大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析　解析のゴールドスタンダードを学び、生成ＡＩとの対話でＰｙｔｈｏｎ・Ｒを使いこなす

膨大なデータは「図」という形で結晶化されてこそ、理解への礎となる。

シングルセル，メタゲノムseq，プロテオームなどの膨大なデータは『図』として可視化してこそ，真価が引き出されます．UMAP，MAプロット，ヒートマップ…本書では生成AIの力を借りながら自分で思いのままに可視化する方法を解説します！作図プロセスを通してデータの核心を掴み，より本質的な研究に進みたいあなたへ

目次

はじめに
本書の使い方
プログラミングの基本事項

第Ⅰ部　生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ
第1章 ゲノム
第2章 トランスクリプトーム
第3章 メタゲノム/16S rRNA アンプリコンシークエンスデータ
第4章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seq
第5章 Hi-Cデータ
第6章 シングルセルトランスクリプトーム　〜公開データとの統合・比較解析
第7章 プロテオーム　〜網羅的なタンパク質解析と図表作成・データ登録
第8章 顕微鏡データ　〜デジタルステイニングによる細胞核の可視化と形態解析
第9章 高速原子間力顕微鏡（AFM）データ

第Ⅱ部　LLMとの対話を通じて理想のデータビジュアルをつくる
第1章 データから適切なグラフを選ぶ方法
第2章 環状ゲノムマップ　〜Circosを用いた作成方法
第3章 ヒートマップ
第4章 主成分分析（PCA）
第5章 注釈付き系統樹
第6章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seqピーク解析
第7章 UMAP・Trajectory解析　〜シングルセルRNA-seqデータの描画
第8章 MAプロット・Volcanoプロット　〜RStudioを使用した遺伝子発現変動を示す図の描き方

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