Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Computational Epigenomics and Epitranscriptomics

  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Methods in Molecular Biology 2624
  • Izdošanas datums: 01-Feb-2023
  • Izdevniecība: Springer-Verlag New York Inc.
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781071629628
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 130,27 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Methods in Molecular Biology 2624
  • Izdošanas datums: 01-Feb-2023
  • Izdevniecība: Springer-Verlag New York Inc.
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781071629628

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This volume details state-of-the-art computational methods designed to manage, analyze, and generally leverage epigenomic and epitranscriptomic data. Chapters guide readers through fine-mapping and quantification of modifications, visual analytics, imputation methods, supervised analysis, and integrative approaches for single-cell data. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.





 





Cutting-edge and thorough, Computational Epigenomics and Epitranscriptomics aims to provide an overview of epiomic protocols, making it easier for researchers to extract impactful biological insight from their data.
DNA methylation data analysis using Msuite.- Interactive DNA methylation
arrays analysis with ShinyÉPICo.- Predicting Chromatin Interactions from DNA
Sequence using DeepC.- Integrating single-cell methylome and transcriptome
data with MAPLE.- Quantitative comparison of multiple chromatin
immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq) experiments with spikChIP.- A Guide
To MethylationToActivity: A Deep-Learning Framework That Reveals Promoter
Activity Landscapes from DNA Methylomes In Individual Tumors.- DNA
modification patterns filtering and analysis using DNAModAnnot.- Methylome
imputation by methylation patterns.- Sequoia: a framework for visual analysis
of RNA modifications from direct RNA sequencing data.- Predicting
pseudouridine sites with Porpoise.- Pseudouridine Identification and
Functional Annotation with PIANO.- Analyzing mRNA epigenetic sequencing data
with TRESS.- Nanopore Direct RNA Sequencing Data Processing and Analysis
Using MasterOfPores.- Data Analysis Pipeline for Detection and Quantification
of Pseudouridine () in RNA by HydraPsiSeq.- Analysis of RNA sequences and
modifications using NASE.- Mapping of RNA modifications by direct Nanopore
sequencing and JACUSA2.