R을 활용한 바이오인포매틱스

1장 R을 이용한 생명정보학 시작
__소개
__시작과 라이브러리 설치
__데이터 읽고 쓰기
__데이터 필터링과 세분화
__데이터에 대한 기본적인 통계 작업
__확률 분포 생성
__데이터에 대한 통계적 검정 시행
__데이터 시각화
__R에서 PubMed를 이용해 작업
__BioMart로부터 데이터 검색

2장 Bioconductor 소개
__소개
__Bioconductor로부터 패키지 설치
__R에서 주석 데이터베이스 다루기
__ID 전환
__유전자 KEGG 주석
__유전자 온톨로지(GO) 주석
__GO 농축
__유전자 KEGG 농축
__클라우드에서의 Bioconductor

3장 R을 이용한 서열 분석
__소개
__서열 추출
__FASTA 파일 읽기와 쓰기
__서열 구성의 내용 확인
__짝 서열 정렬
__다중 서열 정렬
__계통 분석과 트리 플로팅
__BLAST 결과 다루기
__서열에서 패턴 확인

4장 R을 이용한 단백질 구조 분석
__소개
__UniProt에서 서열 추출
__단백질 서열 분석
__단백질 서열 특성 계산
__PDB 파일 다루기
__InterPro 도메인 주석으로 작업
__Ramchandran 플롯의 이해
__유사한 단백질 탐색
__단백질의 이차 구조 특성을 이용한 작업
__단백질 구조의 시각화

5장 R을 이용한 마이크로어레이 데이터 분석
__소개
__CEL 파일 읽기
__ExpressionSet 객체 만들기
__AffyBatch 객체 다루기
__데이터의 질 확인
__인위적 발현 데이터 생성
__데이터 정규화
__발현 데이터에서 배치 효과 해결
__주성분 분석을 이용한 탐색적 분석
__차별 발현 유전자 확인
__다중 클래스 데이터로 작업
__시계열 데이터 다루기
__마이크로어레이 데이터의 배율 변화
__데이터의 기능적 농축
__마이크로어레이 데이터 군집화
__마이크로어레이 데이터로부터 공발현 네트워크 형성
__유전자 발현 데이터의 시각화

6장 전장유전체 연관성 탐색(GWAS) 데이터 분석
__소개
__단일 염기 다형성 연관 분석
__단일 염기 다형성에 대한 연관성 탐색
__전체 유전체 단일 염기 다형성 연관 분석
__PLINK 전장유전체 연관 분석 데이터 불러오기
__GWASTools 패키지를 이용해 데이터 다루기
__다른 전장유전체 연관 분석 데이터 형식 다루기
__단일 염기 다형성 주석화와 농축
__Hardy-Weinberg 평형에 대한 데이터 검정
__단위 반복 변이 데이터를 이용한 연관 분석
__전장유전체 연관 분석의 시각화

7장 질량 스펙트럼 측정 데이터 분석
__소개
__mzXML/mzML 형식의 MS 데이터 읽기
__Burker 형식의 MS 데이터 읽기
__mzXML 형식의 MS 데이터를 MALDIquant 형식으로 전환
__MS 데이터 객체로부터 데이터 요소 추출
__MS 데이터 전처리
__MS 데이터에서 피크 검출
__MS 데이터의 피크 정렬
__MS 데이터에서 펩타이드 확인
__단백질 양적 분석 시행
__MS 데이터에서에서 다중 집단 분석 시행
__MS 데이터 분석의 시각화

8장 차세대 시퀀싱 데이터 분석
__소개
__SRA 데이터베이스 쿼리
__SRA 데이터베이스로부터 데이터 다운로드
__R에서 FASTQ 파일 읽기
__정렬 데이터 읽기
__차세대 시퀀싱 원 데이터 전처리
__edgeR 패키지를 사용한 RNAseq 데이터 분석
__limma를 사용한 시퀀싱 데이터의 층별 분석
__유전자 온톨로지 용어를 사용한 RNAseq 데이터 농축
__서열 데이터의 KEGG 농축
__메틸화 데이터의 분석
__ChipSeq 데이터 분석
__차세대 시퀀싱 데이터 시각화

9장 생명정보학에서의 기계 학습
__소개
__k-means와 계층적 군집을 이용한 데이터 군집화
__군집의 시각화
__분류에 대한 지도 학습
__Na?ve Bayes를 이용한 확률적 학습
__기계 학습에서 부트스트래핑
__분류기에 대한 교차 타당화
__분류기의 성능 평가
__ROC 커브의 시각화
__어레이 데이터를 이용한 생체지표 확인

부록A. R에서 유용한 연산자와 함수
부록B. 유용한 R 패키지