دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1 ed.] نویسندگان: Rachelly Normand, Itai Yanai (auth.), Noam Shomron (eds.) سری: Methods in Molecular Biology 1038 ISBN (شابک) : 9781627035132, 9781627035149 ناشر: Humana Press سال نشر: 2013 تعداد صفحات: 234 [236] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 5 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Deep Sequencing Data Analysis به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل داده های توالی عمیق نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
انقلاب ژنتیکی جدید توسط دستگاههای Deep Sequencing (یا نسل بعدی Sequencing) که در اصل، میلیاردها نوکلئوتید را در هر واکنش میخوانند، تحریک میشود. به طور موثر، هنگامی که به دقت برنامه ریزی شده باشد، هر سوال تجربی که می تواند به خواندن اسیدهای نوکلئیک ترجمه شود، می تواند اعمال شود. در تجزیه و تحلیل داده های توالی عمیق، محققان متخصص در این زمینه روش هایی را به تفصیل شرح می دهند که اکنون معمولاً برای مطالعه چند مورد استفاده می شود. فیلد داده توالی عمیق وجهی. اینها شامل تکنیکهایی برای فشردهسازی دادههای تولید شده، رسوب ایمنی کروماتین (ChIP-seq)، و رویکردهای مختلف برای شناسایی انواع توالی بود. این فصلها که با فرمت بسیار موفق روشها در زیستشناسی مولکولی نوشته شدهاند، شامل مقدمهای بر موضوعات مربوطه، فهرستی از مواد و معرفهای لازم، پروتکلهای گام به گام، قابل تکرار آسان، و نکات کلیدی در مورد عیبیابی و اجتناب از دام های شناخته شده.
معتبر و عملی، تحلیل داده های توالی عمیق به دنبال کمک به دانشمندان در درک بیشتر روش های تجزیه و تحلیل داده های کلیدی برای داده های توالی یابی عمیق است. تفسیر.
The new genetic revolution is fuelled by Deep Sequencing (or Next Generation Sequencing) apparatuses which, in essence, read billions of nucleotides per reaction. Effectively, when carefully planned, any experimental question which can be translated into reading nucleic acids can be applied.In Deep Sequencing Data Analysis, expert researchers in the field detail methods which are now commonly used to study the multi-facet deep sequencing data field. These included techniques for compressing of data generated, Chromatin Immunoprecipitation (ChIP-seq), and various approaches for the identification of sequence variants. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible protocols, and key tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Authoritative and practical, Deep Sequencing Data Analysis seeks to aid scientists in the further understanding of key data analysis procedures for deep sequencing data interpretation.