Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Multivariate Analyses of Codon Usage Biases

(Professor/Researcher, Claude University Bernard Lyon)
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Izdošanas datums: 20-Nov-2018
  • Izdevniecība: ISTE Press Ltd - Elsevier Inc
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9780128172513
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 177,52 €*
  • * 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
  • Izdošanas datums: 20-Nov-2018
  • Izdevniecība: ISTE Press Ltd - Elsevier Inc
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9780128172513
Citas grāmatas par šo tēmu:

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.

A complete case study with all coding sequences from the bacteria Borrellia burgdorferi illustrates how multivariate analyses reveals evolutionary mechanisms acting at the molecular level. They are either mutationnal (symmetric and asymmetric directionnal mutation pressure) or selective (selection against head-on collisions or linked to gene expressivity or subcellular location).
  • The main objective is to provide a complete and reproducible example of the power of multivariate analyses in this application field
Acknowledgments ix
Introduction xi
1.1 Prerequisites and notations xi
1.2 The case under study is a genomic monster xvii
Chapter 1 Introduction to Correspondence Analysis
1(24)
1.1
Chapter objectives
1(1)
1.2 Metric choice
2(10)
1.2.1 A small data set example
2(5)
1.2.2 Euclidean distance
7(1)
1.2.3 Euclidean distance on row profiles
8(1)
1.2.4 Euclidean distance on double profiles
9(1)
1.2.5 The χ2distance
10(2)
1.3 Properties
12(13)
1.3.1 Scree plot of eigenvalues
12(3)
1.3.2 Factor orientations are meaningless
15(2)
1.3.3 CA is symmetric
17(1)
1.3.4 Nonlinearity in CA is not a bug but a feature
17(3)
1.3.5 Distributional equivalence principle
20(1)
1.3.6 So, why the χ2metric?
20(5)
Chapter 2 Global Correspondence Analysis
25(34)
2.1 Data set
25(9)
2.1.1 Queries in database
25(6)
2.1.2 Data polishing
31(3)
2.2 Running global correspondence analysis
34(4)
2.3 The missing factor F0
38(2)
2.4 First factor
40(4)
2.4.1 Coding sequence point of view
40(2)
2.4.2 Codon point of view
42(2)
2.4.3 Biological interpretation
44(1)
2.5 Second and third factors
44(9)
2.5.1 Coding sequence point of view
45(3)
2.5.2 Codon point of view
48(3)
2.5.3 Biological interpretation
51(2)
2.6 Fourth and fifth factors
53(6)
2.6.1 Coding sequence point of view
55(1)
2.6.2 Codon point of view
55(4)
Chapter 3 Within and Between Correspondence Analysis
59(12)
3.1 Running the analyses
59(4)
3.2 Synonymous codon usage (WCA)
63(3)
3.2.1 The first and unique factor Fi
63(1)
3.2.1.1 Coding sequences point of view
63(1)
3.2.1.2 Codon point of view
63(2)
3.2.1.3 Biological interpretation
65(1)
3.3 Amino acid usage (BCA)
66(5)
3.3.1 The missing factor F0
66(1)
3.3.2 The ugly (F1, F2, F3) menage a trois
66(1)
3.3.2.1 Coding sequences point of view
66(3)
3.3.2.2 Aminoacid point of view
69(1)
3.3.2.3 Methodological point of view
69(2)
Chapter 4 Internal Correspondence Analysis
71(18)
4.1 Running the analyses
71(4)
4.2 Synonymous codon usage
75(1)
4.3 Non-synonymous codon usage
75(12)
4.3.1 Between-group analysis
75(5)
4.3.2 Within-group analysis
80(1)
4.3.2.1 Regular factors
80(2)
4.3.2.2 Greedy factors
82(5)
Conclusion
87(2)
Appendices
89(44)
Appendix 1
91(40)
A1.1 Introduction
91(5)
A1.2
Chapter 1
96(9)
A1.3
Chapter 2
105(11)
A1.4
Chapter 3
116(5)
A1.5
Chapter 4
121(10)
Appendix 2
131(2)
A2.1 Session information
131(2)
References 133(14)
Index 147
Dr. Jean R. Lobry is a professor-researcher at Claude University Bernard Lyon as university lecturer since 1992 and then as a university professor in 2006