一、入门标准 入门比较难定义，什么程度才算入门呢？1. 掌握基本的语法，熟练使用python的内置类型、内置函数和数据结构。 2. 了解一些基本的模块的使用，能够实现一些简单的需求。后面有一个实例，如果你能简单的做完，那我敢肯定你已经入门了。二、基本知识点 1.基本语法缩进：Python是通过代码缩进来决定代码层次逻辑的，一般约定使用4个空格版本问题：主要包括2.x系列的和3.x系列的，两者语法不
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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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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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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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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文章目录Counting Point Mutations 统计点突变ProblemSample DatasetSample Output孟德尔第一定律/分离定律问题说明样本集结果输出Translating RNA into Protein/RNA翻译成蛋白质ProblemSample DatasetSample OutputFinding a Motif in DNA/在DNA中找模体Probl
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2024-04-15 21:54:00
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# 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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image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
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2024-01-24 15:32:14
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# 生信辅助用Python：从数据处理到分析
生物信息学（Bioinformatics）是一个融合了生物学、计算机科学和统计学的研究领域。随着测序技术的发展，生物数据的规模和复杂性不断增加，使得生物数据的处理和分析成为了一项重要的工作。Python作为一种高级编程语言，因其简洁易读和丰富的库生态，广泛应用于生物信息学的研究中。
本文将介绍如何使用Python进行生物数据的处理与分析，并通过代码
目录P1TensorFlow2.1安装P4P5常用函数cast数据类型转换计算最大值reduce_max(),计算最小值reduce_min()axis函数，axis等于0是对第一个维度操作，在表格中是纵向操作。非常 常用函数 tf.Variable数学运算输入特征和标签配对 from_tensor_splices梯度求导运算tf.GradientTape枚举索引和元素 enumerate常用的
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2024-02-13 19:15:11
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image.pngwget ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-87/gtf/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh38.87.chr.gtf.gz
grep -v "#" Homo_sapiens.GRCh38.87.chr.gtf.gz >hg38.gtf.gz
gunzip hg38.gtf.gz做题之前我们先看看文件的内容是什么i
这个是根据老师上课的内容所做的笔记，大家可以参考的看一下。上面部分是大纲，下面是所有的思维导图。蛋白质结构与功能确定蛋白质数据库PIR （protein informaon resources）【PSD】 来自于Genbank，EMBL,DDBJ 会导致数据库权威性不够，因为这三个数据库为核酸数据库，结果为预测，不够准确 从发表的文章得到的序列 提交得到的序列 SWISS-PROT/TrEMBL
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2024-01-23 09:00:57
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# Python在生物信息学中的应用
生物信息学是研究生命科学数据的存储、管理、分析和解释的学科。生物信息学借助计算机技术，处理和分析大量的生物学数据，为生物学研究提供了强有力的工具和方法。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于生物信息学领域。本文将介绍Python在生物信息学中的应用，并附上一些代码示例。
## Python在生物信息学中的应用
### 数据处理和
原创
2023-12-29 07:35:21
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# 生物信息学中的Python应用
生物信息学（Bioinformatics）是利用计算机科学和统计学的方法来分析生物数据，尤其是在基因组学、转录组学等领域。Python因其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成为生物信息学研究中不可或缺的工具。本文将探讨生物信息学中的Python应用，包括常用库、示例代码，以及如何制定数据分析的旅行图。
## 常用库
在生物信息学中，Python有几个
原创
2024-09-04 06:30:53
74阅读
# Python生信数据分析入门指南
## 1. 介绍
欢迎来到Python生信数据分析入门指南！在这篇文章中，我将会教你如何使用Python进行生物信息学数据分析。无论你是刚刚入门的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过这篇指南来学习和实践。
## 2. 流程概述
在生物信息学数据分析中，通常会包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备和
原创
2024-05-25 06:28:36
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生信 Python 是一个日益重要的领域，它结合了生物信息学与 Python 编程语言，帮助研究人员和从业者更高效地处理各种生物数据。在这个过程中，你可能会遇到不同版本的工具、依赖库的兼容性问题、迁移等挑战。本文将详细记录我们在解决“生信 Python”相关问题中的方法与实践，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。
### 版本对比
对于不同版本的生信 Pyt
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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# 生信分析用R语言还是Python：新手指南
生物信息学（生信分析）是一个迅速发展的领域，涉及大量的数据分析和计算。在进行生信分析时，通常会在R语言和Python之间做出选择。本文将为刚入行的小白解析生信分析的基本流程，帮助你判断使用哪种编程语言。
## 一、生信分析的流程
下面是生信分析的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[获取数据] --> B[数
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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FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
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2023-12-18 21:20:43
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