生信技能6 - 生信python编程提高效率技巧

最新推荐文章于 2024-09-27 19:50:33 发布
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分类专栏： 生信分析项目实战技能合集 文章标签： python 数据分析 pip pandas numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LittleComputerRobot/article/details/128783197
本文介绍了提高生信Python编程效率的七个关键技巧，包括使用f-string拼接字符串，利用with打开文件，使用推导式简化代码，通过time.perf_counter()测量执行时间，运用logging管理日志，以及pipe库的where、select、chain、traverse、groupby和dedup等方法在实际操作中的应用。

1. 拼接字符串

相比于使用+符号拼接字符串，使用 f-string，效率会更高。

def str_conact(name, age, gender):
    
        print(f"username: {
     
     name}, age:
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题目完整版来自：http://rosalind.info/problems/list-view/； 学习的网友脚本来自生信技能树：http://www.biotrainee.com/forum-59-1.html。 每个题可能有多种解法，不同解法用分别用## 1/2/3表示，通常## 1 是我自己脚本，而其他解法是参考其他网友的脚本。如果你也同我一样刚用python处理生信数据的话，请务必先自...
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生物信息Python-从入门到精通？
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Python处理生信分析流程配置文件4种方法
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Python生信练习
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python练习题 1 在文件中创建字符串nN Create 10 strings in a file, for each string, the first half is n and the last half is N. The length of the string increase by 2.  Example:  nN  nnNN  …  nnnnnNNNNN  … #open函数：file_object=open(file_name,access_mode='r')，access
python生物信息分析_易生信Python处理生物信息数据和作图【学习心得+网盘内容分享】...
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12-03 502
相信会看到这篇文章的每一位朋友，都是想通过各种方式找到易生信Python处理生物信息数据和作图这个课程来努力学习、提升自我的想法。怎么样更低成本找到这个课程进行学习变成了很多人的难题？那么就让我来帮你吧。那么今天的正题就是我们怎么样才能低成本找到课程？(当然首选渠道2_(:з」∠)_)1、有经济条件的当然是选择直接找到官方平台去购买了。这样的好处是音质好也有对应的服务提供2、在朋友圈找到分享网课的...
Galaxy 生信平台(三)：xlsx 上传与识别
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01-04 947
我在《...
送你一个目录，一站式学习生信！众多干货，有趣有料！
悟道西方
12-20 9177
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...
开展“稳健”的生物信息学研究的9个要点
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基因组注释是指将原始的DNA序列与已知的基因和功能性区域联系起来的过程。它的主要目标是识别基因及其结构（如外显子、内含子、启动子等），并推测这些基因的功能。基因组注释是理解基因组功能、调控机制和生物进化的基础。基因组注释工具在生物信息学中扮演着关键角色，通过使用工具如Prokka、Augustus、GeneMark等，我们可以对新测序的基因组进行高效的功能注释。
用Python实现生信分析——基序（Motif）识别详解
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在生物信息学中，基序（Motif）是指在生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留，因为它们在生物学功能中起着重要作用。例如，在DNA序列中，基序可能是一个转录因子结合位点；在蛋白质序列中，基序可能是一个具有特定功能的结构域。基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段，这对于功能预测、基因调控网络分析等研究非常重要。基序识别是生物信息学中的一个重要任务，能够帮助研究人员从序列数据中提取功能性重要的片段。
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如下面两张图所示，左图从字段列表中选中字段，往下拖动，拖动到如右图所示的区域，再松开鼠标，就完成了字段添加。原始数据表中，数据格式要正确设置，尤其是日期数据，不能设置成文本数据，否则无法使用透视表汇总统计日期数据，也不进一步使用切片器分析数据。数据透视图会随着数据透视表数据变化而变化，如需讲数据透视图变成普通静态图，只需将透视表复制一份，删除原始数据，透视图即可变成图通图表。在原始数据表中，单击【插入】选项卡下【表格】组中的【推荐的数据透视表】按钮，即可出现一系列推荐的透视表。默认情况下统计方式是求和。
2020推文合集
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欢迎关注”生信修炼手册”!新春临近，又到了年底总结的时候。从下周开始到过年期间，公众号就不再更新了。感谢过去一年粉丝们的支持，每一次阅读和点赞，都是对我的鼓励。在此，提前祝各位公众号的粉丝...
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weixin_52979964的博客
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生信数据下载实在是太麻烦了！！
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生物信息学是一门交叉学科，结合了生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在生物信息学中被广泛使用，尤其是在数据处理、分析和可视化方面。以下是一些 Python 在生物信息学中的应用领域、教程和资源。 ### Python 在生物信息学中的应用 1. **序列分析** Python 可以用于处理 DNA、RNA 和蛋白质序列数据。Biopython 是一个专门用于生物信息学的 Python 库，提供了丰富的工具来解析、操作和分析生物序列数据。例如，可以使用 Biopython 来进行序列比对、翻译、计算 GC 含量等操作[^1]。 ```python from Bio.Seq import Seq dna_seq = Seq("ATGCGTAGCTAG") protein_seq = dna_seq.translate() print(protein_seq) ``` 2. **数据可视化** 生物信息学中经常需要对数据进行可视化，以便更好地理解和展示结果。Python 提供了多种数据可视化库，如 Matplotlib 和 Seaborn，可以帮助研究人员创建高质量的图表和图形[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] plt.plot(data) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Data Visualization') plt.show() ``` 3. **机器学习与数据挖掘** Python 的 Scikit-learn 和 TensorFlow 等库可以用于开发机器学习模型，这些模型在生物信息学中有着广泛的应用，例如基因表达数据分析、蛋白质结构预测等。Python 在这一领域的优势在于其丰富的库和社区支持[^2]。 ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) print(clf.score(X_test, y_test)) ``` ### 教程与资源 1. **Biopython 教程** Biopython 官方网站提供了详细的教程和文档，适合初学者和进阶用户。通过这些资源，可以学习如何使用 Biopython 进行序列分析、结构生物学、系统发育分析等。 2. **Python 生物信息学书籍** 《Python 生物信息学数据管理》是一本非常适合初学者的书籍，涵盖了 Python 编程的基础知识以及如何使用 Python 解决生物学问题。书中还提供了大量的编程题目，适合教学和自学[^1]。 3. **在线课程与社区** 在线平台如 Coursera、edX 和 Udemy 提供了许多关于 Python 和生物信息学的课程。此外，Stack Overflow 和 GitHub 等社区也是获取帮助和分享经验的好地方[^2]。 ###
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