Pythonを中心とするツール群の活用例を具体的なレシピ約50で紹介。目の前の研究に活かせる。環境構築から丁寧に解説。〔内容〕次世代シークエンス／ゲノム解析／集団遺伝学／系統学／タンパク質／データ公開・共有／ビッグデータ／他 〇本書で学べること ・次世代シーケンス（NGS）データ解析の進め方 ・FASTQ, BAM, VCFフォーマットのデータの取扱い ・Galaxyへのアクセス ・Dask, Sparkなどを活用した大規模データ処理 ・Cytoscapeによる可視化 ・主成分分析，決定木分析など機械学習の活用 1.　Pythonとソフトウェア環境 2.　次世代シーケンス・データ解析 3.　ゲノム解析 4.　集団遺伝学 5.　集団遺伝学のシミュレーション解析 6.　系統解析 7.　蛋白質構造データバンク（PDB）を使う 8.　バイオインフォマティクスにおけるパイプライン 9.　Pythonによるゲノムビッグデータ解析 10.　バイオインフォマティクスのその他のトピック 11.　高度な次世代シーケンス解析