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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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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# 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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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
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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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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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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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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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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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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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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# 生物信息学分析与Python基础
## 引言
生物信息学（Bioinformatics）是一门融合生物学、计算机科学和数学的交叉学科，主要用于分析和解释生物数据，尤其是基因组、转录组和蛋白质组等大规模生物数据。Python作为一种易于学习、功能强大的编程语言，已成为生物信息学分析中常用的工具之一。
本文将探讨生物信息学分析的基本概念，并提供一些简单的Python代码示例，以帮助理解如何使
# Python在生物信息学分析中的应用
生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等领域的跨学科学科，用于处理和分析生物学数据。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在生物信息学领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python在生物信息学分析中的应用，并通过一个简单的示例来展示其使用。
## Python在生物信息学中的优势
Python作为一种通用编程语言，在生物信息学领域有
原创
2024-05-18 04:37:12
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生信分析全景介绍概述 基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。可以认为“湿“实验是对样本的处理，
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2023-11-12 13:05:14
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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
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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华大人思想还是很深刻的，但做研究就容易过于肤浅，还是需要好好设计实验，产生好的数据才能做好分析。 为什么要搞多组学？大一统的野心 为什么生物医学大家都在玩转录组的数据，单细胞也是主要搞转录组？蛋白组（蛋白修饰组）和代谢组的数据我现在都没玩过。建库测序的可靠性，转录组优于蛋白组和代谢组，但是灵敏度则相反转录组处于重要的调控位置，对机制可以进行深入探讨，而蛋白组和代谢组则不行&nb
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2024-03-12 14:49:08
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image.png下载好的文件大概格式如下image.png简单的了解一下都有什么A开头的grep "^A" hsa00001.kegimage.pngB开头的grep "^B" hsa00001.kegimage.pngC开头的(这一行是pathway行)grep "^C" hsa00001.kegimage.png黄色区域就表示keg
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2023-12-27 15:10:20
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你好，我是林骥。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
# 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
