这个是根据老师上课的内容所做的笔记，大家可以参考的看一下。上面部分是大纲，下面是所有的思维导图。蛋白质结构与功能确定蛋白质数据库PIR （protein informaon resources）【PSD】 来自于Genbank，EMBL,DDBJ 会导致数据库权威性不够，因为这三个数据库为核酸数据库，结果为预测，不够准确 从发表的文章得到的序列 提交得到的序列 SWISS-PROT/TrEMBL
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2024-01-23 09:00:57
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Linux对生物信息的学习和实践有强大的辅助作用，不管自己编写shell命令脚本处理数据，还是使用现有丰富生物信息分析工具。Linux强大命令行功能，可以快速、批量、灵活的处理数据的提取、统计和整理等耗时耗力的重复性工作。日常生信分析中，多数整理工作都是用Linux命令的组合完成的，这相比于写完整的Python或Perl程序更简便快捷。本节我们将通过一个案例来了解如何使用Linux来进行Linux
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2023-11-16 16:30:55
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当然作为入门，python语言基础还是要会一点点的，不过不需要很深。工具嘛，我们只用关心怎么用得溜，平时也没人追究勺子咋造的只管拿来用，是吧~Biopython是一个包含大量实用功能模块的集合，它支持的数据结构可谓非常广泛：Blast结果 – standalone和在线BlastClustalwFASTAGenBankPubMed和Medline……Blast结果 – standalone和在线B
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2023-08-15 15:34:55
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一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅熟悉黑白命令行界面。如何连接服务器(xshell,putty,VNC~~~)，了解你在服务器上面有什么权限。左右鼠标单击双击如何实现？磁盘文件浏览如何实现？文件操作如何实现？绝对路径和相对路径区别？需要了解的命令有下面这些：pwd/ls/cd/mv/rm/cp/mkdir/rmdir/man/locate/head/tail/less/morec
1写在前面最近实在是忙的不行，根本没时间更新，一到家就只想睡觉。?今天写个最近用到的分析方法，Weighted correlation network analysis (WGCNA)，是非常经典的生信分析方法了，现在被引有9913次了，马上就要破万啦。? 网上相关的教程也是不胜枚举，但多多少少是有些不尽人意的地方，有的少步骤，有的代码不全。? 这里在仔细阅读了官方手册后，在这里和大家一起认真地
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2023-11-01 19:37:41
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1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
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2023-12-08 16:08:41
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2019年本科生物信息学专业怎么样？就业方向和就业前景如何？专业代码：071003修业年限:四年学科门类：理学专业类：生物科学类生物信息学专业怎么样?生物信息学专业近3年就业率情况生物信息学专业男女比例情况生物信息学专业详解，生物信息学专业就业方向和就业前景如何？生物信息学专业是什么？生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取
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2023-09-29 19:42:09
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一、sci是什么期刊？SCI即《科学引文索引》，是由美国科学信息研究所创建的，SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字。SCI就其本身而言，最重要的功能是帮助科技人员获取最需要的文献信息。这也是编辑该部索引的主要意图。 SCI最大的优点是引文功能，在这里读者能很快地了解
# Python在生物信息学中的应用
生物信息学是研究生命科学数据的存储、管理、分析和解释的学科。生物信息学借助计算机技术，处理和分析大量的生物学数据，为生物学研究提供了强有力的工具和方法。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于生物信息学领域。本文将介绍Python在生物信息学中的应用，并附上一些代码示例。
## Python在生物信息学中的应用
### 数据处理和
原创
2023-12-29 07:35:21
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# 如何实现“生信 Docker”
在生物信息学（生信）领域，Docker的使用可以让我们更方便地管理软件环境，确保软件在不同计算机上的一致性。对于刚入行的小白开发者，这一过程可能看起来令人困惑，但实际上只需遵循几个步骤即可顺利实现。本文将带你一步步了解如何在生信领域搭建Docker环境，让我们开始这趟旅行吧！
## 流程简介
我们首先来看一下实现“生信 Docker”的流程。以下是实施的基
# 生物信息学中的Python应用
生物信息学（Bioinformatics）是利用计算机科学和统计学的方法来分析生物数据，尤其是在基因组学、转录组学等领域。Python因其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成为生物信息学研究中不可或缺的工具。本文将探讨生物信息学中的Python应用，包括常用库、示例代码，以及如何制定数据分析的旅行图。
## 常用库
在生物信息学中，Python有几个
# Python生信数据分析入门指南
## 1. 介绍
欢迎来到Python生信数据分析入门指南！在这篇文章中，我将会教你如何使用Python进行生物信息学数据分析。无论你是刚刚入门的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过这篇指南来学习和实践。
## 2. 流程概述
在生物信息学数据分析中，通常会包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备和
FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
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2023-12-18 21:20:43
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image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
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2024-01-24 15:32:14
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1写在前面前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。?随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。?再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。?本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。?2用到的包rm(list = ls())
library(WGCNA)
library(dplyr)3示例数据load("F
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2024-01-11 09:37:44
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出自同哥的小练习，用于巩固基础知识：
写程序 splitName.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，输出到屏幕
用到的知识点
split
字符串的索引
输出格式为：
NM_001011874
gcggcggcgggcgagcgggcgctggagtaggagctg.......
Answer:
for line in open(r'E:\Bioi
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2023-08-21 17:17:22
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如果你是一个生信初学者，又或者你是一个学临床的，为了发文章开始学生信，学了点数据挖掘，GEO，TCGA什么的，但是对很多专有名词不理解，对很多流程或者步骤云里雾里，可以看看这个教程：生物信息学最佳实践-基础篇！对于很多半路学生信的朋友，或者就是为了发文章而学的人，在初学时都会被庞杂的生物学知识+计算机知识难倒！对于有生物医学背景的来说，计算机知识是最薄弱的地方。本书则很好的补全了这方面的知识，既然
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2024-01-24 23:30:47
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生信分析全景介绍概述 基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。可以认为“湿“实验是对样本的处理，
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2023-11-12 13:05:14
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大数据与生物信息类SCI【期刊简介】IF：0.1-1.0，JCR4区，中科院4区【检索情况】SCI 在检，正刊【征稿领域】①大数据在生物信息学的中的应用（2023/9/25截稿）包括：大数据+基因测序， 或大数据+生物分类，或大数据+神经递质✔ 计算生物学创新技术的出现 ✔ 大数据和生物信息学：挑战和机遇 ✔ 生物信息学大数据方法的最新趋势和未来研究方向 ✔ 大数据在改造生物信息学领域中的作用 ✔
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2023-10-12 07:29:59
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文章目录Counting Point Mutations 统计点突变ProblemSample DatasetSample Output孟德尔第一定律/分离定律问题说明样本集结果输出Translating RNA into Protein/RNA翻译成蛋白质ProblemSample DatasetSample OutputFinding a Motif in DNA/在DNA中找模体Probl
