Universidad de Zaragoza

  v. 0.1
Big Data en Biología
CÓDIGO:68461
Máster Universitario en Biofísica y Biotecnología Cuantitativa/Biophysics and Quantitative Biotechnology
Facultad de Ciencias, Zaragoza

Curso: 1
Carácter: Optativa
Bibliografía validada el: 01/06/2023

LISTADO DE LA BIBLIOGRAFIA: [BB-Bibliografía Básica / BC-Bibliografía Complementaria]

No en los fondos de la BUZ BB 1. Apuntes de la asignatura disponibles en Moodle.
No en los fondos de la BUZ BB Lawson, J.. Design and Analysis of Experiments with R. CRC press. 2014
No en los fondos de la BUZ BB Stephens ZD, Lee SY, Faghri F, Campbell RH, Zhai C, Efron MJ, et al. (2015) Big Data: Astronomical or Genomical? PLoS Biol 13(7): e1002195. [Artículo online (CC 4.0 BY)]
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No en los fondos de la BUZ BC 2. Akalin, A. (2020) Computational Genomics with R. CRC Press [Ver ed. Online con licencia CC-BY-NC-SA 4.0]
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No en los fondos de la BUZ BC 3. Tripathi, R., Sharma, P., Chakraborty, P., & Varadwaj, P. K. (2016). Next-generation sequencing revolution through big data analytics. En: Frontiers in life science, 9(2), 119-149 [Artículo Online Open Access]
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No en los fondos de la BUZ BC Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P. et al. Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species. Nat Biotechnol 36, 411–420 (2018). [Artículo online por suscripción]
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No en los fondos de la BUZ BC Kitchin, R., & McArdle, G. (2016). What makes Big Data, Big Data? Exploring the ontological characteristics of 26 datasets. Big Data & Society, 3(1), 2053951716631130 [Artículo online (CC 3.0 BY)]
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No en los fondos de la BUZ BC Zhou, Wm., Yan, Yy., Guo, Qr. et al. Microfluidics applications for high-throughput single cell sequencing. J Nanobiotechnol 19, 312 (2021). [Artículo online (CC 4.0 BY)]
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RELACION DE PROFESORES:
Bruscolini , Pierpaolo 1
Pérez Gaviro, Sergio 1
Sanz Remón, Joaquín 1

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