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Computational and Statistical Epigenomics (eBook)

Andrew E. Teschendorff (Herausgeber)

eBook Download: PDF
2015 | 2015
V, 217 Seiten
Springer Netherland (Verlag)
978-94-017-9927-0 (ISBN)

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Computational and Statistical Epigenomics -
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This book introduces the reader to modern computational and statistical tools for translational epigenomics research. Over the last decade, epigenomics has emerged as a key area of molecular biology, epidemiology and genome medicine. Epigenomics not only offers us a deeper understanding of fundamental cellular biology, but also provides us with the basis for an improved understanding and management of complex diseases. From novel biomarkers for risk prediction, early detection, diagnosis and prognosis of common diseases, to novel therapeutic strategies, epigenomics is set to play a key role in the personalized medicine of the future. In this book we introduce the reader to some of the most important computational and statistical methods for analyzing epigenomic data, with a special focus on DNA methylation. Topics include normalization, correction for cellular heterogeneity, batch effects, clustering, supervised analysis and integrative methods for systems epigenomics. This book will be of interest to students and researchers in bioinformatics, biostatistics, biologists and clinicians alike.

Dr. Andrew E. Teschendorff is Head of the Computational Systems Genomics Lab at the CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai, China, as well as an Honorary Research Fellow at the UCL Cancer Institute, University College London, UK.


This book introduces the reader to modern computational and statistical tools for translational epigenomics research. Over the last decade, epigenomics has emerged as a key area of molecular biology, epidemiology and genome medicine. Epigenomics not only offers us a deeper understanding of fundamental cellular biology, but also provides us with the basis for an improved understanding and management of complex diseases. From novel biomarkers for risk prediction, early detection, diagnosis and prognosis of common diseases, to novel therapeutic strategies, epigenomics is set to play a key role in the personalized medicine of the future. In this book we introduce the reader to some of the most important computational and statistical methods for analyzing epigenomic data, with a special focus on DNA methylation. Topics include normalization, correction for cellular heterogeneity, batch effects, clustering, supervised analysis and integrative methods for systems epigenomics. This book will be of interest to students and researchers in bioinformatics, biostatistics, biologists and clinicians alike.Dr. Andrew E. Teschendorff is Head of the Computational Systems Genomics Lab at the CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai, China, as well as an Honorary Research Fellow at the UCL Cancer Institute, University College London, UK.

Part 1: Normalization and Analysis Methods for DNA methylation and ChIP-Seq data.- Part 2: Integrative and Medical Epigenomics.

Erscheint lt. Verlag 12.5.2015
Reihe/Serie Translational Bioinformatics
Translational Bioinformatics
Zusatzinfo V, 217 p. 42 illus., 41 illus. in color.
Verlagsort Dordrecht
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Informatik Weitere Themen Bioinformatik
Studium Querschnittsbereiche Epidemiologie / Med. Biometrie
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
Technik
Schlagworte Bioinformatics • Biostatistics • complex diseases • DNA Methylation • Epigenomics
ISBN-10 94-017-9927-X / 940179927X
ISBN-13 978-94-017-9927-0 / 9789401799270
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