【bioinfo】生物信息学——代码遇见生物学的地方

最新推荐文章于 2024-07-29 13:46:30 发布
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分类专栏： 方法论
博客提及生物信息学是代码与生物学相遇之处，并给出相关链接https://www.cnblogs.com/Belter/p/10415976.html ，聚焦于生物信息学这一信息技术与生物学交叉领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

19、使用Python进行生物信息学数据分析
醉三国
06-07 283
本文详细介绍了如何使用Python进行生物信息学数据分析，涵盖了从基础环境搭建到高级技术应用的各个方面。内容包括Python在生物信息学中的优势、典型任务、大规模数据处理工具（如Apache Spark和Dask）、工作流构建（如Snakemake和Airflow）、实战案例分析以及机器学习和云计算的应用。适合对生物信息学感兴趣的初学者及专业人士阅读。
18、利用Python进行生物信息学分析：实战指南
最新发布
醉三国
06-06 216
本文详细介绍了如何使用Python进行生物信息学分析，涵盖从环境配置、数据获取与处理到高级数据分析的全过程。通过实际案例和代码示例，展示了主成分分析、系统发育树绘制、蛋白质结构解析以及RNA-seq数据分析等内容，为从事生物信息学研究的读者提供全面的技术指导。
生物信息学处理相关代码
11-16
The Python code and supporting material, including example data files, are available as a single ZIP compressed archive. This must be uncompressed before use and will extract into a folder (directory) called "PythonForBiology", inside which the Python files, ending in ".py", and various sub-folders can be found. This arrangement of files and folders will allow the Python code to run directly from inside the uncompressed "PythonForBiology", i.e. the locations of any modules or data files mentioned in the code (and book) are specified relative to this location. The "examples" sub-folder contains all of the data files that are used as examples to support the Python code described in the book. The "databases" sub-folder relates to Chapter 20 and contains SQL and Python files sub-divided into sections to support both SQLite and MySQL database implementations. The "speedy" folder relates to Chapter 27 and contains code relevant to the binding of fast functions written in the C or Cython languages, including any files required for compilation. Many of the book chapters have a corresponding Python file containing the completed scripts and programs for that chapter. These files may be run directly as Python to test the code they contain. Note that several of these files will not work isolation, given that they import functionality from the others, which are assumed to be in the same folder. Chapters 1-4 and 10 do not have a corresponding Python file given that they only discuss the code in terms of short or incomplete fragments.
生物信息学
01-09
生物信息学
matlab如何敲代码-Python4Bioinformatics2020:Python4生物信息学2020
05-23
matlab如何敲代码适用于生物信息学的Python Python for Bioinformatics的简介-可在上找到。 归因 这些教程是对“数学入门Python”的改编，可从http://www.python.com/获得。 原始版本由Rajath Kumar编写，可在上找到。 由EANBiT赞助的Pwani大学MSC生物信息学和分子生物学课程对这些笔记进行了很大的修改和更新。 Jupyter笔记本快速入门 在整个课程中，我们将使用Jupyter Notebooks。 尽管您将使用的HPC具有Jupyter设置，但仍提供了这些说明，供您在计算机中进行设置。 介绍 Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，使用户能够编写笔记本，其中包含完整且独立的计算记录。 这些笔记本可以更有效地共享。 这些笔记本可能包含： 现场代码 互动小部件 情节 叙述文本 方程式 图片 视频 值得一提的是，“ Jupyter”是一个宽松的首字母缩写，意思是Jul​​ia，Python和R。 Jupyter支持的主要语言。 笔记本可以允许计算研究人员创建其研究的可复制文档。 由于生物信息学是以数据
生物信息学软件汇总
09-22
各种生物信息学分析的软件汇总，蛋白质一二三级结构预测、
bioInfo:生物信息学项目
06-04
总之，"bioInfo"项目是一个宝贵的资源，它结合了Java的强大功能与生物信息学的深度挑战，为学习者提供了一个探索和实践的平台，让我们一同踏入这个将计算与生物学深度融合的世界，挖掘生命的密码，推动科学的进步。
Bioinfo-C:有效地开发C语言中的生物信息学应用程序-开源
05-27
Bioinfo-C是基于对象的免费集成（LGPL）C代码，可有效开发生物信息学应用程序。 目前（2013年6月）的目标受众是框架开发人员。 计划扩展到应用程序开发人员和生物学家。 2017年4月，主要开发人员去世了。 目前，...
生物信息学简明教程 等两本
06-10
生物信息学培训教材（北京华大基因研究中心） 生物信息学简明教程
cromwell：科学的工作流引擎，旨在简化和扩展。 从一个用例到大规模生产环境的轻松过渡
02-02
欢迎来到克伦威尔 Cromwell是用于生物信息学的开源工作流管理系统。 许可是 。 。 第一次来克伦威尔吗？ 开始学习。 社区 想为克伦威尔做贡献吗？ 开始阅读我们的。 克伦威尔（Cromwell）具有由社区支持的项目不断发展的生态系统，可以使您的体验更加美好！ 请查看我们的页面以了解更多信息。 与我们交谈： ，讨论Cromwell工作流引擎。 ，讨论WDL语言本身的发展。 提供了有关WDL的更多信息。 能力和路线图 如今，大多数Cromwell用户在完全托管的云原生生物信息计算平台运行其工作流程。 请参阅以获取快速入门指南。 有特殊需求的用户希望安装和维护自己的Cromwell实例，可以JAR或Docker映像。 开发团队从自我管理的实例接受可重现的错误报告，但无法切实提供直接支持。 获得与客户需求成比例的开发资源。 该团队正在积极开发Google Cloud和AWS。 其他后端的维护主要基于社区。 CromwellWDL和CWL工作流语言。 Cromwell团队正在积极开发WDL，而CWL的维护主要基于社区。 JIRA中的问题跟踪 需要提出问题吗？ 前往 。
GATK简介
dtzly的博客
03-30 8490
二代测序通过荧光和生物试剂等手段获得人类遗传物质基因的碱基序列，但由于这 些获得的信息是大量片段性质的，而且存在一定误差，因此想要准确完整的确定其所处 位置和真实的碱基类型需要我们使用计算机的手段来进行分析，这些分析就是我们通常 使用的基因测序数据分析流程。二代测序主要分为DNA 测序和RNA 测序，在DNA 测序中，GATK 被广泛应用到1000 Genomes Project和Cancer Genome Atlas 等国际化大项目中，而且被各大研究所和一些基因公司广泛使用。 GATK的...
GATK变异检测
热门推荐
weixin_45606903的博客
08-13 1万+
变异检测 GATK 变异检测 简述：GATK(全称The Genome Analysis Toolkit) ,是基于二代测序的分析软件，主要功能是寻找变异位点。 数据类型：Illumina数据 软件版本：Gatk 4.1.8.1、fastp 0.20.0、bwa 0.7.17、samtools 1.9 测试数据： $ ref = /home/jingke.meng/database/hg19_BWA /hg19.fa $ fq1 = /home/jingke.meng/GATK_passway/Illu
GATK官方教程 / 概述及工作前的布置
悟道西方
06-20 6073
GATK是基因组分析工具包，基于Linux环境，专注于变异发现。GATK是鉴定胚系DNA和RNAseq数据中的SNP和Indel的行业标准。 GATK的研究范围现已扩大到包括体细胞短变体呼叫 (Somatic short variant calling)，并涉及拷贝数 (CNV)和结构变异 (SV)。 除了变异调用者 (Variant callers)本身之外，G...
GATK入门
qq_39306047的博客
06-26 2320
GATK入门的最佳姿势 虽然GATK的功能超级多，但是主要可以归为以下几个方面： 诊断和质量控制工具(Diagnostics and Quality Control Tools) 序列数据处理工具(Sequence Data Processing Tools) 变异位点探索工具(Variant Discovery Tools) 变异位点评估工具(Variant Evaluation Tools) ...
GATK4实用技巧丨如何正确设置线程数和内存大小？
青笋的博客
08-06 1911
通过下图可以看出线程数与计算效率的关系，很明显在32线程以内基本呈正相关，因此建议此处设置的线程数稍微高一点，理论上线程数越多的话，拼图的速度也越快，就好比你找了几个小伙伴帮你同时拼图。运行中占用的最大线程数为45左右，最大内存为60GB左右，大部分时间都是32线程进行运算，比对结果逐步记录到缓存区，当缓存区满了后再进行排序，这样极大地提高了效率。比对过程实际上是拿着参考基因组，然后把每个小片段进行对齐，举个比较抽象的例子，就好比是拼图的过程，目的是让每一个小碎片都找到匹配的位置。
GATK介绍
qq_27390023的博客
05-21 607
GATK提供了一套专门的算法和工具，用于检测各种类型的基因组变异，包括单核苷酸多态性（SNPs）、插入缺失（Indels）、结构变异（SVs）等。：一旦检测到变异，GATK提供了一系列的筛选工具来过滤和筛选潜在的假阳性变异。这些工具基于各种特征和标准（如质量、覆盖度、变异类型等）对变异进行分类和过滤，以提高分析结果的可靠性。：GATK还提供了一系列工具，用于进行变异关联分析、群体遗传学研究和个体间基因型差异的分析。：GATK包括一些工具和流程，用于对基因组进行标记，即在基因组上标记不同的特征或变异。
一文详解GATK-HaplotypeCaller 变异检测原理和实战
weixin_49533584的博客
03-22 9946
要点 1. GATK-HaplotypeCaller简介 2. GATK-HaplotypeCaller的基本组装原理 3. GATK-HaplotypeCaller的安装和使用 4. GATK-HaplotypeCaller实战 hello，大家好，今天为大家带来关于变异检测工具GATK-HaplotypeCaller超详细安装及应用教程。 我们将持续为大家带来生物医疗大数据分析一文详解系列文章，欢迎大家关注并星标我们，可以更及时的看到我们的文章哦。 1.GATK-Haplot..
gatk的参数和用法
m0_58052042的博客
07-29 1676
GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个强大的软件工具集，用于分析高通量测序数据。它由Broad Institute开发，广泛应用于基因组变异发现、基因表达分析和变异注释等任务。GATK的工具通常以命令行形式运行，具有大量的参数来定制分析流程。下面是一些GATK工具的用法和常用参数，但请注意，这里只列出了部分工具和参数。GATK不断更新，因此请参考官方文档以获取最新信息。
生物信息学核心培训教程与简明指导手册
首先，生物信息学培训教材（北京华大基因研究中心）是一本专门针对生物信息学领域专业人员和学生设计的入门教材，该教材由国内知名的生物信息学研究机构——北京华大基因研究中心编写。华大基因在基因组学、生物信息...
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