Bioinformatics 笔记

最新推荐文章于 2024-05-30 16:24:36 发布
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生物信息学Bioinformatics学习笔记（一）
cling5899的博客
03-21 8518
文章目录生物信息学第一章 绪论History（根据19年的一份综述）生物信息学的研究内容生物信息学的应用领域第二章 模式生物和生物信息学数据库资源第一节 模式生物测序第二节 三大核酸数据库第三节 蛋白质数据库第三章 生物信息学数据库查询第一节 生物信息数据库的储存第二节 GenBank中序列的获取第三节 数据库文献的检索第四章 序列分析第一节 序列比对的内容Sequence Alignment第二节 BLAST应用示例第五章 进化与系统发生分析第一节 生物进化的分子基础第二节 基本概念第三节 系统发生树的构
读书笔记---Bioinformatics Data Skills
cfc424的博客
12-23 1115
读书笔记---Bioinformatics Data Skills
bioinformatics
10-10
bioinformatics，经典教材 值得一看
Bioinformatics Data Skills by Oreilly——学习生信的入门好书
weixin_42953727的博客
08-21 3452
翻阅《生信宝典》公众号，偶然看到推荐的两本生信入门好书，分享给大家： 《Bioinformatics Data Skills - - Reproducible.and.Robust.Research.with.Open.Source.Tools》链接:》链接: 接: https://pan.baidu.com/s/1c2g0MPU 密码: 密码: v2c9 《Bioinformatics wi...
Bioinformatics Algorithms: an Active Learning Approach, Vol. 1 (2nd edition)
01-08
BIOINFORMATICS ALGORITHMS,VOL.I By 作者: Phillip Compeau – Pavel Pevzner ISBN-10 书号: 0990374610 ISBN-13 书号: 9780990374619 Edition 版本: 2nd 出版日期: 2015 pages 页数: 384 Overview Contents List of Code Challenges About the Textbook Chapter 1:Where in the Genome Does DNA Replication Begin? Chapter 2:Which DNA Patterns Play the Role of Molecular Clocks? Chapter 3:How Do We Assemble Genomes? Chapter 4:How Do We Sequence Antibiotics? Chapter 5:How Do We Compare DNA Sequences? Chapter 6:Are There Fragile Regions in the Human Genome? Bibliography mage Courtesies This is Vol. 1 of Bioinformatics Algorithms: an Active Learning Approach, one of the first textbooks to emerge from the recent Massive Open Online Course MOOC revolution. A light hearted and analogy filled companion to the author’s acclaimed Bioinformatics Specialization on Coursera, this book presents students with a dynamic approach to learning bioinformatics. It strikes a unique balance between practical challenges in modern biology and fundamental algorithmic ideas, thus capturing the interest of students of both biology and computer science. Each chapter begins with a biological question, such as Are There Fragile Regions in the Human Genome or Which DNA Patterns Play the Role of Molecular Clocks and then steadily develops the algorithmic sophistication required to answer this question. Hundreds of exercises are incorporated directly into the text as soon as they are needed; readers can test their knowledge through automated coding challenges on the Rosalind Bioinformatics Textbook Track.
Bioinformatics.Data.Skills.Reproducible.and.Robust.Research.pdf
08-21
This practical book teaches the skills that scientists need for turning large sequencing datasets into reproducible and robust biological findings. Many biologists begin their bioinformatics training by learning scripting languages like Python and R alongside the Unix command line. But there's a huge gap between knowing a few programming languages and being prepared to analyze large amounts of biological data. Rather than teach bioinformatics as a set of workflows that are likely to change with this rapidly evolving field, this book demsonstrates the practice of bioinformatics through data skills. Rigorous assessment of data quality and of the effectiveness of tools is the foundation of reproducible and robust bioinformatics analysis. Through open source and freely available tools, you'll learn not only how to do bioinformatics, but how to approach problems as a bioinformatician. Go from handling small problems with messy scripts to tackling large problems with clever methods and tools Focus on high-throughput (or "next generation") sequencing data Learn data analysis with modern methods, versus covering older theoretical concepts Understand how to choose and implement the best tool for the job Delve into methods that lead to easier, more reproducible, and robust bioinformatics analysis Table of Contents Part I. Ideology: Data Skills for Robust and Reproducible Bioinformatics Chapter 1. How to Learn Bioinformatics Part II. Prerequisites: Essential Skills for Getting Started with a Bioinformatics Project Chapter 2. Setting Up and Managing a Bioinformatics Project Chapter 3. Remedial Unix Shell Chapter 4. Working with Remote Machines Chapter 5. Git for Scientists Chapter 6. Bioinformatics Data Part III. Practice: Bioinformatics Data Skills Chapter 7. Unix Data Tools Chapter 8. A Rapid Introduction to the R Language Chapter 9. Working with Range Data Chapter 10. Working with Sequence Data Chapter 11. Working with Alignment Data Chapter 12. Bioinformatics Shell Scripting, Writing Pipelines, and Parallelizing Tasks Chapter 13. Out-of-Memory Approaches: Tabix and SQLite Chapter 14. Conclusion
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open mobi
09-28
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open Source Tools 英文mobi 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
论文阅读笔记(十一)——BioInformatics Agent (BIA)
saltfish920的博客
05-30 1668
生物信息学在理解生物现象中起着至关重要的作用，但生物数据的指数级增长和技术的快速进步加大了深入探索这一领域的障碍。因此，我们提出了生物信息代理（BIA），这是一种利用大语言模型（LLM）技术的智能代理，通过自然语言促进自主的生物信息学分析。BIA的主要功能包括提取和处理原始数据和元数据，查询本地部署和公共数据库的信息。它还承担了工作流程设计的制定，生成可执行代码，并提供全面的报告。本文专注于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，展示了BIA在信息处理和分析以及执行复杂任务和交互方面的卓越能力。
Bioinformatics Data Skills by Oreilly学习笔记-2
weixin_42953727的博客
08-23 309
Chapter2 Setting Up and Managing a Bioinformatics Project Organizing Data to Automate File Processing Tasks Shell Expansion Tips $ echo dog-{gone,bowl,bark} dog-gone dog-bowl dog-bark $ mkdir -p zm...
Bioinformatics Data Skills by Oreilly学习笔记-11-1
weixin_42953727的博客
09-08 819
Chapter 11 Working with Alignment Data 突然觉得这是一本比较基础的且要有耐心才能看下去的书，但作者介绍的比较繁琐，没有直入主题，基本的分析流程和背景并不太成体系。有基础的人甚至可以直接跳到11章，想快点看完进入下一本了。 The Sequence Alignment/ Mapping (SAM) format for mapping data (and its...
sequence.go
07-04
一个关于Go语言GenericSeq接口类型的实现类型以及Sequence结构体类型的实现类型的源码
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open 无水印pdf
09-28
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open Source Tools 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
Bioinformatics-Algorithms:Coursera 工作
06-29
生物信息学-算法 Coursera 工作
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open epub
09-28
Bioinformatics Data Skills Reproducible and Robust Research with Open Source Tools 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
Bioinformatics Algorithms
09-06
Bioinformatics Algorithms: An Active Learning Approach 2nd Edition, Vol. I by Phillip Compeau & Pavel Pevzner
Bioinformatics Data Skills by Oreilly学习笔记-4、5
weixin_42953727的博客
08-25 240
Chapter4 Working with Remote Machines Maintaining Long-Running Jobs with nohup and tmux 1. nohup Because the nohup command is catching and ignoring these hangup signals, the program you’re running won...
医学和生信笔记公众号“生信数据挖掘”合集_R_bioinformatics.zip
09-16
医学和生信笔记公众号“生信数据挖掘”合集_R_bioinformatics
谷歌师兄的leetcode刷题笔记-full_spectrum_bioinformatics:开放获取的生物信息学文本
06-30
谷歌师兄的leetcode刷题笔记 . Full Spectrum Bioinformatics是一个免费的在线文本，旨在使用 Python 编程语言介绍生物信息学的关键主题。 文本是用交互式 Jupyter Notebooks 编写的，它允许您尝试和修改示例代码和...
Bioinformatics
07-12
我要遵循 Coursera 课程的代码和笔记。 本课程分为 6 章，我的书本练习笔记也是如此： 第 1 章：复制从基因组的哪里开始？ 第 2 章：我们如何对抗生素进行测序？ * Branch and Bound Algorithm 第 3 章：哪些 DNA ...
bioinformatics Supplementary Materials
最新发布
07-11
<think>首先，用户的问题是：“我想查找生物信息学相关补充材料 请问bioinformatics supplementary materials”。这翻译成英文是：“I want to find supplementary materials related to bioinformatics, please ask about bioinformatics supplementary materials.” 在系统级指令中，有几点关键： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用：有五个引用[^1]到[^5]，这些引用来自之前的上下文。 用户的问题是查找生物信息学相关的补充材料。引用[^3]提到：“If additional material is provided, please list the following information in a separate section of the manuscript text: File name (e.g. Additional file 1) File format including the correct file extension for example .pdf, .xls, .txt, .pptx (including name and a URL of an appropriate viewer if format is unusual) Title of data Description of data [^3]。” 这表明引用[^3]是关于如何提供补充材料的信息。 其他引用： - [^1] 是关于快速排序的笔记，但用户的问题是关于生物信息学，所以可能相关。 - [^2] 是关于蛋白质接触预测的。 - [^4] 是关于一个版本发布。 - [^5] 是关于分子性质预测的。 用户的问题直接指向“bioinformatics supplementary materials”，所以引用[^3]最相关。 回答结构： - 结构清晰，逐步帮助用户解决问题。 - 使用中文。 - 在回答中引用段落时，添加引用标识。 - 生成相关问题。 步骤： 1. **理解问题**：用户想查找生物信息学相关的补充材料。补充材料通常指期刊文章中的额外数据、代码等。 2. **参考引用**：引用[^3]提供了如何列出补充材料的指导。我应该自然地融入回答中。 3. **回答内容**： - 解释什么是补充材料。 - 如何查找它们。 - 提供一些资源或建议。 - 引用[^3]作为参考。 4. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 5. **数学表达式**：用户的问题不涉及数学，但如果有必要，确保格式正确。这里可能不需要。 回答大纲： - 开头：确认用户查询。 - 解释补充材料：在生物信息学中，补充材料可能包括数据集、代码、额外图表等。 - 如何查找：建议查看期刊网站、数据库如PubMed、Bioinformatics期刊的特定部分。 - 引用[^3]：自然地融入，例如“根据引用[^3]，补充材料应列出文件名称、格式、标题和描述。” - 提供实用建议：例如，访问Bioinformatics期刊的网站，搜索特定文章。 - 结尾：生成相关问题。 相关问题生成： 基于用户查询，例如： 1. 如何访问Bioinformatics期刊的补充材料？ 2. 补充材料在生物信息学研究中的作用？ 3. 有没有推荐的资源来查找生物信息学数据集？ 确保回答真实可靠：基于常识和引用。 最终回答用中文。</think>### 查找生物信息学相关补充材料 您好！关于查找生物信息学（Bioinformatics）相关的补充材料（Supplementary Materials），我将逐步为您解释并提供实用建议。补充材料通常指学术出版物中额外的数据集、代码、图表或详细信息，这些内容不包含在正文中，但对研究复现和深入理解至关重要。在生物信息学领域，补充材料常见于期刊文章、会议论文或数据库，例如基因序列数据、软件代码、统计分析结果等。以下是我的详细指导： #### 步骤1: 理解补充材料的常见来源 - **期刊网站**：许多生物信息学期刊（如《Bioinformatics》期刊）在其文章页面提供补充材料下载链接。例如： - 访问《Bioinformatics》期刊官网（如 [Oxford Academic](https://academic.oup.com/bioinformatics)），搜索您感兴趣的文章，在“Supplementary Data”或“Additional Files”部分找到材料。 - 补充材料通常包括文件如`.zip`（压缩包）、`.xls`（Excel表格）或`.txt`（文本文件）。根据引用[^3]，补充材料应明确列出文件名称、格式（包括文件扩展名）、数据标题和数据描述，以便用户下载和使用[^3]。 - **学术数据库**： - **PubMed Central (PMC)**：这是免费的生物医学文献数据库（访问 [PMC](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/)），输入关键词如“bioinformatics supplementary materials”可检索相关文章，并直接下载补充文件。 - **Figshare 或 Zenodo**：这些是开放数据平台（如 [Figshare](https://figshare.com/)），研究人员常上传生物信息学数据集和代码。搜索时使用关键词如“bioinformatics dataset”或“genomics supplementary”。 - **特定研究项目**：如果您有具体文章或作者信息，直接在Google Scholar或期刊网站搜索文章标题 + “supplementary materials”。例如，引用[^5]提到的分子性质预测研究中，补充材料可能包括代码或图表示例（如graph-level representations $z(G)$）[^5]。 #### 步骤2: 查找和访问建议 - **免费资源示例**： - 《Bioinformatics》期刊的补充材料通常免费提供。访问其官网，查找最新或存档文章。例如，引用[^4]提到一个版本更新（v1.2.5），其补充材料可能包含脚本或数据文件[^4]。 - 使用数据库如 **UniProt**（蛋白质数据库）或 **NCBI Gene**，它们链接到相关文章的补充数据。 - **注意事项**： - 文件格式：常见格式包括`.pdf`、`.csv`、`.py`（Python代码）。如果遇到特殊格式（如`.cif`用于蛋白质结构），引用[^3]建议提供查看器URL（如[Chimera](https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/)）[^3]。 - 权限问题：部分补充材料需订阅访问，但开放获取（Open Access）文章通常免费。优先搜索标注“Open Access”的文章。 - 真实性验证：确保来源可靠，如peer-reviewed期刊。引用[^1]强调“学习笔记，仅供参考，有错必纠”，这提醒我们补充材料需交叉验证[^1]。 #### 步骤3: 实用技巧 - **搜索关键词**：在数据库中使用组合关键词，如： - “bioinformatics supplementary materials site:academic.oup.com”（限定《Bioinformatics》期刊） - “protein contact prediction supplementary data” 结合引用[^2]的上下文（如跨膜蛋白接触预测）[^2]。 - **工具推荐**： - 使用 **Python脚本**自动化搜索（示例代码见下），从PMC或期刊API下载材料。 - 如果涉及数学建模（如分子图表示），补充材料可能包含LaTeX公式，例如独立公式：$$ z(G) = \text{graph-level representation} $$ 用于预测分子性质[^5]。 ```python # 示例Python代码：从PubMed Central检索补充材料链接（需安装requests库） import requests def fetch_supplementary_materials(query): base_url = "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi" params = { "db": "pmc", "term": query + " AND supplementary materials[filter]", "retmax": 5 } response = requests.get(base_url, params=params) if response.status_code == 200: return response.text # 解析XML获取下载链接 else: return "Error: Failed to retrieve data. Check your query or network." # 使用示例 query = "bioinformatics" print(fetch_supplementary_materials(query)) ``` #### 总结 查找生物信息学补充材料的关键是：1) 利用期刊官网和开放数据库，2) 关注文件描述和格式（参考引用[^3]），3) 结合具体研究领域（如引用[^5]的分子性质预测）。如果您有特定文章或主题，我可以进一步细化建议。补充材料能显著提升研究效率，但务必验证来源可靠性[^1]。
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