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파이썬을 활용한 생명정보학

데이터 과학 | 2판
티아구 안타오 지음 | 김태윤 옮김 | 에이콘출판 | 2019년 12월 30일 출간
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    2016.08.11 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9791161753843(1161753842)
쪽수 464쪽
크기 187 * 235 * 36 mm /1082g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Bioinformatics with Python Cookbook, Second Edition/Antao, Tiago

책소개

이 책이 속한 분야

생명정보학 데이터를 파이썬 프로그래밍 기법과 프레임워크를 사용해 처리한다. 차세대 염기서열 분석, 유전체학, 메타지노믹스(metagenomics), 집단 유전학, 계통 발생학, 프로테오믹스(proteomics)의 내용을 다룬다. 다양한 파이썬 도구와 라이브러리로 데이터를 변환, 분석, 시각화하는 최신 프로그래밍 기법을 배운다. 차세대 염기서열 분석 데이터의 필터링(filtering) 기술과 병렬처리 프레임워크(framework)인 대스크(Dask)와 스파크(Spark)도 소개한다.

저자소개

저자 : 티아구 안타오

유전체학을 연구하는 생물정보학자다. 파이썬 생물정보학 라이브러리 ‘Biopython’의 공동 저자다. 컴퓨터공학을 공부했지만 포르투갈 포르토대학교(University of Porto)에서 생명정보학(Bioinformatics) 석사 학위를 마치고 영국 리버풀의과대학(Liverpool School of Tropical Medicine)에서 박사 학위를 받았다.
박사후 과정으로 영국 케임브리지대학교에서 인간 게놈(genome) 데이터를 분석하고 옥스퍼드대학교에서는 모기의 전체 게놈 서열 데이터 분석을 수행했다. 현재 미국 몬태나대학교(University of Montana)에서 연구원으로 일하고 있다.

역자 : 김태윤

제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하며 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하기 위해 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 최근에는 신약 개발에 빅데이터, 기계 학습 등 다양한 분석 기술을 응용하기 위해 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 판타지 소설을 써보고 싶다는 꿈이 있다.

작가의 말

이 책을 읽는 사람은 생물학적 데이터의 폭발적인 증가에 따른 새로운 분석법에 관심 있는 생물학자이거나 프로그래머일 것이다. 생명정보학은 유전체학과 단백체학의 데이터가 늘어남에 따라 빅데이터의 주요 연구 분야가 됐다. 그리고 파이썬은 빅데이터 분석에 주로 사용되는 프로그래밍 언어로, 최근 사용자 수가 급격히 늘어나고 있다. 많은 생명정보학자 또한 파이썬을 사용해 데이터 분석을 한다.
생명정보학 분석에는 통계 처리의 시각화, 병렬 처리 프로그래밍, 기계 학습까지 아우르는 광범위한 파이썬 라이브러리가 필요하다. 파이썬 커뮤니티는 친절하게도 훌륭한 문서와 신뢰할 수 있는 라이브러리와 프레임워크를 제공하기 때문에 걱정할 것은 없다.
이 책에서는 파이썬을 사용해 현대 생명정보학 문제에 관한 실용적인 해결책을 제시하고 차세대 염기서열 분석, 유전체학, 집단유전학, 계통 발생학 및 단백체학과 같은 주제를 다룬다.
이 책은 기초적인 파이썬 입문서나 생물학 교과서가 아닌, 현실적인 문제를 다루는 실용서이다. 독자가 이미 기본적인 파이썬 사용법과 해당 연구에 대한 지식이 있다고 가정하고 복잡한 계산과 생물학 문제를 파이썬으로 직접 해결하는 방법에 초점을 맞춘다. 또한 파이썬뿐만 아니라 생명정보학 커뮤니티와 소프트웨어 생태계도 설명할 것이다.
초판에서 선택한 실험적 도구인 도커(Docker), 주피터 노트북(Jupyter Notebook), 파이썬 3는 이제 생명정보학 분야의 표준 분석 도구가 됐다. 2판에 추가한 파이프라인(pipeline), 병렬 처리 기술 또한 생명정보학의 표준 방법이 될 것이라 생각한다.

목차

1장. 파이썬과 주변 생태계
__소개
__아나콘다를 사용한 필요 소프트웨어 설치
__도커를 사용한 필요 소프트웨어 설치
__rpy2를 통해 R과 인터페이스 만들기
__주피터 노트북에서 R 매직 명령어 사용하기

2장. 차세대 염기서열 분석
__소개
__NCBI와 진뱅크 데이터베이스 둘러보기
__염기서열 분석의 기초
__배우기
__FASTQ 파일 다루기
__정렬 데이터 다루기
__VCF 파일 데이터 분석하기
__게놈 접근성과 SNP 데이터 필터하기
__HTSeq로 NGS 데이터 처리하기

3장. 게놈 데이터 다루기
__소개
__좋은 품질의 참조 게놈 다루기
__낮은 품질의 참조 게놈 다루기
__게놈 주석 살펴보기
__게놈 주석으로 원하는 유전자 추출하기
__Ensembl REST API로 오소로그검색
__Ensembl REST API로 유전자 온톨로지 정보 검색

4장. 집단유전학
__소개
__PLINK 형식 데이터셋 관리하기
__Genepop 파일 형식 소개
__Bio.PopGen으로 데이터셋 탐색하기
__F - 통계 계산하기
__주성분 분석하기
__ADMIXTURE 프로그램으로 집단 구조 조사하기

5장. 집단유전학 시뮬레이션
__소개
__순방향 시뮬레이터 소개
__선택 시뮬레이션
__섬 모델과 디딤돌 모델을 사용한 시뮬레이션
__복잡한 집단 통계 모델 만들기

6장. 계통 발생학
__소개
__계통 발생학 분석을 위한 데이터셋 준비
__유전자와 게놈 데이터 정렬
__서열 데이터 비교하기
__계통수 그리기
__재귀적으로 계통수 다루기
__계통수 시각화하기

7장. 단백질 데이터 뱅크 사용하기
__소개
__데이터베이스에서 단백질 정보 찾기
__Bio.PDB 소개
__PDB 파일에서 더 많은 정보 추출하기
__PDB 파일에서 분자간 거리 계산
__기하학적 계산하기
__PyMOL로 애니메이션 만들기
__Biopython을 사용해 mmCIF 파일 파싱하기

8장. 생명정보학 파이프라인
__소개
__갤럭시 서버 소개
__API를 사용해 갤럭시 사용하기
__갤럭시 도구 개발
__일반적인 파이프라인 사용법
__Airflow를 사용해 유전변이 분석 파이프라인 만들기

9장. 파이썬으로 유전체 빅데이터 다루기
__소개
__HDF5 데이터 형식
__대스크 라이브러리로 병렬분산처리
__파케이 데이터 형식
__스파크 라이브러리로 병렬분산처리
__사이썬과 눔바로 코드 최적화

10장. 생명정보학의 다른 주제들
__소개
__QIIME2로 메타지노믹스 분석하기
__생식세포계열로 공통 염색체 찾기
__REST API로 GBIF 데이터베이스 사용하기
__GBIF의 지리 참조 데이터 다루기
__사이토스케이프로 단백질 네트워크 시각화

11장. 고급 차세대 염기서열 분석
__소개
__분석을 위한 데이터셋 준비하기
__멘델리언 오류로 데이터 품질 관리
__의사 결정 나무를 사용한 데이터 탐색
__표준 통계로 데이터 탐색
__주석 데이터로 생물학적 특성 찾기

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 차세대 염기서열(NGS) 데이터 처리하기
■ FASTQ, BAM, VCF 형식을 사용한 게놈 데이터 다루기
■ 서열 데이터 비교 및 계통수 그리기
■ 복잡한 단백체학(proteomics) 데이터 분석하기
■ 파이썬으로 갤럭시(Galaxy) 서버 다루기
■ 대스크(Dask) 및 스파크(Spark)로 병렬 처리 계산하기
■ 사이토스케이프(Cytoscape)를 사용해 단백질 데이터의 상호작용 시각화하기
■ 생물학적 데이터로 주성분 분석(PCA)과 기계 학습하기

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