《DNA晶片（B輯）》是科學出版出版的圖書，作者是（美）基梅爾（Kimmel,A.） 等
基本介紹
- 作者：(美）基梅爾（Kimmel,A.） 等
- 出版時間：2007年01月
- 出版社：科學出版
- 頁數：470 頁
- ISBN：9787030182265
- 定價：90.00 元
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《DNA晶片(B輯):數據和分析(導讀版)》簡介：《DAN晶片》共兩冊,匯集了DNA晶片技術領域各個環節的專家,對DNA晶片技術進行了一次全方位的介紹,兼顧實用性和學術性。讀者在讀完以後,將可從中獲得關於DNA晶片技術具體而實用的操作指導,使讀者在DNA晶片實驗中少走彎路。兩本書的重要特點包括: (1) 系統性。由於DNA晶片技術是在融合了多門學科的基礎上產生的交叉學科,涉及了光學、精密儀器、電子微加工、化學、生物學、生物信息學等學科的內容,沒有人能對所有這些領域都特別精通,因此本書匯集了各個技術環節的專家,各自編寫自己擅長的部分。並且在章節的結構安排上,是先進行全面的介紹,然後深入到具體環節,逐一進行詳細的闡述,即由點及面地介紹。例如先從整體上介紹DNA晶片技術的現狀,包括一些主要的商業化DNA晶片技術平台,然後引伸到研究者若要自己構建DNA晶片技...(展開全部) 《DNA晶片(B輯):數據和分析(導讀版)》簡介：《DAN晶片》共兩冊,匯集了DNA晶片技術領域各個環節的專家,對DNA晶片技術進行了一次全方位的介紹,兼顧實用性和學術性。讀者在讀完以後,將可從中獲得關於DNA晶片技術具體而實用的操作指導,使讀者在DNA晶片實驗中少走彎路。兩本書的重要特點包括: (1) 系統性。由於DNA晶片技術是在融合了多門學科的基礎上產生的交叉學科,涉及了光學、精密儀器、電子微加工、化學、生物學、生物信息學等學科的內容,沒有人能對所有這些領域都特別精通,因此本書匯集了各個技術環節的專家,各自編寫自己擅長的部分。並且在章節的結構安排上,是先進行全面的介紹,然後深入到具體環節,逐一進行詳細的闡述,即由點及面地介紹。例如先從整體上介紹DNA晶片技術的現狀,包括一些主要的商業化DNA晶片技術平台,然後引伸到研究者若要自己構建DNA晶片技術平台,需要具體注意哪些事項。 (2)繼承性。DNA晶片技術實際上根植於傳統的分子生物學。本書在介紹DNA晶片技術實驗方法時,多借用分子生物學家業已熟悉的傳統分子生物學方法,從這些方法的基本原理入手,然後過渡到DNA晶片技術的操作中。例如,書中交待了有哪些原理和方法與傳統方法類似,而又有哪些環節不同,在操作的時候是需要具體注意的,讓即使還沒有接觸過DNA晶片技術的人也不會感到陌生。 (3)實用性。針對分子生物學家的需求進行安排,使分子生物學家能很容易地領悟和掌握實驗操作的技巧。 (4)前瞻性。對許多新技術進行了介紹,以開拓讀者的視野,引導讀者將DNA晶片技術向各個套用領域延伸。
圖書目錄
CONTRIBUTORS TO VOLUME411
1. RNA Extraction for Arrays
2. Analyzing Micro-RNA Expression Using Microarrays
3. Troubleshooting Microarray Hybridizations
4. Use of External Controls in Microarray Experiments
5. Standards in Gene Expression Microarray Experiments
6. Scanning Microarrays: Current Methods and Future Directions
7. An Introduction to BioArray Software Environment
8. Bioconductor: An Open Source Framework for Bioinformatics and Computational Biology
9. TM4 Microarray Software Suite
10. Clustering Microarray Data
11. Analysis of Variance of Microarray Data
12. Microarray Quality Control
13. Analysis of a Multifactor Microarray Study Using Partek Genomics Solution
14. Statistics for ChIP-chip and DNase Hypersensitivity Experiments on NimbleGen Arrays
15. Extrapolating Traditional DNA Microarray Statistics to Tiling and Protein Microarray Technologies
16. Random Data Set Generation to Support Microarray Analysis
17. Using Ontologies to Annotate Microarray Experiments
18. Interpreting Experimental Results Using Gene Ontologies
19. Gene Expression Omnibus: Microarray Data Storage, Submission,Retrieval, and Analysis
20. Data Storage and Analysis in ArrayExpress
21. Clustering Methods for Analyzing Large Data Sets: Gonad Development,A Study Case
22. Visualizing Networks
23. Random Forests for Microarrays
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SUBJECT INDEX
