Ny bog: Statistical Learning in Genetics - An Introduction Using R
En af den statistiske genetiks grand old men, professor emeritus Daniel Sorensen fra Center for Kvantitativ Genetik og Genomforskning (QGG), har netop lagt sidste hånd på sin seneste bog, hvori han øser af sine erfaringer fra en lang forskerkarriere.
Bogen giver en introduktion til at analysere genomiske data ved hjælp af computerbaserede metoder og er i tre dele.
Del I præsenterer inferensmetoder baseret på sandsynlighed og Bayesiske metoder, herunder computerberegningsteknikker til tilpasning af sandsynlighed og Bayesiske modeller.
Del II diskuterer prædiktion for kontinuerlig og binære data ved at bruge både frekventistisk og Bayesiske tilgange. Nogle af modellerne, der bruges til prædiktion, bliver også brugt til opdagelse af gener. Udfordringen er at finde lovende gener uden at få en stor andel af falsk positive resultater. Derfor indeholder part II en afstikker om falsk opdagelsesrate, ved at antage frekventistiske og Bayesiske perspektiver. Det sidste kapitel i del II giver et overblik over et udvalgt antal ikke-parametriske metoder. Del III består af øvelser og deres løsninger.
Målgruppen er talkyndige biologer, der typisk mangler den professionelle statistikers formelle, matematiske baggrund. Derfor indeholder bogen væsentligt flere detaljer i forklaringer og udledninger.
Daniel Sorensen Statistical Learning in Genetics - An Introduction Using R. Springer Publishing. Udgivelsesdato: 6 September 2023. Det er allerede nu muligt at forudbestille bogen i din foretrukne boghandel.