Curso: 1 Carácter: Optativa Bibliografía validada el: 01/06/2023 |
BB | 1. Apuntes de la asignatura disponibles en Moodle. | |
BB | Lawson, J.. Design and Analysis of Experiments with R. CRC press. 2014 | |
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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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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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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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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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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BC | Law, C.W., Chen, Y., Shi, W. et al. voom: precision weights unlock linear model analysis tools for RNA-seq read counts. Genome Biol 15, R29 (2014). [Artículo online (CC 4.0 BY)]
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BC | Love, M.I., Huber, W. & Anders, S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol 15, 550 (2014). [Artículo online (CC 4.0 BY)]
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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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Sanz Remón, Joaquín |