本書實(shí)例意在解決生物學(xué)問題，通過“編程技法”的形式，涵蓋盡可能多的組織、分析、表現(xiàn)結(jié)果的策略。在每章結(jié)尾都會(huì)有為生物研究者設(shè)計(jì)的編程題目，適合教學(xué)和自學(xué)。本書由六部分組成：Python語言基本介紹，語言所有成分介紹，高級(jí)編程，數(shù)據(jù)可視化，生物信息通用包Biopython，最后給出20個(gè)編程秘笈，范圍涵蓋了從二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、多序列比對(duì)到蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的廣泛話題。此外，本書附錄還包括了大量的生物信息常用資源的信息。
在幾年前， 編程只是計(jì)算科學(xué)工作者的特權(quán)。雖然如此， 編程正加速變成生物等其他領(lǐng)域?qū)＜业囊环N需要。作為一個(gè)生物學(xué)研究者， 不需要對(duì)成為一個(gè)編程專家感興趣， 但是需要把編程作為多個(gè)工具中的一種來繼續(xù)科學(xué)工作�？赡茏x者已經(jīng)意識(shí)到編程技巧可以大幅地加速管理和分析數(shù)據(jù)�？赡茏x者需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)， 多次重復(fù)某種相同的分析， 或者從一個(gè)非通用格式的文件中解析數(shù)據(jù)�？梢源_信的是， 在所有這些情形下， 編程可以幫助你。然而， 因?yàn)樽x者從來沒有對(duì)“枯燥無味”和“概念艱深”的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科有很大興趣， 就可能會(huì)感到不習(xí)慣。如果是這樣的情況， 這本書是適合你的。
本書是為那些需要更多地掌控?cái)?shù)據(jù)， 因此需要學(xué)習(xí)一些編程的生命科學(xué)工作者而寫的。目標(biāo)是使得那些以前沒有編程經(jīng)驗(yàn)的生物科學(xué)工作者能夠自己用Python對(duì)生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
在前言中， 包括全書內(nèi)容的概述及編程介紹， 最后是對(duì)Python編程語言的概覽。
我們希望這本編程書是為生物學(xué)工作者的讀者量身定制的， 能幫助分析讀者的數(shù)據(jù)， 從而盡早有所收獲。
本書內(nèi)容概述
本書中， 讀者不僅能夠?qū)W到如何編程， 還有怎樣管理數(shù)據(jù)， 包括了從文件中讀取數(shù)據(jù)， 分析和處理它們， 把結(jié)果寫到文件中或計(jì)算機(jī)屏幕上。每個(gè)在本書中描述的單個(gè)代碼段都旨在解決生物學(xué)問題， 每個(gè)例子都處理生物疑問。本書的目標(biāo)是包含盡可能多的實(shí)例， 覆蓋更多的組織、 分析和表現(xiàn)數(shù)據(jù)的策略， 用“編程秘笈”的方式來解決生物問題。在每一章后面的自測(cè)題可以用來自測(cè)或在對(duì)面向生物學(xué)工作者的編程課程上使用。
本書分六部分組織， 共21章。第一部分介紹Python語言， 如何寫第一個(gè)程序。第二部分介紹這個(gè)語言的所有基本元件， 使讀者能夠獨(dú)立地寫小的程序。第三部分是關(guān)于運(yùn)用技巧來創(chuàng)建組織優(yōu)良、 性能高效和代碼正確的較長(zhǎng)的程序。第四部分致力于數(shù)據(jù)可視化， 可以學(xué)到如何繪制數(shù)據(jù)， 或者為一篇文章或演示用的PPT文件配圖。還介紹了PyMOL， 一個(gè)對(duì)大分子結(jié)構(gòu)可視化的程序。第五部分介紹Biopython， 它可以幫助讀寫多種生物文件格式， 便捷查詢NCBI的在線數(shù)據(jù)庫(kù)， 從網(wǎng)絡(luò)上檢索生物記錄。第六部分是一個(gè)實(shí)用手冊(cè)， 包含了20個(gè)特定的“編程秘笈”， 從二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和多序列聯(lián)配分析到蛋白三維結(jié)構(gòu)的疊加。
此外， 這本書還有四個(gè)附錄。附錄A提供了包括Python和UNIX命令的概覽； 附錄B列出了幾個(gè)在網(wǎng)上免費(fèi)可用的Python資源的鏈接； 附錄C包含了遍布在本書中引用的樣本文件格式， 例如序列的FASTA格式， 序列的GenBank格式， PDB文件和MSA示例等。最后， 附錄D是一個(gè)簡(jiǎn)短的UNIX教程。
什么是編程
這本書將講授如何寫程序。程序準(zhǔn)確地說是什么呢？一個(gè)程序在概念上類似一個(gè)菜譜。正如菜譜在開始時(shí)列出了成分和廚具一樣，
Allegra Via，意大利羅馬**大學(xué)物理系助理教授。研究方向?yàn)樯镄畔W(xué)，在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)處理和Python編程方面具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 Allegra Via，意大利羅馬**大學(xué)物理系助理教授。研究方向?yàn)樯镄畔W(xué)，在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)處理和Python編程方面具有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
第一部分入門
第1章Python shell
1．1本章知識(shí)點(diǎn)
1．2案例： 計(jì)算ATP水解的ΔG
1．2．1問題描述
1．2．2Python會(huì)話示例
1．3命令的含義
1．3．1如何在電腦上運(yùn)行這個(gè)例子
1．3．2變量
1．3．3導(dǎo)入模塊
1．3．4計(jì)算
1．4示例
1．5自測(cè)題
第2章第一個(gè)Python程序
2．1本章知識(shí)點(diǎn)
2．2案例： 如何計(jì)算胰島素序列中的氨基酸頻率
2．2．1問題描述
2．2．2Python會(huì)話示例
2．3命令的含義
2．3．1如何執(zhí)行程序
2．3．2程序如何工作
2．3．3注釋
2．3．4字符串變量
2．3．5用for進(jìn)行循環(huán)
2．3．6縮進(jìn)
2．3．7打印至屏幕
2．4示例
2．5自測(cè)題
第一部分小結(jié)
第二部分?jǐn)?shù) 據(jù) 管 理
第3章分析數(shù)據(jù)列
3．1本章知識(shí)點(diǎn)
3．2案例： 樹突長(zhǎng)度
3．2．1問題描述
3．2．2Python會(huì)話示例
3．3命令的含義
3．3．1讀取文本文件
3．3．2寫入文本文件
3．3．3將數(shù)據(jù)收入列表
3．3．4將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字
3．3．5將數(shù)字轉(zhuǎn)換為文本
3．3．6將數(shù)據(jù)列寫入文本文件
3．3．7計(jì)算數(shù)值列表
3．4示例
3．5自測(cè)題
第4章解析數(shù)據(jù)記錄
4．1本章知識(shí)點(diǎn)
4．2案例： 整合質(zhì)譜數(shù)據(jù)， 轉(zhuǎn)化到代謝通路中
4．2．1問題描述
4．2．2Python會(huì)話示例
4．3命令的含義
4．3．1if/elif/else語句
4．3．2列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．3．3簡(jiǎn)潔列表創(chuàng)建方式
4．4示例
4．5自測(cè)題
第5章搜索數(shù)據(jù)
5．1本章知識(shí)點(diǎn)
5．2案例： 將RNA序列翻譯為相應(yīng)的蛋白質(zhì)序列
5．2．1問題描述
5．2．2Python會(huì)話示例
5．3命令的含義
5．3．1字典
5．3．2while語句
5．3．3用while循環(huán)搜索
5．3．4字典搜索
5．3．5列表搜索
5．4示例
5．5自測(cè)題
第6章過濾數(shù)據(jù)
6．1本章知識(shí)點(diǎn)
6．2案例： 使用RNA�seq輸出數(shù)據(jù)
6．2．1問題描述
6．2．2Python會(huì)話示例
6．3命令的含義
6．3．1用簡(jiǎn)單的for．．．if組合過濾
6．3．2合并兩個(gè)數(shù)據(jù)集
6．3．3兩組數(shù)據(jù)之間的差異
6．3．4從列表、 字典和文件中刪除元素
6．3．5保持或不保持順序地刪除重復(fù)
6．3．6集合
6．4示例
6．5自測(cè)題
第7章管理表數(shù)據(jù)
7．1本章知識(shí)點(diǎn)
7．2案例： 確定蛋白濃度
7．2．1問題描述
7．2．2Python會(huì)話示例
7．3命令的含義
7．3．1二維表的表示方法
7．3．2訪問行和單元格
7．3．3插入和刪除行
7．3．4訪問列
7．3．5插入和刪除列
7．4示例
7．5自測(cè)題
第8章數(shù)據(jù)排序
8．1本章知識(shí)點(diǎn)
8．2案例： 數(shù)據(jù)表排序
8．2．1問題描述
8．2．2Python會(huì)話示例
8．3命令的含義
8．3．1Python列表有利于排序
8．3．2內(nèi)置函數(shù)sorted()
8．3．3用itemgetter排序
8．3．4按升序/降序排序
8．3．5數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（元組、 字典）排序
8．3．6按長(zhǎng)度對(duì)字符串排序
8．4示例
8．5自測(cè)題
第9章模式匹配和文本挖掘
9．1本章知識(shí)點(diǎn)
9．2案例： 在蛋白質(zhì)序列中搜索磷酸化模體
9．2．1問題描述
9．2．2Python會(huì)話示例
9．3命令的含義
9．3．1編譯正則表達(dá)式
9．3．2模式匹配
9．3．3分組
9．3．4修改字符串
9．4示例
9．5自測(cè)題
第二部分小結(jié)
第三部分模塊化編程
第10章將程序劃分為函數(shù)
10．1本章知識(shí)點(diǎn)
10．2案例： 處理三維坐標(biāo)文件
10．2．1問題描述
10．2．2Python會(huì)話示例
10．3命令的含義
10．3．1如何定義和調(diào)用函數(shù)
10．3．2函數(shù)參數(shù)
10．3．3struct模塊
10．4示例
10．5自測(cè)題
第11章用類化繁為簡(jiǎn)
11．1本章知識(shí)點(diǎn)
11．2案例： 孟德爾遺傳
11．2．1問題描述
11．2．2Python會(huì)話示例
11．3命令的含義
11．3．1用類創(chuàng)建實(shí)例
11．3．2類以屬性的形式包含數(shù)據(jù)
11．3．3類包含的方法
11．3．4__repr__方法可打印類和實(shí)例
11．3．5使用類有助于把握復(fù)雜程序
11．4示例
11．5自測(cè)題
第12章調(diào)試
12．1本章知識(shí)點(diǎn)
12．2案例： 程序無法運(yùn)行時(shí)應(yīng)該怎樣處理
12．2．1問題描述
12．2．2Python會(huì)話示例
12．3命令的含義
12．3．1語法錯(cuò)誤
12．3．2運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤
12．3．3處理異常情況
12．3．4未報(bào)告出錯(cuò)信息
12．4示例
12．5自測(cè)題
第13章使用外部模塊： R語言的Python調(diào)用接口
13．1本章知識(shí)點(diǎn)
13．2案例： 從文件中讀取數(shù)據(jù)， 并通過Python使用R計(jì)算其平均值
13．2．1問題描述
13．2．2Python會(huì)話示例
13．3命令的含義
13．3．1rpy2和r實(shí)例的robjects對(duì)象
13．3．2從Python中讀取R對(duì)象
13．3．3創(chuàng)建向量
13．3．4創(chuàng)建矩陣
13．3．5將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換成R對(duì)象
13．3．6如何處理包含點(diǎn)的函數(shù)參數(shù)
13．4示例
13．5自測(cè)題
第14章構(gòu)建程序流程
14．1本章知識(shí)點(diǎn)
14．2案例： 構(gòu)建NGS流程
14．2．1問題描述
14．2．2Python會(huì)話示例
14．3命令的含義
14．3．1如何使用TopHat和Cufflinks
14．3．2什么是程序流程
14．3．3在程序中交換文件名和數(shù)據(jù)
14．3．4編寫程序包裝器
14．3．5關(guān)閉文件時(shí)的延遲
14．3．6使用命令行參數(shù)
14．3．7測(cè)試模塊： if__name__==＇__main__＇
14．3．8處理文件和路徑
14．4示例
14．5自測(cè)題
第15章編寫良好的程序
15．1本章知識(shí)點(diǎn)
15．2問題描述： 不確定性
15．2．1程序編寫存在不確定性
15．2．2程序項(xiàng)目實(shí)例
15．3軟件工程
15．3．1將編程項(xiàng)目分成小任務(wù)
15．3．2將程序分為函數(shù)和類
15．3．3編寫格式良好的代碼
15．3．4使用存儲(chǔ)庫(kù)控制程序版本
15．3．5如何將自己的程序分發(fā)給其他人
15．3．6軟件開發(fā)的周期
15．4示例
15．5自測(cè)題
第三部分小結(jié)
第四部分?jǐn)?shù)據(jù)可視化
第16章創(chuàng)建科學(xué)圖表
16．1本章知識(shí)點(diǎn)
16．2案例： 核糖體的核苷酸頻率
16．2．1問題描述
16．2．2Python會(huì)話示例
16．3命令的含義
16．3．1matplotlib庫(kù)
16．3．2繪制豎的柱狀圖
16．3．3為x軸和y軸添加標(biāo)注
16．3．4添加刻度
16．3．5添加一個(gè)圖例框
16．3．6添加圖的標(biāo)題
16．3．7設(shè)置圖表的邊界
16．3．8以低分辨率和高分辨率導(dǎo)出一個(gè)圖像文件
16．4示例
16．5自測(cè)題
第17章使用PyMOL創(chuàng)建分子圖像
17．1本章知識(shí)點(diǎn)
17．2示例： 鋅指
17．2．1什么是PyMOL
17．2．2PyMOL會(huì)話示例
17．3用七個(gè)步驟來創(chuàng)建高分辨率的圖像
17．3．1創(chuàng)建一個(gè)PyMOL腳本文件
17．3．2加載和保存分子
17．3．3選取分子的局部
17．3．4為每個(gè)選取選擇展現(xiàn)形式
17．3．5設(shè)置顏色
17．3．6設(shè)置攝影位置
17．3．7導(dǎo)出高分辨率圖像
17．4示例
17．5自測(cè)題
第18章處理圖像
18．1本章知識(shí)點(diǎn)
18．2案例： 畫一個(gè)質(zhì)粒
18．2．1問題描述
18．2．2Python會(huì)話示例
18．3命令的含義
18．3．1創(chuàng)建一個(gè)圖像
18．3．2讀和寫圖像
18．3．3坐標(biāo)
18．3．4繪制幾何形狀
18．3．5旋轉(zhuǎn)圖像
18．3．6添加文本標(biāo)記
18．3．7顏色
18．3．8輔助變量
18．4示例
18．5自測(cè)題
第四部分小結(jié)
第五部分Biopython
第19章使用序列數(shù)據(jù)
19．1本章知識(shí)點(diǎn)
19．2案例： 如何將一條DNA編碼序列翻譯成對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)序列， 并把它寫入
FASTA文件
19．2．1問題描述
19．2．2Python會(huì)話示例
19．3命令的含義
19．3．1Seq對(duì)象
19．3．2把序列當(dāng)成字符串工作
19．3．3MutableSeq對(duì)象
19．3．4SeqRecord對(duì)象
19．3．5SeqIO模塊
19．4示例
19．5自測(cè)題
第20章從網(wǎng)絡(luò)資源中檢索數(shù)據(jù)
20．1本章知識(shí)點(diǎn)
20．2案例： 在PubMed中用關(guān)鍵詞搜索文獻(xiàn)， 下載并解析對(duì)應(yīng)的記錄
20．2．1問題描述
20．2．2Python會(huì)話示例
20．3命令的含義
20．3．1Entrez模塊
20．3．2Medline模塊
20．4示例
20．5自測(cè)題
第21章使用三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)
21．1本章知識(shí)點(diǎn)
21．2案例： 從PDB文件中提取原子名及其三維坐標(biāo)
21．2．1問題描述
21．2．2Python會(huì)話示例
21．3命令的含義
21．3．1Bio．PDB模塊
21．3．2SMCRA結(jié)構(gòu)層次
21．4示例
21．5自測(cè)題
第五部分小結(jié)
第六部分編 程 秘 笈
編程秘笈1： PyCogent庫(kù)
編程秘笈2： 反向互補(bǔ)和隨機(jī)化序列
編程秘笈3： 用概率創(chuàng)建隨機(jī)序列
編程秘笈4： 用Biopython解析多序列聯(lián)配
編程秘笈5： 從多序列聯(lián)配中計(jì)算共有序列
編程秘笈6： 計(jì)算系統(tǒng)發(fā)生樹的節(jié)點(diǎn)間的距離
編程秘笈7： 核苷酸序列的密碼子頻率
編程秘笈8： 解析Vienna格式的RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)
編程秘笈9： 解析BLAST的XML輸出
編程秘笈10： 解析SBML文件
編程秘笈11： 運(yùn)行BLAST
編程秘笈12： 訪問、 下載和讀取網(wǎng)頁
編程秘笈13： 解析HTML文件
編程秘笈14： 將PDB文件分割成PDB鏈文件
編程秘笈15： 在PDB結(jié)構(gòu)上找到兩個(gè)最靠近的Cα原子
編程秘笈16： 提取兩個(gè)PDB鏈間的界面
編程秘笈17： 用Modeller建立同源模型
編程秘笈18： 用ModeRNA分析RNA三維同源模型
編程秘笈19： 從三級(jí)結(jié)構(gòu)計(jì)算RNA堿基配對(duì)
編程秘笈20： 結(jié)構(gòu)重疊的真實(shí)實(shí)例： 絲氨酸蛋白酶催化三分子
附錄
附錄A命令概覽
附錄BPython資源
附錄C記錄樣板
附錄D處理目錄和用UNIX編程
書單推薦
