内容简介:
《R语言与Bioconductor生物信息学应用》既是一本R语言的书，又是一本生物信息学的书，从实际课题及如何解决问题的思路出发，结合基础知识，偏重解决问题的流程，选用简单但功能强大的R语言，把讲解延伸到具体程序代码，让读者经历整个课题研究过程，学会分析并解决问题，从而加深学习印象，并真正把所学知识转化为技能。
作者简介:
高山，天津大学计算机科学与技术学院副教授。1995年考入国防科技大学电子工程学院，后转入生物信息领域，2010年毕业于南开大学生命科学学院，取得生物信息学博士学位。留美期间主要科研工作是在美国堪萨斯大学结构生物学中心和康奈尔大学BTI植物研究所完成。2013年通过天津市第八批“千人计划”青年项目）进入天津大学工作。欧剑虹，1997年考入武汉大学微生物专业学习，后进入日本大阪大学学习，2009年毕业于大阪大学，取得信息科学与技术博士学位。2011年进入麻省州立大学医学院从事生物信息研究工作。肖凯，职业数据分析师，“数据科学与R语言”博客博主，现供职于SupStat统计咨询公司，专注于R语言与大数据挖掘方面的研究。
目录:
第一章 R基础知识
1.1 什么是R
1.2 R的下载与安装
1.3 R语言快速入门
1.4 一些简单的语法知识
1.5 本章源代码详解及小结
第二章 生物信息学基础知识
2.1 中心法则——生物信息流
2.2 测序与序列分析
2.3 基因表达分析
2.4 注释、统计与可视化
第三章 R在生物信息学中的简单应用
3.1 一个序列分析课题
3.2 用R包（非Bioconductor）实现课题
3.3 用R包（Bioconductor）再实现课题（方法一）
3.4 用R包（Bioconductor）再实现课题（方法二）
第四章 Bioconductor简介
4.1 什么是Bioconductor
4.2 Bioconductor的分类介绍
4.3 从R到Bioconductor的跨越
第五章 Bioconductor分析基因芯片数据
5.1 快速入门
5.2 基因芯片基础知识
5.3 基因芯片数据预处理
5.4 基因芯片数据分析
5.5 芯片处理实际课题一
5.6 芯片处理实际课题二
5.7 芯片处理实际课题三
第六章 Bioconductor分析RNA-seq数据
6.1 示例课题介绍
6.2 高通量测序基础知识
6.3 RNA-seq技术的特点
6.4 RNA-seq数据预处理
6.5 RNA-seq数据分析
第七章 R的高级语法与如何创建R包
7.1 R的高级语法
7.2 创建及发布自己的R/Bioconductor包
7.3 R包结构
附录A 进一步学习的资源
附录B R常用函数
附录C R的内存管理和帮助系统
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