Transcriptome Data Analysis

· Methods in molecular biology 1. grāmata · Springer Nature
E-grāmata
394
Lappuses
Atsauksmes un vērtējumi nav pārbaudīti. Uzzināt vairāk

Par šo e-grāmatu

This detailed volume presents a comprehensive exploration of the advances in transcriptomics, with a focus on methods and pipelines for transcriptome data analysis. In addition to well-established RNA sequencing (RNA-Seq) data analysis protocols, the chapters also examine specialized pipelines, such as multi-omics data integration and analysis, gene interaction network construction, single-cell trajectory inference, detection of structural variants, application of machine learning, and more. As part of the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include the kind of detailed implementation advice that leads to best results in the lab.

Authoritative and practical, Transcriptome Data Analysis serves as an ideal resource for educators and researchers looking to understand new developments in the field, learn usage of the protocols for transcriptome data analysis, and implement the tools or pipelines to address relevant problemsof their interest.

Chapter 4 is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via link.springer.com.

Novērtējiet šo e-grāmatu

Izsakiet savu viedokli!

Informācija lasīšanai

Viedtālruņi un planšetdatori
Instalējiet lietotni Google Play grāmatas Android ierīcēm un iPad planšetdatoriem/iPhone tālruņiem. Lietotne tiks automātiski sinhronizēta ar jūsu kontu un ļaus lasīt saturu tiešsaistē vai bezsaistē neatkarīgi no jūsu atrašanās vietas.
Klēpjdatori un galddatori
Varat klausīties pakalpojumā Google Play iegādātās audiogrāmatas, izmantojot datora tīmekļa pārlūkprogrammu.
E-lasītāji un citas ierīces
Lai lasītu grāmatas tādās elektroniskās tintes ierīcēs kā Kobo e-lasītāji, nepieciešams lejupielādēt failu un pārsūtīt to uz savu ierīci. Izpildiet palīdzības centrā sniegtos detalizētos norādījumus, lai pārsūtītu failus uz atbalstītiem e-lasītājiem.