分布假设时，选择不同方法的风险。这种引导读者深入思考的教学方式，远比简单地复制粘贴代码来得有价值。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想系统性地梳理一下自己在基因组测序数据分析中存在的知识盲区。坦白说，市面上介绍相关主题的书籍汗牛充栋，但真正能做到兼顾理论深度与实际操作指导的凤毛麟角。这本书在介绍完基础的生物学背景后，并没有立刻跳入代码的海洋，而是花了相当的篇幅讨论“为什么我们需要这样做”，从生物学问题的提出到数据采集的每一个环节都进行了深入的探讨。这种自上而下的结构安排，让我构建了一个坚实的知识框架，而不是零散地记住几个命令。特别是关于质量控制和数据可视化的章节，作者提供的不仅仅是标准流程，还有很多“高级技巧”，比如如何定制化绘图以更好地向非专业人士解释复杂的生物学发现，这种对沟通艺术的重视，让我对这本书的评价又高了一层。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常挑剔的读者，尤其对于需要长时间投入阅读的技术书籍。很多作者似乎忘记了读者的大部分时间是在工作站前度过的，而不是在宁静的书房里。然而，这本书的排版和字体选择非常人性化，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻。更让我惊喜的是，它在探讨现代计算环境的应用时，没有停留在传统的本地服务器层面，而是巧妙地融入了云计算平台上的资源调度和并行计算策略。这体现了作者对当前生物信息学发展前沿的敏锐捕捉。书中关于如何优化内存和CPU使用的章节，简直就是一本实用的性能调优指南，让我立刻就能在手头的项目中找到改进的空间，实实在在地提升了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，仿佛与一位经验丰富的导师进行了一对一的辅导。作者的语言风格既专业又充满热情，完全没有那种高高在上的学究气。我特别喜欢其中穿插的一些“经验之谈”，这些内容往往不会出现在标准的课程大纲里，但却是实战中决定成败的关键。比如，关于如何有效地管理和组织复杂的分析项目，如何构建可重复的研究环境，以及如何应对突发的数据错误——这些都是我在实际工作中摸爬滚打才领悟到的教训，而这本书却将它们系统地总结了出来。它不仅仅是教授“技术”，更是在传递一种严谨、高效、面向解决问题的“工程思维”，这对于任何希望在这个领域走得更远的人来说，都是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是别出心裁，那种深邃的蓝色调，配上几何图形的排版，一下子就抓住了我的眼球。我原以为这又是一本枯燥乏味的技术手册，但翻开第一页，我就被作者清晰而富有条理的叙述方式所吸引。它不像很多同类书籍那样堆砌晦涩的术语，而是用一种近乎讲故事的口吻，将复杂的生物信息学概念娓娓道来。我尤其欣赏书中对于数据处理流程的细致拆解，那些原本让我望而生畏的脚本和算法，在作者的笔下变得清晰易懂，每一步骤都有明确的目的和对应的代码示例，这对于我这种需要快速上手实践的初学者来说，简直是雪中送炭。而且，书中对不同分析工具的优劣势的客观对比，也展现了作者深厚的行业洞察力，而不是一味地推崇某种“万能”的解决方案，这种平衡的视角非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆