GWAS Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları — Zeynel Cebeci Muhammet Şakiroğlu Mervan Bayraktar

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur Tanıtım Bülteninden

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur Yayınevi Nobel Akademik Yayıncılık Yazar Zeynel Cebeci Sayfa 628 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 16 50x24 00 cm Basım Yılı Eylül 2024 Barkod 9786253715519 Kategori Tıp Bilimleri

Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları GWAS örneklenen bireylerin tüm genomunu tarayarak bu bireylerdeki yüzbinlerce ve hatta milyonlarca genetik varyantın hedef fenotipik özellikler veya karakterlerle ilişkilendirilmesi için yapılan işlemlerdir Bu kitap GWAS çalışmalarında kuramsal bilgilerden veri yapılarına ve tanınmış yazılımların kullanılmasına kadar ihtiyaç duyulabilecek teorik ve pratik bilgileri ve becerileri bütüncül bir yaklaşımla tanıtmak ve örneklerle göstermek amacıyla yazılmıştır Kitap hem bir öğrenme kaynağı hem de bir başvuru kaynağı olarak kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır Kitapta GWAS yanında populasyon yapısı genetik çeşitlilik ve genomik seleksiyon çalışmaları için temel bilgiler de sunulmaktadır Kitabın ilk iki bölümünde GWAS hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir Üçüncü bölümde moleküler genomik veri formatları ve veri dosyası yapıları örnekleriyle tanıtılmıştır Dördüncü bölümde veri formatları arasında dönüştürme yöntemleri ve yazılımlar uygulamalı olarak tanıtılmıştır Beşinci bölümde gerek genomik araştırmalarda ve gerekse uygulama amacıyla genotipik ve fenotipik veri simülasyonu hakkında bilgiler verilmiştir Altıncı bölümde genotipik veri kalitesi kontrolü geniş şekilde incelenmiştir Bu bölümde ayrıca çeşitli yöntemlerle genomik ilişki matrislerinin oluşturulması populasyon yapısını incelemek için temel bileşenler analizi Q matrisi MDS gibi yöntemler yanında t SNE ve UMAP gibi yeni yöntemler tanıtılmıştır Böylece populasyon yapısı analizi ve genetik çeşitlilik çalışmaları için temel oluşturacak uygulamalara da yer verilmiştir Kitabın yedinci bölümünde GLM MLM CMLM ve MLMM gibi yaygın GWAS yöntemlerine ek olarak SUPER FarmCPU ve BLINK yöntemleri tanıtılarak GLM ile GWAS modellerinin analizine ait işlemler adım adım sunulmuştur Bu bölümde ayrıca GWAS sonuçlarının yorumlanması ve GWAS sonrası işlemler geniş şekilde açıklanmıştır Sekizinci bölümde GWAS sonuçlarını görselleştirme ve raporlamada kullanılan grafik türleri ve bunları oluşturmak için gerekli araçlar tanıtılmıştır Bu bölümde ayrıca GWAS sonrası bölgesel görüntüleme ve yakınlaştırma grafiklerine de ayrıntılı bir bakış yapılmıştır Kitabın dokuzuncu bölümünde GWAS analizlerinde yaygın kullanılan yazılımlarla uygulama örnekleri verilmiştir Bu bağlamda PLINK KING ve TASSEL gibi yaygın kullanılan yazılımlarla birlikte rrBLUP mrMLM rMVP bigsnpr ve GAPIT R paketleriyle uygulamalar da yapılmıştır Son bölümde ise NAM ve GWAS BAYES gibi yetenekli R paketleriyle Bayesçi GWAS uygulamaları sunulmuştur