유전체데이터분석I-기초편-2판

서문 iii
Part 1 생명의 정보학: 질병 예측과 개인 유전체 해석
Bioinformatics for Life and Personal Genome Interpretation
Chapter 1 생명의 정보학 3
Bioinformatics for Life
Chapter 2 차세대 시퀀싱 기술과 개인 유전체 시대의 개막 15
Next Generation Sequencing and Personal Genome Data Analysis
Chapter 3 개인 유전체 데이터와 변이 서열의 분석 31
Personal Genome Data Analysis
Chapter 4 개인 유전체 데이터의 해석과 질병 위험률 분석 47
Personal Genome Interpretation and Disease Risk Prediction

Part 2 마이크로어레이를 이용한 유전체 발현 분석
Advanced Microarray Data Analysis
Chapter 5 마이크로어레이 데이터와 유전체 발현 분석의 이해 85
advanced Microarray Data Analysis
Chapter 6 유전체 발현 데이터 분석 101
Gene Expression Data Analysis
Chapter 7 유전자 온톨로지와 생물학적 경로 분석 127
Gene Ontology and Biological Pathway-based Analysis
Chapter 8 Gene-set 분석과 예후아군 예측 141
Gene-set Approaches and Prognostic Subgroup Prediction
Chapter 9 마이크로RNA 발현 분석 163
MicroRNA Data Analysis

Part 3 생명 네트워크와 서열 모티프 및 패스웨이, 온톨로지 분석
Network Biology, Sequence, Pathway and Ontology Informatics
Chapter 10 생명 네트워크와 서열 모티프, 패스웨이 및 온톨로지 분석 177
Network Biology, Sequence, Pathway and Ontology Informatics
Chapter 11 모티브와 조절 서열 분석 191
Motif and Regulatory Sequence Analysis
Chapter 12 생물학적 패스웨이와 유전자 온톨로지 분석 217
Molecular Pathways and Gene Ontology
Chapter 13 생물학적 네트워크 분석 239
Biological Network Analysis

Part 4 유전체 변이와 임상의료 데이터의 통합적 분석
SNPs, GWAS and CNVs, Informatics for Genomic Variants
Chapter 14 인간유전체 다형성 및 유전체 변이 데이터 분석의 이해 257
SNPs, GWAS, CNVs: Informatics for Human Genome Variations
Chapter 15 SNP 데이터 분석 269
SNP Data Analysis
Chapter 16 GWAS 데이터 분석 289
GWAS Data Analysis
Chapter 17 CNV 데이터 분석 303
CNV Data Analysis

Part 5 메타유전체 및 후성유전체 데이터 분석
Metagenome and Epigenome, Basic Data Analysis
Chapter 18 메타유전체와 후성유전체 데이터 분석의 이해 319
Metagenome and Epigenome Data Analysis
Chapter 19 메타유전체 데이터 분석 329
Metagenome Data Analysis
Chapter 20 후성유전체 데이터베이스와 및 분석도구 347
Chapter 21 후성유전체 데이터 분석 359
Epigenome Data Analysis
Appix A R을 이용한 기초 데이터 분석 연습 373
Appix B 유전체 데이터 분석에 사용되는 응용 프로그램 401
설치 안내서
글을 마치며 421