在学习了生信大神孟浩巍的知乎Live “学习Python, 做生信”之后，对第二部分的文件信息处理部分整理了如下的笔记。一、fasta与fastq格式的转换1、首先需要了解FASTA和FASTQ格式的详解1）具体的详解看知乎专栏的这篇文章，写的很详细。https://zhuanlan.zhihu.com/p/207145402）关于FASTA主要分为两部分：第一行是“>”开始的储运存的序列描
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2023-08-09 15:28:17
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差异表达分析通常作为根据基因表达矩阵进行生物信息学分析的第一步，有助于我们观察基因在不同样本中的表达差异，从而确定要研究的基因和表型之间的联系。常用的基因表达数据来自基因芯片或高通量测序。虽然矩阵看起来差不多，但是由于服从不同的分布，因此在进行差异表达的时候需要用不同的方法。对于一般的生命科学领域科研人员来说，了解
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2023-12-21 12:51:36
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生物信息领域常用语言个人认为：是否能熟悉使用Shell(项目流程搭建)+R(数据统计与可视化)+Perl/Python/Java..(胶水语
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2023-12-28 14:45:08
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在这篇博文中，我将探讨如何使用Python进行基因差异分析的全过程。基因差异分析的目的是寻找到在特定条件下，基因表达水平发生显著变化的基因，以此帮助我们理解疾病机制、药物作用等生物学问题。近年来，生物信息学技术不断演进，其应用领域不断扩大，而Python因其强大的数据处理和分析能力，被广泛应用于这一领域。
### 背景定位
基因差异分析的技术起源可以追溯到基因组学的初期，随着高通量测序技术的发展
# Python在生物信息学分析中的应用
## 一、流程概述
为了实现生信分析，我们通常需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据获取 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据分析 |
| 4 | 结果可视化 |
## 二、详细步骤
### 1. 数据获取
在这一步骤中，我们需要获取生物信息学相关的数据集。可以通过公开数据库如N
原创
2024-02-25 04:25:42
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导语：生物信息学分析已经成为当前科研狗们的必备技能，但对于广大非生信专业的科研人员来说，Python，Perl和R语言这些高大上的专业生信技能似乎有些遥不可及，但其实我们完全不必和那些代码打交道，很多在线的网站就具有强大的分析作图功能。上期小编已经给大家分享了NCBI中的几个小工具(转录组分析是目前应用最为广泛的测序分析之一，最常见的目的是挖掘不同样品间的差异表达基因，并分析这些基因的功能注释和调
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2023-09-13 19:21:15
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最近小编收到最多的问题就是想做差异分析，应该选择那种分析方法？数据之间的关系一般分为四种：差异关系、相关关系、影响关系以及其它关系。 一、说明差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异。差异关系和相关关系有时候会被搞混，它们是不同的，区别是：差异关系中的差异是指不同样本组的某个指标的差异，例如男生和女生的智力差异，涉及到了变量的分组；相关分析是两个变量之间的关系，和样本分组无关，
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2024-04-07 13:46:57
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之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。基本语法差异核心类差异Python3对Unicode字符的原生支持Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和
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2024-06-26 22:54:06
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生信（一）——DESeq2差异基因分析 文章目录生信（一）——DESeq2差异基因分析一、差异基因分析原理二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现三、小结 记录学习过程，共勉。 一、差异基因分析原理详见二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现setwd("D:\\RData");#设置编码位置
rt<-read.table("GSE149549_mRNA_Expre
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2023-09-13 20:34:56
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无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对
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2023-12-20 17:22:06
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当然作为入门，python语言基础还是要会一点点的，不过不需要很深。工具嘛，我们只用关心怎么用得溜，平时也没人追究勺子咋造的只管拿来用，是吧~Biopython是一个包含大量实用功能模块的集合，它支持的数据结构可谓非常广泛：Blast结果 – standalone和在线BlastClustalwFASTAGenBankPubMed和Medline……Blast结果 – standalone和在线B
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2023-08-15 15:34:55
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Shared Gene Expression Alterations in Schizophrenia and Bipolar DisorderExpression of cilium-associated genes defines novel molecular subtypes of idiopathic pulmonary fibrosisA.芯片数据的差异分析主要包括三种方法：1.&nb
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2024-09-03 12:39:02
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数据可视化——R语言forestplot包绘制组间差异对比图(森林图forest plot)概述：使用R语言中的forestplot包绘制组间差异对比图。forestplot包本来用于绘制森林图，此处笔者将此用于绘制组间差异对比图，异曲同工，为另一篇博文：数据可视化——R语言ggplot2包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图)提供了另一种实现方案。森林图(forest plot)常用于Me
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2023-06-21 16:30:26
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很多时候，我们需要做一些重复性的工作，比如说，每个月制作类似的数据分析报告，整个框架是基本固定的，此时，我们可以采用 Python 来自动生成数据分析报告，把更多的时间和精力用在分析上面，而不是调整报告的格式。python-pptx 是一个能够自动创建和更新 PPT 文件的 Python 库，可以用来自动生成数据分析报告。下面，我以自己的个人数据为例，用 python-pptx 制作一个简略版的数
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2023-09-11 16:26:48
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基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
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2024-04-28 16:26:40
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对Excel中的数据进行分析时，大多数都会采用图表来进行分析，因为相对于表格，图表更直观地展现数据，也能快速看出各数据之间的差异或关系。日常工作中，对数据进行对比分析时，通常会使用柱形图和条形图，但其实，我们也可以根据分析的具体情况来使用其他图表进行对比分析今天就给大家分享几种对比分析比较经典的图表，下面就一起来看看吧！1．去年与今年收入对比分析柱形图柱形图是最常用的图表之一，常用于数据的比较。下
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2024-02-07 20:24:40
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一、程序风格：
1、严格采用阶梯层次组织程序代码：
各层次缩进的分格采用VC的缺省风格，即每层次缩进为4格，括号位于下一行。
要求相匹配的大括号在同一列，对继行则要求再缩进4格。例如
1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
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2023-12-08 16:08:41
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原标题：为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊选自Github参与：思源、李亚洲Julia 语言因为「快」和「简洁」可兼得而闻名，我们可以用类似 Python 的优美语句获得类似 C 的性能。那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。其实像以前 C 或其它主流
出自同哥的小练习，用于巩固基础知识：
写程序 splitName.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，输出到屏幕
用到的知识点
split
字符串的索引
输出格式为：
NM_001011874
gcggcggcgggcgagcgggcgctggagtaggagctg.......
Answer:
for line in open(r'E:\Bioi
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2023-08-21 17:17:22
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