导语内容提要Allegra Via、Kristian Rother、Anna Tramontano著，卢宏超、陈一情、李绍娟译的《Python生物信息学数据管理/生命科学与信息技术丛书》实例意在解决生物学问题，通过“编程技法”的形式，涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目，适合教学和自学。本书由六部分组成：Python语言基本介绍，语言所有成分介绍，高
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2023-10-23 21:48:16
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目录一、常用工具函数集合 1.map函数 2.lambda去制作匿名函数3.zip（）用法（一个拆开粘合的小工具）4.reduce（）实现简单递归5.打包解包的星星 * 6.filter（）过滤器7.sorted（）排序小能手 二、解决实际的生物学问题 1.计算序列中的CG含量orACTG的各自的数量以及占比2.
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2023-07-01 15:36:43
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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
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2023-07-04 19:44:40
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演示如何创建一个简单的Biopython应用程序来解析生物信息学文件并打印内容。通过这个示例帮助我们了解Biopython的一般概念，以及它在生物信息学领域的应用。第1步 - 首先，创建一个示例序列文件example.fasta，文件的内容如下：
>sp|P25730|FMS1_ECOLI CS1 fimbrial subunit A precursor (CS1 pilin)
MKLKKT
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2023-10-07 15:07:16
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原标题：【生信学习周】生物信息Python从入门到精通Python开发的方向太多了，有机器学习，数据挖掘，网络开发，爬虫等等。其实在生信领域，Python还显现不出绝对的优势，生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的，而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西，而且Python这些年越来越火，发展势头远超其他脚本语言，所以学它肯定是没错的。一、入门标准
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2023-11-22 12:20:03
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conda install -c conda-forge rdkit
原创
2021-08-04 10:32:10
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以下为文章全文：Python开发的方向太多了，有机器学习，数据挖掘，网络开发，爬虫等等。其实在生信领域，Python还显现不出绝对的优势，生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的，而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西，而且Python这些年越来越火，发展势头远超其他脚本语言，所以学它肯定是没错的。一、入门标准入门比较难定义，什么程度才算入门呢？掌
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2023-08-09 09:24:08
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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&nb
原创
2012-11-06 14:18:55
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为什么要学编程 图1. 重复工作任务量与时间关系[1]如上图，对于大量重复工作，非编程者(non-geek)工作量和时间是正相关的，就像富士康流水线上的工人，这种工作对于高智商的人是无法忍受(富士康招流水线工人会测智商，高智商不会被分配大量重复工作，容易离职)。而编程者(geek)会分三个阶段：手工操作摸索规律(与non-geek效率相同)、编写程序(被non-geek远远甩开)、运行程序(秒杀n
Python开发的方向太多了，有机器学习，数据挖掘，网络开发，爬虫等等。其实在生信领域，Python还显现不出绝对的优势，生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的，而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西，而且Python这些年越来越火，发展势头远超其他脚本语言，所以学它肯定是没错的。图片一、入门标准入门比较难定义，什么程度才算入门呢？掌握基本的语法
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2023-08-09 10:14:42
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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
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2023-12-20 23:25:49
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# Python在生物信息学中的应用
在现代生物信息学领域，Python已成为一个不可或缺的工具。由于其简洁性和强大的库支持，Python让研究人员能够更高效地处理和分析生物数据。接下来，我们将探讨一些Python在生物信息学中的基本应用，以及如何用代码示例来实现这些功能。
## 数据处理
在生物信息学中，数据通常以FASTQ、FASTA等格式存储。Python可以通过BioPython库轻
# 生物信息学应用与Python编程
## 导言
生物信息学是一门融合生物学、计算机科学和统计学的学科，主要研究生物大数据的处理、分析和解释。随着高通量测序技术的发展，生物信息学在生命科学研究中发挥了越来越重要的作用。
Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，已经成为生物信息学研究领域中最受欢迎的编程语言之一。Python拥有丰富的生物信息学相关的开源库，使得生物信息学任务的实现变得
原创
2023-10-27 11:55:10
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在这篇博文中，我将分享如何通过Python实现生物信息学相关的代码。这涉及到环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等多个方面。
### 环境准备
为了顺利运行Python生物信息学代码，您需要准备相应的软件及硬件环境。
#### 软硬件要求
- **硬件要求**：
- 最少8GB RAM
- 100GB可用存储空间
- 多核处理器（推荐4核或更多）
- *
生物信息学（Bioinformatics）这个名词有许多不同的定义。从字面上来看，生物信息学是将信息科学应用于生物学。生物信息学广义的概念是指应用信息科学研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息，或者说是生命科学中的信息科学。狭义的概念是指应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。一般提到
从生物体中采集的数据总给人一种混乱不堪的感觉，因为生命系统本来就是一个超级复杂的系统，我们很难完全控制，目前只能观测。完全不像物理化学数学那么明确，1就是1，2就是2.所以在分析生物数据时，首先必须要了解数据。 在几个案例中阐述会比较明朗： 1. 人的单细胞转录组数据测的是iPSC-derived细胞，最理想的数据是什么？就像小鼠一样，同性别、同遗传背景、同发育阶段
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2024-08-28 20:16:27
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# 生物信息学Python实践
生物信息学是一个交叉学科，结合了生物学、计算机科学和信息技术，旨在理解和分析生物数据。在生物信息学中，Python是一种流行且强大的编程语言，因其简洁的语法和丰富的生物信息学库。本文将通过一个简单的示例介绍如何使用Python进行生物信息学分析。
## 项目概述
我们将创建一个小程序，以分析DNA序列，计算碱基组成并绘制直方图。以下是该项目的基本流程：
``
# 生物信息学库 Python
生物信息学是将计算机科学与生物学相结合的学科领域，旨在通过运用计算机技术和算法来解决生物学研究中的各种问题。Python语言是生物信息学研究中常用的编程语言之一，因为它易于学习和使用，并且有丰富的生物信息学库可供使用。
## 常用的生物信息学库
Python语言有许多优秀的生物信息学库，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列、分析基因表达、进行序列比对等任务。下面
原创
2023-10-15 13:21:38
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[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/]# 测试Seurat包rm(list=ls())
suppressMessages(require(Seurat))
suppressMessages(require(ggplot2))
suppressMessages(require(cowplot))
#suppressMessages(require(s
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2024-01-11 20:59:37
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文章目录前言一、DNA测序技术二、序列分析1.DNA序列的预处理2.序列拼接3.短序列映射和变异检测总结 前言个人对《R语言与Bioconductor 生物信息学应用》作的一些摘要。方便自己日后查阅。一、DNA测序技术DNA测序技术（DNA sequencing），简单来说就是确定四种核苷酸残基（A、T、C和G）的排列顺序。第一代测序技术，也称Sanger测序法；第二代测序技术，也称深度测序或高
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2023-09-20 10:24:57
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