在开始了解序列的处理流程时，我们先要知道序列下载网址。其中一个知名的网站就是NCBI （National Center for Biotechnology Information）美国国立生物技术信息中心。
蛋白质折叠（Protein folding）是蛋白质获得其功能性结构和构象的物理过程。通过这一物理过程，蛋白质从无规则卷曲折叠成特定的功能性三维结构。在从mRNA序列翻译成线性的氨基酸链时，蛋白质都是以去折叠多肽或无规则卷曲的形式存在。
“脱氧核糖核酸（DNA）是一种分子，其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“ —genome.gov
RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意，它并不适用于所有类型的分析，比对工具也不适用于所有分析。此外，本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究，强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作，但是在Python的世界里，一项工作只要重复的次数多了，那么一定就会有大神来开发相应的包来解决，这个包名就是 Biopython 。接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。
今天介绍一个同门师兄开发的 Python 模块：pyfastx，用于快速随机访问基因组序列文件。作品发表在生信顶刊上，必须强行安利一波。
Samtools 同样是由李恒博士开发的一套与高通量测序数据交互的程序。它由三个独立的存储库组成：
比如查看 POU5F1 基因：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/5460
环境变量的补充 PATH只是众多环境变量中的一个变量，用于存储可执行文件所在的目录，以便在用户输入命令时可以查询的到。尤其是自己写的脚本或安装的程序，系统不会知道它们在哪个路径下，需要我们去提供给系统这些新的路径，学名叫设置环境变量。 此外常用到的环境变量还有LD_LIBARY_PATH: 指定动态链接库 (so文件)的位置，一般在安装软件出错时会用到；PYTHONPATH: 指定Python的安装包的路径；PERL5LIB: 指定perl的安装包的路径。 设置环境变量要注意2点：1. 设置新的环境变量时一
我们生活着的世界并非只有我们自己，而是有很多小于或大于我们的生物不断与我们交互着，有的让我们开心，有的使我们伤心。这就关系到一个本质的问题：
在处理fasta序列的时候，我们经常需要获取每一条fasta序列的长度。今天小编就跟大家来分享四种获取fasta序列长度的方法。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
Pysam[1]是一个 Python 模块，它打包了高通量测序库htslib[2]的 C-API，可用于读写基因组相关文件，如 Fasta/Fastq，SAM/BAM/CRAM，VCF 等。本文以 Fasta/Fastq 文件的读写为例，介绍 Pysam 的用法，详细教程请查看官网。
本文介绍全转录组数据分析方法，我们将以拟南芥测序数据为例，在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。
去年的这个时候，欧密克戎变异体已经成为主要的严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）变异体。
输出文件 output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域：
通过biopython, 我们可以方便的读取这些格式的文件，并提取其中的信息。具体地，通过以下3个子模块来处理序列数据
在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。
在本教程中，我们将把两个 Heliconius 蝴蝶物种的一条染色体（包含 optix 基因）与泛基因组进行比对。
kingfisher是由昆士兰科技大学微生物组研究中心的 Ben J. Woodcroft 教授开发的一款专门用于高通量测序数据下载的工具。
今天我们介绍一款使用三代全长转录本数据进行转录本注释和定量的工具 - IsoQuant。2023年1月2日，康奈尔大学医学院Hagen U. Tilgner团队和圣彼得堡国立大学Andrey D. Prjibelski团队合作在Nature Biotechnology（NBT）杂志发表题为 “Accurate isoform discovery with IsoQuant using long reads” 的文章 （图1）。作者开发了 IsoQuant -- 一款使用内含子图（intron graphs）的计算工具，在有参考基因组注释或者无参的情况下能够利用长度长序列准确重构转录本。对于新的转录本发现，IsoQuant 使Oxford Nanopore（ONT）数据在有参或无参模式下的假阳性率分别降低了5倍和2.5倍。IsoQuant 同时也提高了Pacific Biosciences数据的性能。
编者注：本文来自生信编程直播课程讲师投稿，点击阅读原文可以跳转到大神的博客，欢迎点击！ 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，Py
在过去几年里，研究发现long non-coding RNAs (lncRNAs)在疾病和生物调控过程中扮演着重要角色。但在大量非模式物种中lncRNA的鉴定仍是一项富有挑战性的工作。该工作需要确定的序列信息，注释信息以及构建物种特有的训练集，但具有lncRNA研究所需的足够完整的序列与注释的物种只占很少数。
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性：
5.2 如何获取目标基因的转录因子（上）——biomart下载基因和motif位置信息
配置镜像加速，如果文件不存在则创建，如果文件已经存在，则在 registry-mirrors 添加镜像地址。
pysam模块对samtools和tabix进行了封装，可以在python程序内部来操作和访问相关的文件，具体地，支持以下4种文件
①reads：就是我们测序产生的短读序列，通常一代和三代的reads读长在几千到几万bp之间，二代的相对较短，平均是几十到几百bp。
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式；比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式，clustal可选；如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树，需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多，可以选择网页版；如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER；按照安装步骤执行即可，自己的安装过程没有遇到报错；
我们小编欢乐豆有个压箱底的 perl 脚本，由于编程语言"洁癖"，想要彻底抛弃 perl 语言转向 python，于是他使用 AI 辅助下进行了转换，由于脚本相对简单，转换竟然就成功了。中间发现四种碱基含量百分比和原脚本统计有出入，检查确认是序列大小写没有注意的原因，修改后就完美运行了，这里分享给大家！
打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein，输入BopA，search
hello，hello！ 小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。
有小伙伴向我反映到，本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ，几乎与 xlwings 没有啥关系。
在往期文章基因组编码基因预测中介绍了CDS的预测，今天为大家介绍ncRNA的预测。由于ncRNA种类繁多，特征各异，缺少编码蛋白质的基因所具有的典型特征，现有的ncRNA预测软件一般专注于搜索单一种类的ncRNA，如tRNAScanSE搜索tRNA、snoScan搜索带C/D盒的snoRNAs、SnoGps搜索带H/ACA盒的snoRNAs、mirScan搜索microRNA等等。
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个，然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
接着上一篇博客的内容，我将继续介绍Python相关的语法。部分篇章可能不只是简单的语法，但是对初学者很有帮助，也建议读懂。
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
对于基因组组装而言，kmer count是最基础的分析内容之一，传统的kmer count工具在kmer长度小于32时，有着较好的性能，但是对于较大长度的kmer, 内存消耗和运行速度都差强人意。随着测序读长的不断增加，一款能够支持较大kmer的计数，而且性能良好的工具就显得非常的有必要。
编码很有趣，而Python编码更有趣，因为有很多不同的方法可以实现相同的功能。但是，大多数时候都有一些首选的实现方法，有些人将其称为Pythonic。这些Pythonic的共同特征是实现的代码简洁明了。
经常碰到需要计算一组 DNA 序列的一致性序列，比如去除测序数据中的 PCR 错误，最简单的方法就是通过计算它们之间的一致性序列。
因此，⼤家在编写程序时，应该尽量养成习惯：除⾮需求的特殊要求，否则循环 的计数都从 0 开始。
本文[1]将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些常用的示例
https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035890811-Resource-bundle
本节已经把常用的元字符全部都罗列完了，Unicode相关的控制\p等没有列出，平常用不太多，把这些融汇贯通基本就可以解决90%的正则问题了。接下来我们来探讨一下正则引擎的原理，有助于我们写出正确、效率高的正则表达式。
列表推导式是Python构建列表（list）的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表.
源代码：Lib/threading.py 该模块在较低级别thread模块之上构建更高级别的线程接口。另请参见mutex和Queue模块。
本次学习分析的文章是这篇：https://academic.oup.com/gigascience/article/7/12/giy140/5202451 这篇文章的原始数据有点问题，使用sra和ena数据库直接下载都基本上会失败，sra只能下到一个10M左右的数据，转换格式成fastq后只能获得4.6M的数据。最后使用aspera connect下载可以成功。命令如下，我是黑果，其他系统格式应该类似，软件安装和使用参见我前面的学习记录。https://jiawen.zd200572.com/916.html
本文将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些长用的示例。
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