Книга "Computational Methods for Next Generation Sequencing Data Analysis" знакомит читателей с основными алгоритмическими методами анализа данных с использованием технологий секвенирования следующего поколения (NGS) и обсуждает широкий спектр вычислительных методов и приложений. В книге описываются последние разработки в области NGS, а 18 глав, написанных экспертами по биоинформатике, представляют последние работы ведущих лабораторий, активно вносящих свой вклад в быстрорастущую область NGS. Книга разделена на четыре части: первая часть посвящена вычислительной и экспериментальной инфраструктуре для анализа NGS, включая главы о облачных вычислениях, модульных конвейерах для реконструкции метаболических путей, стратегиях пулинга для массового вирусного секвенирования и протоколах высокой точности секвенирования. Вторая часть концентрируется на анализе данных секвенирования ДНК, включая проблему скелетирования, обнаружение геномных вариантов, включая вставки и удаления, и анализ данных секвенирования метилирования ДНК. Третья часть посвящена анализу данных секвенирования РНК. В этой части обсуждаются алгоритмы и сравниваются программные инструменты для сборки транскриптома, а также методы обнаружения альтернативного сплайсинга и инструменты для оценки экспрессии и дифференциального анализа транскриптомов. Четвертая часть исследует вычислительные инструменты для приложений NGS в микробиомике, включая обсуждение коррекции ошибок NGS для чтения вирусных популяций, методов реконструкции квазиспеций вирусов и обзор современных методов и будущих тенденций в анализе микробиомов. В книге описываются также математические и вычислительные вызовы в технологиях NGS, включая новые комбинаторные методы оптимизации, структуры данных, высокопроизводительные вычисления, машинное обучение и алгоритмы вывода. Эта книга является справочником для профессионалов в области биомедицины, заинтересованных в расширении своих знаний о вычислительных методах анализа данных NGS, а также полезна для студентов магистратуры и аспирантуры в области биоинформатики.
Эта книга представляет читателям базовые алгоритмические методы для анализа данных последующего поколения (исследования генома с помощью секвенирования) и обсуждает большое количество методов и математических задач для данных приложений. Эта книга имеет обзор некоторых продвинутых успехов в последующем поколении (исследовании генома) и рассматривает математические и алгоритмические вызовы в различных областях применения технологий последующего поколения. Книга состоит из восемнадцати разделов, каждый из них был написан экспертами отрасли биоинформатики и представляет собой последнее исследование из ведущих академических лабораторий, которые активно работают над всё растущей областью последующего поколения исследований. Эта монография заключается из четырех частей: Часть I сосредотачивается на вычислительном и экспериментом инфраструктуре для анализа последующего поколения анализов исследования генома, включая главы по облачным обработкам, модульнм конвейерам для восстановления метаболическим характеристик и огромного последовательного метода разделения, а также с протоколами высокой точности. Часть II делает акцент на анализ данных исследования геномов, охватывая классическое решение кабелей, определение генетических вариантов, включая использующие вставки и удаления, и анализ данных последовательных методов определения метилирования ДНК. Часть III посвящена анализу данных анализа РНК-эск. Этот раздел рассматривает алгоритмы и делает сравнение инструментов программного обеспечения для сборки транскриптома параллельно с метода определения альтернативной склею и инструментов для количественного определения транскрипта и дифференциального анализа экспрессии. Часть IV исследует computational инструменты для проблем применения последующего поколения в микробиоме, включая дискуссию о том, как исправить ошибки в данных последовательного чтения в видах, методы реконструкции квазивидов, также обзор современных методов и будущих тенденций в анализе микрофлоры.
Электронная Книга «Computational Methods for Next Generation Sequencing Data Analysis - Ion Mandoiu» написана автором Ion Mandoiu в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119272168
Описание книги от Ion Mandoiu
Introduces readers to core algorithmic techniques for next-generation sequencing (NGS) data analysis and discusses a wide range of computational techniques and applications This book provides an in-depth survey of some of the recent developments in NGS and discusses mathematical and computational challenges in various application areas of NGS technologies. The 18 chapters featured in this book have been authored by bioinformatics experts and represent the latest work in leading labs actively contributing to the fast-growing field of NGS. The book is divided into four parts: Part I focuses on computing and experimental infrastructure for NGS analysis, including chapters on cloud computing, modular pipelines for metabolic pathway reconstruction, pooling strategies for massive viral sequencing, and high-fidelity sequencing protocols. Part II concentrates on analysis of DNA sequencing data, covering the classic scaffolding problem, detection of genomic variants, including insertions and deletions, and analysis of DNA methylation sequencing data. Part III is devoted to analysis of RNA-seq data. This part discusses algorithms and compares software tools for transcriptome assembly along with methods for detection of alternative splicing and tools for transcriptome quantification and differential expression analysis. Part IV explores computational tools for NGS applications in microbiomics, including a discussion on error correction of NGS reads from viral populations, methods for viral quasispecies reconstruction, and a survey of state-of-the-art methods and future trends in microbiome analysis. Computational Methods for Next Generation Sequencing Data Analysis: Reviews computational techniques such as new combinatorial optimization methods, data structures, high performance computing, machine learning, and inference algorithms Discusses the mathematical and computational challenges in NGS technologies Covers NGS error correction, de novo genome transcriptome assembly, variant detection from NGS reads, and more This text is a reference for biomedical professionals interested in expanding their knowledge of computational techniques for NGS data analysis. The book is also useful for graduate and post-graduate students in bioinformatics.
