Pythonでバイオインフォに取り組み、いずれは機械学習など始めたい方に。汎用的なテーブルデータ解析、可視化ライブラリを用いて、生命科学特有のシングルセル、RNA-Seq解析を実装しつつ学べる。 第1章 この本の使い方と事前準備 1.1 Python を用いる理由 1.2 プログラミングを行うためのマシンの用意 他 第2章 Jupyter Notebook の使い方 2.1 Jupyter Notebook の基本操作 2.2 Jupyter Notebook の便利な機能 他 第3章 Python 速習コース 3.1 はじめに 3.2 関数とメソッド 他 第4章 文字列処理の基本 〜ファイルの読み書き，正規表現 4.1 文字列処理 4.2 ファイルの読み書き 他 第5章 Biopython を用いた塩基配列データの扱い方 〜オブジェクト指向入門 5.1 クラスを利用したプログラミング 5.2 Biopython を使った配列ファイルの読み書き 他 第6章 pandas はじめの一歩 〜表形式データの扱い方 6.1 準備 6.2 Series 他 第7章 RNA-Seq カウントデータの処理 〜pandas 実践編 7.1 準備 7.2 データファイルの読み込みとアノテーション 他 第8章 データの可視化 〜Matplotlib，Seaborn を用いたグラフ作成 8.1 解析環境のセットアップおよびデータの準備 8.2 Matplotlib ライブラリの使い方 他 第9章 統計的仮説検定 〜RNA-Seq データを用いた検定の基本からモデル選択まで 9.1 必要ライブラリのimport 9.2 基本的な用語や概念 他 第10章 シングルセル解析1 〜テーブルデータの前処理 10.1 はじめに 10.2 データの前処理 他 第11章 シングルセル解析2 〜次元削減 11.1 データ読み込み 11.2 主成分分析 他 第12章 シングルセル解析3 〜クラスタリング 12.1 データ読み込み 12.2 階層的クラスタリング 他 付録A NumPy 入門 A.1 NumPy のimport 他 付録B Scanpy を使ったシングルセル解析 B.1 Scanpy のimport 他