【资源分享】生物信息学编程实战(文末赠送120集工程师级别python视频教程)
看透了如此多的秘密,我们已停止相信尚有不可知之物。然而,那不可知之物却仍然坐在那里,冷静地舔着自己的嘴唇。
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
随着国内生物信息学的发展,目前在十几个主要的生命科学科室都建立了自己的生物信息团队,也形成了以NGS技术为代表的生物信息科技服务产业,自然地,他们也有生物信息团队。从早期的C,perl到如今的python和R,这些计算机语言的应用为我们揭示生物学问题提供了新的语言、工具、手段。当然,我们看到生物信息作生命科学的基本配置正在成为常态,各个实验室也还在慢慢培养和配备自己的生物信息人员、硬件、软件。
Biopython是Python的最大,最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发,主要使用Python编写。它还包含C代码,以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows,Linux,Mac OS X等操作系统上运行。
虽然西弗吉尼亚大学的研究人员看到了最新的官方ChatGPT插件——名为“代码解释器”( Code Interpreter)的教育应用潜力,但他们也发现,对于使用计算方法处理针对癌症和遗传疾病的定向治疗的生物数据的科学家来说,这款插件的使用存在限制。
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的,因为并不需要使用者会编程语言,所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们:
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法,研究生物学问题。
Science: 生物信息学,神秘的新职业 今天的生物信息学家迎来了好时候。由于各个部门生成了几乎无穷无尽的生物数据,因此形成了对于生物、统计学和计算机科学交叉领域中有经验的专业人才的高度需求。科学家
其实原文说的是如何评价生物信息学的研究水平,引用的是刘小乐教授的观点。但我觉得,其实这些标准完全适用所有从事数据科学的人。
生信分析人员如何系统入门linux? linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了,鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题,对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学,该学什么,该花多少工夫,学习重点是什么? 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看,可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化,熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
毫无疑问,处理数据的首要条件是理解数据从产生,对应到我们这个系列,也就是了解三维基因组的背景知识,如下:
要开始使用 Dash Bio,请使用 pip install dash_bio 安装,然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio
生物信息学(Bioinformatics),简称生信,是一门在人类全基因组测序工程和计算机工程基础上迅速发展起来的新兴交叉学科,目前主要定位于精准医疗,适用于复杂性状的基因定位、药物靶点的筛选以及分子结构的预测等相关需求。
R:为什么选择我?而不是其他高级语言,比如Python,Java,C,C++....那么多编程语言?
作为进化研究的重要手段,生物信息学担当了越来越重要的作用。作为一个极难进行实验重复和验证的学科,只能尝试根据现有的东西推断上百万及千万年前的历史。同时,生物信息学依然受到很多的质疑,且不为很多生物研究者所理解。这也是由于其是新兴的交叉学科(统计学,计算机科学与生物学)的特性所决定的。
早在 2018 年的时候我在"生信草堂"的公众号上写过一篇关于 RSS 的文章《使用 RSS 打造你的科研资讯头条》,介绍了关于 RSS 的一些内容和如何使用 inoreader 来订阅你感兴趣的一些科研资讯。 今天主要来给大家推荐一些常用的生物信息学的 RSS 订阅源,通过这些订阅源你可以及时掌握和了解到一些比较前沿的生物信息学研究资讯。
什么是生物软件?首先要明白什么是软件。软件是控制计算机硬件功能及其运行的指令、例行程序和符号语言。通常软件是由程序+文档组成。生物软件顾名思义,就是专门用来处理生物数据的软件。本质上,生物软件就是将处理生物数据的方法和过程以及对各个问题的解决方法写到程序中。
随着测序技术的发展,基因组学变得越来越受欢迎,并且已经应用到农业医学环境保护等不同的领域。这使得许多具有生物学和遗传学背景的研究员,面临着大数据分析的挑战。在这里,我们为有兴趣使用命令行进入生物信息学领域的任何人提供了10条简单规则。简单来说,这十条规则可以总结为下图。
关注“生信与临床”的小伙伴们现在应该已经学习了一定的R语言基础知识,对R应该不陌生了。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手,又不想花钱买服务器,这里有个免费的网页版Linux服务(链接在文末),足够学习基础的Linux命令!
AWS 将 Rust 编译器团队负责人收入麾下的新闻让开发者们再次聚焦于这门兼具安全性与高性能的编程语言。近日,著名科学期刊 Nature 刊登了一篇文章,表明 Rust 语言也正在成为学术界最受欢迎的编程语言之一。
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其实就是难者不会,会者不难 ,毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师,就需要至少一年的努力学习,为大家的学习和付出买单是理所当然的。
如果是想通过培训掌握生物信息学,那么可以参考:彻底入门生物信息学,可能需要12天! 推文介绍的。
我在生物信息学:全景一文中,阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。但是有一点是很关键的,就是细胞内的生命活动都遵从中心法则,生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章:
讨论区的帖子《谁在招人?》[2],提供生信深造和就业信息,欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。
你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程,然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中,然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。今天的推文就给大家介绍一个简单的办法去解决这个问题。就是通过使用Colab来加载Github的代码。
ChatGPT 是去年年底 OpenAI 发布的一个聊天机器人程序,擅长自然语言处理,看上去可以理解人类语言并进行对话。同一个聊天窗口的内容还会考虑上下文一起反馈。
biopython和bioperl, biojava项目类似,都是Open Bioinformatics Foundation组织的项目之一,旨在提供一个编程接口,方便生物信息数据的处理。OBF的成员项目部分如下
Python是生物信息学应用中的常用编程语言,在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3,仅次于Java语言、C语言。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
这是我两三年前学习过的一本书,我觉得这本书挺好,把生物学的问题直接在python学习中解决了,推荐给大家,之前还整理了习题代码,分享一下。之前分享在了github上,收获了10颗星,惭愧,已经是我最多星的一个。还有一两个习题记得没有解答出来,如果你解答出来了,欢迎交流!代码有的肯定不是最优的,只是一种解答方法,可能有错误,也欢迎指正,谢谢!我坚信分享使我们快乐,加油!我是用python3完成的,当然二者区别也很小(目前我基本只认识到了print函数的区别),除非遇上那种多年不遇的bug。
课前准备,R语言的安装和配置都OK了吗?生物信息系列课程-R语言入门;挖掘GEO速成SCI文章系列教程(3)-R语言基础。小板凳排排坐,飞飞老师要开课~
构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一,对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。
Motif,模式,pattern,如下。我个人理解为:一组具有类似特征的序列。而在分子序列中,那么就是具有类似分子(如碱基或氨基酸)的序列。
一个星期前,我又有了写公众号的打算,与其磨磨蹭蹭,不如马上开始,谁知道当我正准备“大干一场”时,我因为曾经用自己的邮箱给别人注册过一个账号导致不能再进行注册,二话不说直接注销,7天冻结期终于结束,这篇小文终于发了出去。(以下文字写于3月10日)
一般来说,使用 Python 做生信有两种情况:一种是专门分析生物学数据(主要是各种组学),以调包为主,日常工作就是熟悉各种包的文档,写各种脚本串联工具分析流程,大部分写的都是以快速实现为目的的即用即弃小脚本,对 Python 要求并不高,掌握最核心的语法就可以解决大部分问题,甚至面向对象这部分的编程都较少涉及。
当然了,仅仅是做到这些还不够,我们还需要足够的资金支持,因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新,也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失,这一点来说,由美国国立生物技术信息中心(NCBI)维护的一个公共数据库,用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO(Gene Expression Omnibus)就是其中的佼佼者啦,它有一个在线分析工具GEO2R,用于比较两个或多个基因表达数据集,并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析,研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异,例如,疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。
生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系
编译 | 苏宓 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) Python 的运行速度快吗?虽说不同场景不同定论,但整体而言,它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时,一提到速度,就成为众多开发者头疼的问题。 为了解决这一难题,麻省理工学院的计算机科学家出手了,他们共同研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器,可以将 Python 代码转化为本地机器代码,而不会对运行时的性能产生影响。 当前,Codon 已经在 GitHub 上
这几年生物信息学(Bioinformatics,下文简称生信)的迅猛发展席卷科研领域,越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性,部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展,也开始了解和尝试学习生物信息。为此,各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷,但是,扪心自问,真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。
针对生信领域的零基础爱好者及生信分析中遇到的种种问题,生信领域知名公众号“生信宝典”团队组织了中科院系统项目经验丰富的一线科研人员开展系列培训活动。本期零基础Python编程班,应用Python处理生物信息数据和作图,三天高强度学习你也可以入门编程。
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