BioPython安装与入门

简介: BioPython安装与入门

BioPython简介

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。


Biopython官网(http://www.biopython.org)为使用和研究生物信息学的开发者提供了一个在线的 资源库,包括模块、脚本以及一些基于Python的软件的网站链接。一般来讲,Biopython致力于通过创造高质量的和可重复利用的模块及 类,从而使得Python在生物信息学中的应用变得更加容易。Biopython的特点包括解析各种生物信息学格式的文件(BLAST, Clustalw, FASTA, Genbank...),访问在线的服务器(NCBI,Expasy...),常见和不那么常见程序的接口(Clustalw, DSSP,MSMS...),标准的序列类,各 种收集的模块,KD树数据结构等等,还有一些文档。


BioPython主要功能

将生物信息学文件解析为Python可用的数据结构,包含以下支持的格式:

Blast输出结果 – standalone和在线Blast

Clustalw

FASTA

GenBank

PubMed和Medline

ExPASy文件, 如Enzyme和Prosite

SCOP, 包括‘dom’和‘lin’文件

UniGene

SwissProt

被支持格式的文件可以通过记录来重复或者通过字典界面来索引。

处理常见的生物信息学在线数据库的代码:

NCBI – Blast, Entrez和PubMed服务

ExPASy – Swiss-Prot和Prosite条目, 包括Prosite搜索

常见生物信息学程序的接口,例如:

NCBI的Standalone Blast

Clustalw比对程序

EMBOSS命令行工具

一个能处理序列、ID和序列特征的标准序列类。

对序列实现常规操作的工具,如翻译,转录和权重计算。

利用k最近邻接、Bayes或SVM对数据进行分类的代码。

处理比对的代码,包括创建和处理替换矩阵的标准方法。

分发并行任务到不同进程的代码。

实现序列的基本操作,翻译以及BLAST等功能的GUI程序。

使用这些模块的详细文档和帮助,包括此文件,在线的wiki文档,网站和邮件列表。

整合BioSQL,一个也被BioPerl和BioJava支持的数据库架构。

BioPython安装:通过pip安装

(安装之前确定安装了anaconda或者miniconda或者pip)

pip install biopython

测试安装

import Bio

image.png

入门小实例

#!/usr/bin/env python3
from Bio.Seq import Seq
#create a sequence object
my_seq = Seq('CATGTAGACTAG')
#print out some details about it
print ('seq %s is %i bases long' % (my_seq, len(my_seq)))
print ('reverse complement is %s' % my_seq.reverse_complement())
print ('protein translation is %s' % my_seq.translate())

image.png

目录
相关文章
|
3月前
|
Unix 数据挖掘 iOS开发
R语言4.4.3统计分析软件安装教程:详细步骤+自定义安装路径(64位)
R是跨平台的开源统计分析与绘图软件,支持Windows/macOS/UNIX。本文详解R 4.4.3(64位)在Win系统的安装全流程:下载解压、管理员运行Setup、自定义路径、默认配置完成安装,并验证RGui控制台启动成功。(239字)
|
7月前
|
传感器 运维 算法
数字孪生项目的开发费用
数字孪生项目费用从几十万到数千万不等,核心成本在于三维建模精度与数据打通深度。基础展示型侧重可视化,工业级需系统集成与算法支持,城市级则涉及大规模扫描、仿真与定制引擎开发。建模等级(LOD)、数据获取难度和渲染方式是影响价格三大变量。预算50万内可选轻量化方案,200万以上可实现生产联动与智能决策。#数字孪生 #webgl开发 #软件外包公司
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
学生3类课堂行为(举手、阅读、书写)识别目标检测数据集(近 4200 张图片已标注)| YOLO训练数据集 AI视觉检测
通过该数据集,研究人员可以开展 课堂行为检测、学习状态分析、智慧教室监测系统开发 等相关研究任务。例如,通过训练目标检测模型识别学生的举手、阅读和书写行为,可以实现课堂参与度分析、学习状态监测以及智能教学辅助等应用,从而为智慧教育与教育数据分析提供可靠的数据基础。
|
8月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
1688诚信通AI版七大专属权益全解析,助力商家抢占数字化先机
在深入探讨权益之前,我们首先要理解诚信通AI版的核心价值。它不仅仅是传统诚信通的升级,更是一个集成了人工智能、大数据分析和平台生态资源的智能经营中枢。它通过智能客服、商机预测、运营自动化等能力,极大提升了商家的运营效率和决策精准度。而本次推出的七大权益,正是为了降低商家使用这一先进工具的门槛,并加速其价值释放,实现“开箱即用,用之即效”的良性循环。
1781 14
|
SQL 关系型数据库 BI
草率了!没想pgadmin这么强大
草率了!没想pgadmin这么强大
1671 0
|
IDE 开发工具 C++
Python应用中语法拼写错误
【5月更文挑战第17天】
1056 4
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
单目3D目标检测 方法综述——直接回归方法、基于深度信息方法、基于点云信息方法
本文综合整理单目3D目标检测的方法模型,包括:基于几何约束的直接回归方法,基于深度信息的方法,基于点云信息的方法。万字长文,慢慢阅读~ 直接回归方法 涉及到模型包括:MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet、SMOKE等。 基于深度信息的方法 涉及到模型包括:MF3D、MonoGRNet、D4LCN、MonoPSR等。 基于点云信息的方法 涉及到模型包括:Pseudo lidar、DD3D、CaDDN、LPCG等。
3460 2
|
前端开发 JavaScript Java
谷粒商城笔记+踩坑(3)——商品服务-三级分类、网关跨域
商品服务-三级分类增删改查、跨域问题、逻辑删除
基因组组装:Hifiasm 使用教程
基因组组装:Hifiasm 使用教程
1937 1
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
"揭秘数据质量自动化的秘密武器:机器学习模型如何精准捕捉数据中的‘隐形陷阱’,让你的数据分析无懈可击?"
【8月更文挑战第20天】随着大数据成为核心资源,数据质量直接影响机器学习模型的准确性和效果。传统的人工审查方法效率低且易错。本文介绍如何运用机器学习自动化评估数据质量,解决缺失值、异常值等问题,提升模型训练效率和预测准确性。通过Python和scikit-learn示例展示了异常值检测的过程,最后强调在自动化评估的同时结合人工审查的重要性。
495 2