第一章 R语言在生物信息学中的应用
第一节 基因组数据的图形展示与说明
一、散点图
二、直方图
三、盒形图
四、饼状图
五、柱状图
六、组合图
七、基因组大小与基因含量的散点图及线性回归例子
八、绘制包含多种图形类型的R生物图形
第二节 高分辨率论文图片制作
第三节 ggplot或ggplot2
第四节 GWAS理论
第五节 统计遗传学基因组数据格式举例
第六节 Missing heritability
第二章 二代测序数据深度挖掘与展示
一、高通量测序绘图的特点
二、基础图形类型
三、散点图是典型的二维图
四、折线图
五、盒形图
六、PcA的几何解释
七、热图分析——展示+聚类
八、地图
九、生存分析图
十、点图
十一、散点图之火山图
十二、气泡图
十三、pathway富集展示图
十四、WGCNA分析
练习
一、绘制MAplot图
二、气泡图
三、折线图与频率直方图
四、共表达网络构建
五、WGCNA网络构建
六、如何进行差异基因分析
第三章 转录组深度分析
第一节 应用举例
一、时间序列的基因共表达网络构建
二、基因共表达分析
三、Cytoscape网络关系展示。以及表达分析
第二节 如何进行差异分析及挑选P值
第四章 动物育种中的线性模型
一、主要内容
二、矩阵代数(matrix algebra)基础知识
第五章 动物育种中的线性模型二
线性模型基础
第六章 遗传参数估计
一、传统的估计方法
二、基于线性混合模型估计遗传参数
练习
第七章 最佳线性无偏预测(BLUP)
一、预测和估计
二、线性混合模型(Linear mixed model)
三、动物模型BLUP(Animal model BLUP)
练习
第八章 其他模型下的BLUIP
一、重复力模型
二、母体效应
三、公畜模型(sire model)
四、公畜一母畜模型(sire—dam model)
五、外祖父模型(maternal grandsire model)
六、随机回归模型(random regression model，RRM)
七、多性状动物模型BLUP
第九章 BLUP用于基因组育种值估计
一、基因组选择的基本过程
二、RR—BLUP(ridge regression BLUP)
三、GBLUP(genomic BLUP)
四、A矩阵vs G矩阵
五、ss—GBLUP(Single—step GBLUP)
六、Bayesian alphabets
七、GEBV的准确性
练习
第十章 贝叶斯统计在动物育种中的应用
一、马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)
二、贝叶斯推断在线性模型中的应用
三、R语言代码

本书介绍了生物学数据分析的基本技巧，全书共分10章，内容主要包括：R语言在生物信息学中的应用、二代测序数据深度挖掘与展示、转录组深度分析、动物育种中的线性模型R语言在动物育种中的应用。