编程，作为生物信息学的一个基础性技能，是任何一个生信工程师都无法绕开话题。也许有些人还在纠结 Perl 和 Python 到底应该学习哪一个，但作为目前最火最流行的编程语言 Python 还是非常值得尝试的。它不但可以进行文本处理，在统计、网站、游戏、爬虫、数据可视化等方面也有非常强大的应用，比起曾经的 Perl 真的强大和全面很多，且在学习曲线上比 Perl 更容易入手。不管从长远发展，还是短期
转载
2024-06-14 21:08:37
41阅读
1、测试数据下载：ftp://ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-44/gff3/arabidopsis_thaliana/Arabidopsis_thaliana.TAIR10.44.chromosome.1.gff3.gz 2、[root@PC1 test2]# ls
Arabidopsis_thaliana.TAIR10.
转载
2023-06-26 22:33:26
180阅读
简介 从Python生态系统中发现现代的新一代测序文库，分析大量生物数据主要特点使用最重要的Python库和应用程序执行复杂的生物信息学分析实施新一代测序，宏基因组学，自动化分析，群体遗传学等探索生物信息学数据分析的各种统计和机器学习技术生物信息学是一个活跃的研究领域，它使用一系列简单到高级的计算来从生物数据中提取有价值的信息。本书涵盖了新一代测序，基因组学，宏基因组学，群体遗传学，系统发育学和
转载
2023-11-07 16:30:43
94阅读
NeuroKit2是一个用户友好的包，提供了先进的生物信号处理程序的方便访问。没有丰富的编程知识或生物医学信号处理知识的研究人员和临床医生只需要两行代码就可以分析生理数据。举个栗子：import neurokit2 as nk
# Download example data
data = nk.data("bio_eventrelated_100hz")
# Preprocess the da
转载
2023-10-01 22:05:46
689阅读
点赞
教 程 目 录Biopython是Python最大，最受欢迎的生物信息学软件包.它包含许多用于常见生物信息学任务的不同子模块.它由Chapman和Chang开发，主要用Python编写.它还包含用于优化软件复杂计算部分的C代码.它运行在Windows，Linux，Mac OS X等上.基本上，Biopython是python模块的集合，提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的函数，例如反向补充它提
转载
2023-09-28 12:24:12
247阅读
biopython简介biopython和bioperl, biojava项目类似，都是Open Bioinformatics Foundation组织的项目之一，旨在提供一个编程接口，方便生物信息数据的处理。 Python (http://www.python.org) 是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言，在计算机科学中日益流行。Python易学，语法明晰，并且能很容易的使用以C，C++或
转载
2023-12-02 13:40:17
71阅读
导言构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一，对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。在进行 ngsjs 项目时，我做了一张示意图来表示一些高通量测序数据分析项目重现性的要点（图一）。ngsjs: A set of command line tools, NGS data analysis workflows, and R shiny p
生物信息分析：从入门到精（fang）通（qi）结语：入门生信一时爽，一直分析一直爽生信小白：服务器、超算、运维…这些词经常挂在生信专家嘴边，为什么需要这些东西呢？西克孚肉：我们之前讲过，二代测序技术就像碎纸机，我们要用这些碎纸片段完成拼图。这个过程并没有想象中那么简单！首先拼图数目巨大，有好几十幅拼图凑在一起，存在大量重复的片段…这意味着处理数据需要比较大的计算量。生信小白：难怪我说要跑全基因组数
转载
2024-01-31 03:23:20
40阅读
趁疫情被封闭在家，学习一下python，之前尝试过看过perl的书，代码看得我一脸懵逼，python乍看上去和蔼可亲多了，再加上有个师兄鼓励和推荐学习python，找了这本书Managing Your Biological Data with Python先动起来吧，希望自己能坚持下去。
Managing Your Biological Data with Python
1. Anaconda安
转载
2023-08-21 15:42:37
67阅读
最近接到实验室的导师交给我的一个任务，就是他们手头有很多smile表达式，格式类似这种：C(=C(c1ccccc1)c1ccccc1)c1ccccc1(这是生物信息学中表达小分子结构的一种常用表达式)，他们需要对每个smile表达式在ZINC网站(生物信息学数据网站)上进行搜索，然后找到对应的ZINC号、小分子供应商、构象预测等信息。基本步骤如下：点击查找之后网页就会跳转到详细信息，我们需要获取它
转载
2023-11-02 10:04:15
121阅读
一、DP 动态规划算法概要 It is a good algorithm to solve the segmentation process optimization problem, it means that we&n
转载
2023-06-15 20:55:06
189阅读
# Python生物信息编程入门指南
生物信息学是一个跨学科领域，结合了生物学、计算机科学和数学。Python由于其简单性和强大的库，成为了生物信息学中常用的语言。本文将指导刚入行的小白如何使用Python进行基本的生物信息编程。
## 流程概述
首先，我们需要对整个过程进行概述，以下是一个基本的流程步骤表：
| 步骤 | 任务描述
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。基本上，Biopython是python模块的集合，这些模块提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的功能，例如D
转载
2023-08-18 17:50:36
91阅读
相信会看到这篇文章的每一位朋友，都是想通过各种方式找到易生信Python处理生物信息数据和作图这个课程来努力学习、提升自我的想法。怎么样更低成本找到这个课程进行学习变成了很多人的难题？那么就让我来帮你吧。那么今天的正题就是我们怎么样才能低成本找到课程？(当然首选渠道2_(:з」∠)_)1、有经济条件的当然是选择直接找到官方平台去购买了。这样的好处是音质好也有对应的服务提供2、在朋友圈找到分享网课的
转载
2023-07-28 21:08:34
81阅读
# 使用Python开发生物信息学包的入门指南
在生物信息学领域，Python是一个非常流行的编程语言，因其强大的数据处理和分析能力。创建一个生物信息包可能看起来很复杂，但实际上，按照一定的步骤，任何开发者都可以实现这一目标。本文将为初学者提供系统的指导，帮助他们一步步创建一个简单的生物信息学包。
## 整体流程
在开始之前，让我们先概览一下整个创建生物信息学包的流程。以下是具体步骤：
|
# 学习如何实现生物信息 Python 库
在生物信息学的领域，Python 被广泛使用。创建一个简单的生物信息学库的流程可以分为几个步骤。接下来，我将以表格的形式展示这个流程，并逐步指导你实现每一步。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 设置工作环境 |
| 2 | 创建生物信息库的基础结构 |
| 3 | 实现基本功能 |
原创
2024-09-19 07:09:01
101阅读
在这篇文章中，我们将探讨使用 Python 进行生物信息学的相关代码。生物信息学是一个快速发展的领域，而 Python 在实验数据分析、基因组测序数据处理等方面已被广泛应用。本文将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展六个方面，对 Python 生物信息学代码进行深入的分析和探讨。
## 版本对比
首先，我们来看看不同 Python 版本之间的兼容性分析。这有助于我们选
# 使用Python Pandas进行生物信息分析的入门指南
在生物信息学的领域中，Python是一个非常重要的工具。Pandas库则是数据分析中最常用的工具之一。本文将指导你如何使用Python的Pandas库进行生物信息的数据处理。我们将会按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------
摘要：本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用，特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理，并以代码实例展示了实际应用。我们将探讨如何利用Python分析基因组数据，解析蛋白质序列，以及进行比对分析等。 文章目录1. 引言2. 分析基因组数据2.1 读取和解析FASTA文件2.2 基因频率分析2.3 代码实例3. 蛋白质组学3.1 解析蛋白质序列3.2 蛋白质序列比对3.3 代
转载
2023-09-21 20:42:53
108阅读
1.生物数据库分类（1）核酸数据库（2）蛋白质数据库（3）专用数据库核酸数据库分为一级核酸数据库和二级核酸数据库蛋白质数据库分为一级蛋白质数据库和二级蛋白质数据库一级蛋白质数据库又分为蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库2.文献数据库PubMed3.序列序列就是一个字符串蛋白质序列：由20个不同的字母（氨基酸）排列组合而成。核酸序列：由4个不同的字母（碱基）排列组合而成。（DNA序列，RNA序列）（
转载
2023-07-27 13:12:18
84阅读
