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读后感
As u can see, 这本书分为两个部分，上篇为1-12章，下篇为13-24章。我读到了第7章，实在是读不下去了，不到50页就写了8篇笔记，基本上都是勘误。所以现在决定放弃了，明天去借http://book.douban.com/subject/6813329/。 后半部分还是会看看，毕竟这是当初选择这本书的原因。
评分首先，打开前言，读者们会发现“编写本书，参加这些工作的教师和研究生有15人之多”。当然，名字后面带头衔的最后都在出现在封面了。也就是说由12位"无名的岳武穆“研究生同学造就了3名”有名的岳武穆“之砖家叫兽。 然后，本书共24章，模12为零，当然，这只是一个巧合，只是...
评分首先，打开前言，读者们会发现“编写本书，参加这些工作的教师和研究生有15人之多”。当然，名字后面带头衔的最后都在出现在封面了。也就是说由12位"无名的岳武穆“研究生同学造就了3名”有名的岳武穆“之砖家叫兽。 然后，本书共24章，模12为零，当然，这只是一个巧合，只是...
评分As u can see, 这本书分为两个部分，上篇为1-12章，下篇为13-24章。我读到了第7章，实在是读不下去了，不到50页就写了8篇笔记，基本上都是勘误。所以现在决定放弃了，明天去借http://book.douban.com/subject/6813329/。 后半部分还是会看看，毕竟这是当初选择这本书的原因。
评分As u can see, 这本书分为两个部分，上篇为1-12章，下篇为13-24章。我读到了第7章，实在是读不下去了，不到50页就写了8篇笔记，基本上都是勘误。所以现在决定放弃了，明天去借http://book.douban.com/subject/6813329/。 后半部分还是会看看，毕竟这是当初选择这本书的原因。
用户评价
初读目录，我就被其逻辑严密的章节划分所折服。它似乎不是简单地罗列函数或包的使用说明，而是遵循了一条从基础概念到高级应用、从数据输入到结果可视化的完整学习路径。我特别关注了其中关于差异表达分析（如 DESeq2 或 edgeR）的部分，因为这通常是基因组分析中最核心、也最容易产生困惑的环节。一个好的教材应当能够解释“为什么”要这样做，而不仅仅是“如何”去做。我希望书中能深入剖析不同统计模型的选择依据，以及在解释 P 值和 FDR 时需要注意的生物学陷阱。此外，对于现代基因组学研究中日益重要的单细胞测序数据处理，如果这本书能提供一个从降维（如 UMAP/t-SNE）到细胞类型注释的详细工作流程，那它就真正站在了行业前沿。这种系统性的构建，让人感觉这不是一本零散的参考手册，而更像是一份可以伴随研究生涯成长的经典教程。
评分总的来说，这本书给我一种“大部头但绝不臃肿”的感觉，它似乎旨在成为一个全能型的伴侣，涵盖了从生物学问题设定到最终统计推断的整个分析链条。我期待它能展现出 R 语言在生物信息学领域无与伦比的灵活性和扩展性，特别是介绍那些不太为人知但极其强大的 Bioconductor 生态系统中的隐藏宝石。如果它能引导读者不仅学会使用现成的工具，还能理解这些工具背后的统计假设，甚至鼓励读者根据自己的特定研究需求去定制脚本，那么这本书的教育意义就超越了简单的技术指导。它在培养新一代具有独立分析能力的基因组学研究者方面，将扮演至关重要的角色，为我们提供了坚实的语言基础和广阔的分析视野。
评分这本书的封面设计非常吸引人，那种深沉的蓝色调和清晰的字体组合，立刻让人感觉到它的专业性和深度。当我拿到实体书时，首先被它扎实的重量所震撼，这通常预示着内容的丰富和详尽。我期待这本书能在宏大的基因组学背景下，为我们这些渴望深入挖掘数据潜力的读者，提供一套系统而实用的工具箱。特别是对于那些在生物信息学领域摸索已久，但总感觉在实际操作中缺乏一个坚实桥梁的从业者来说，一本专注于 R 语言和 Bioconductor 结合的指南，无疑是沙漠中的甘泉。我希望能看到它如何清晰地阐述从原始数据处理到复杂统计建模的每一个环节，尤其是在处理高通量测序数据时，那些令人头疼的批次效应校正和标准化步骤，如果能用易于理解的 R 代码和详实的解释来呈现，那将是极大的福音。这本书的出现，让我对于未来在自己的研究项目中使用前沿分析方法充满了信心，它仿佛是一位经验丰富的老教授，正准备手把手地带我们跨越理论与实践之间的鸿沟。
评分这本书的排版质量堪称一流，这对于技术类书籍来说至关重要。清晰的代码块、恰当的注释以及关键概念的加粗或斜体处理，都极大地提升了阅读体验。我发现自己可以毫不费力地在阅读理论解释和对照实际代码示例之间切换，这对于自学和快速查找特定解决方案时，是莫大的帮助。尤其是那些复杂的图形展示部分，如果它们能够清晰地展示出 R 语言中 `ggplot2` 等包在基因组数据可视化上的强大潜力，例如绘制热图、小提琴图或者复杂的通路图谱，那么这本书的价值将倍增。我非常看重这一点，因为最终的分析成果必须以清晰、有说服力的方式呈现出来。高质量的排版，意味着作者和出版方对读者的尊重，他们知道我们需要的不仅仅是信息，更是能够高效吸收信息的载体。这种细致入微的打磨，让我在翻阅时感到十分愉悦和专注。
评分我个人的学习习惯倾向于通过“做中学”，因此，书中提供的每一个代码示例都必须是可复现且具有实际应用价值的。我希望这本书不仅提供了示例代码，还能附带或引导读者获取到配套的数据集，这样我们就能在自己的计算机上，亲手运行每一个步骤，验证每一个结果。如果书中对数据导入和清理过程中可能遇到的常见错误进行了详尽的“故障排除”环节，那就更完美了。例如，处理不同测序平台产生的数据格式差异，或者当某些 Bioconductor 包的版本更新导致旧代码失效时，如何快速定位和修正问题。这类实战经验的传授，远比纯粹的理论介绍来得珍贵。一个真正优秀的工具书，应该能够预见到读者在实际操作中会遇到的“坑”，并提前指明方向，让我们的学习曲线更加平滑，而不是充满挫败感。
评分太差了...
评分太差了...
评分就是一堆学生翻译的英文文档，还翻译得很恶心
评分这本书对整个学科的认识是很好的
评分就是一堆学生翻译的英文文档，还翻译得很恶心
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