Sự tiến bộ tính toán trong khoa học dữ liệu dẫn đến sự xuất hiện của lĩnh vực tin sinh học. Vì việc sử dụng các công cụ tính toán và sử dụng các ngôn ngữ lập trình cụ thể, đã tạo ra các chân trời mới trong các lĩnh vực sinh học phân tử và khoa học sức khỏe. Lập trình sinh học là thực tế mới đã được tiết lộ trong những năm gần đây, điều này cho thấy định hướng của nó để số hóa cuộc sống. Có nhiều ngôn ngữ khác nhau được thực hiện trong lĩnh vực tin sinh học lập trình các thuật toán được sử dụng trong các công cụ tính toán và các vấn đề sinh học để giải quyết chúng. Tin sinh học là một lĩnh vực thử nghiệm và dự đoán trong tự nhiên, do đó mục tiêu chính của nó là xác định các phương pháp dự đoán cho phép các nhà khoa học mô hình hóa chức năng và kiểu hình dựa trên trình tự bộ gen của một sinh vật. Biên soạn dữ liệu bộ gen và sinh hóa thành các biểu diễn định lượng và dự đoán của sinh hóa và sinh lý học sẽ là kết quả của nỗ lực lớn của các nhà sinh học tính toán. Và Python là một trong những ngôn ngữ đáng chú ý và được sử dụng quá mức nhất. Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao được giải thích, ngày nay đang phát triển nhanh chóng. & NBSP; Ưu điểm ngôn ngữ Python chính là dễ đọc và dễ học. Việc viết một chương trình bằng Python sẽ dễ dàng hơn trong C hoặc C ++. Một lợi thế quan trọng của ngôn ngữ Python là nó có khả năng ứng dụng rộng rãi, và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, kỹ sư và nhà toán học. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực đột phá. Trong tin sinh học, Python được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu và phát triển các công cụ. Python cũng là một ngôn ngữ lập trình định hướng đối tượng chung. Nó có thể được sử dụng làm ngôn ngữ chính để triển khai các gói và ứng dụng hoàn chỉnh có lợi thế lớn của sự độc lập nền tảng. Trong tin sinh học, chúng tôi & nbsp; sử dụng & nbsp; ngôn ngữ & nbsp; python & nbsp; vì nó hiện đang lan tỏa hầu như mọi lĩnh vực của khoa học sinh học, từ trình tự dựa trên & nbsp;
Python có rất nhiều thư viện đáng chú ý làm cho nó trở thành một ngôn ngữ máy tính mạnh mẽ và linh hoạt để thực hiện nó trong tin sinh học và các ngành khác, ví dụ: Tự động hóa; Quá trình này đảm bảo sự hỗ trợ tối thiểu của con người. Phân tích dữ liệu; Để lưu trữ, phân tích, giao tiếp, giải thích và tìm các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu hỗ trợ cho việc ra quyết định. Cơ sở dữ liệu; Chúng phục vụ như là bộ sưu tập được lưu trữ của dữ liệu có tổ chức lớn.
Tài liệu; Quá trình phân loại và chú thích các văn bản. Giao diện người dùng đồ họa; Sự tương tác với các thiết bị điện tử bằng cách sử dụng các biểu tượng đồ họa. Đang xử lý hình ảnh; Xử lý hình ảnh kỹ thuật số thông qua các thuật toán. Học máy; Các thuật toán cải thiện thông qua kinh nghiệm được đào tạo thông qua dữ liệu mẫu. Mạng và điện toán khoa học; Sử dụng các khả năng tính toán nâng cao để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.
Python thường được sử dụng trong các dự án trí tuệ nhân tạo với sự trợ giúp của các thư viện như Tensorflow, Keras, Pytorch và Scikit-Learn. Là một ngôn ngữ kịch bản với kiến trúc mô -đun, cú pháp đơn giản và các công cụ xử lý văn bản phong phú, Python thường được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Hơn nữa, điều quan trọng đối với các nhà sinh học là học Python như một ngôn ngữ chính, BioCode tạo ra các video hướng dẫn toàn diện quan trọng, dạy đúng các chức năng thiết yếu của Python trong các kế hoạch sinh học vàng và vàng này Bài tập và đánh giá.
Đăng ký và học Python
//www.biocode.ltd/
Thật dễ dàng để chọn làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên của bạn vì cú pháp rất dễ đọc ', Martin nói với tôi, thêm rằng sự phổ biến của nó trong các nhà sinh học là do thực tế là cộng đồng rất tuyệt - có rất nhiều tài nguyên Ở đó, đối với các nhà khoa học, chẳng hạn như & nbsp; scipy, có nghĩa là nó có thể được sử dụng để giải quyết một loạt các vấn đề.
Đây chỉ là một công cụ, do đó các ứng dụng rất rộng.
Điều này là hiển nhiên khi tôi hỏi Martin những điều mà cựu sinh viên của anh ấy đã làm cho đến nay: RNaseQ, giải trình tự thông lượng cao, tóm tắt khai thác văn bản từ các bài báo, khai thác phương tiện truyền thông xã hội và xử lý ngôn ngữ tự nhiên - để đặt tên cho một số!
Matt Bawn, người làm việc tại cả hai & nbsp; qib & nbsp; và & nbsp; Tôi không sử dụng Python vào lúc này, nhưng một trong những đồng nghiệp của tôi tại EI đề nghị tôi tham gia khóa đào tạo này.
Matt hiện đang sử dụng & nbsp; perl & nbsp; trong công việc của mình, nhưng muốn chuyển sang Python vì nó có thể làm cho anh ta hiệu quả hơn.
Ông Python là một ngôn ngữ mã hóa cấp cao hơn Perl, ông giải thích. Nếu chúng ta chỉ có thể giao tiếp trong ba từ chữ, chúng ta sẽ cần sử dụng nhiều hơn để đưa ra quan điểm của mình hơn là nếu chúng ta có thể sử dụng các từ dài hơn.
Mọi người đều có thể sản xuất cùng một khối lượng mã mỗi ngày. Nhưng nếu bạn viết theo mã cấp cao hơn, bạn có thể nhận được điểm nhanh hơn, nghĩa là chúng ta có thể truyền tải một lượng thông tin lớn hơn trong cùng một khoảng thời gian. Đó là cách mà Python hoạt động.
Điều khó nhất khi học cách viết mã là học cách suy nghĩ tính toán, Matt Bawn sau đó nói với tôi khi hội thảo tiến triển. Thật vậy, & nbsp; Graham etherington & nbsp; của nhóm & nbsp; di Palma & nbsp; đã chỉ ra điều tương tự, rằng phần khó nhất là làm quen với việc viết trong logic thuần túy.
Matt giải thích thêm rằng, bạn phải trích xuất các bit bạn cần lập trình từ vấn đề của mình và sau đó trực quan hóa tất cả các bước cần thiết để đạt được điều đó.
Mặc dù vậy, nơi mà sự sáng tạo đến, mặc dù. Sẽ có nhiều cách khác nhau để viết mã, nó mở ra để giải thích.
Matt chỉ ra rằng có mã tốt và mã xấu, và điều này có thể dẫn đến phương sai trong kết quả mà bạn thấy. & Nbsp; Ben White & nbsp; của & nbsp; , Là mã của người khác.
Ben Ward & nbsp; của nhóm Biết khi nào nên đổ lỗi cho HĐH, chức năng hoặc thư viện bạn đang sử dụng và khi nào nên thừa nhận vấn đề là trong mã của riêng bạn.
Nicola Soranzo & nbsp; của nhóm & nbsp; Davey Group & nbsp; nói rằng điều khó nhất sau đó là gỡ lỗi, tức là làm thế nào để tìm thấy những gì sai trong chương trình của bạn!
Một khía cạnh khác là những gì bạn đang làm việc với. & Nbsp; năm trong ngành & nbsp; sinh viên & nbs Điều khó nhất là học cách suy nghĩ thông minh với hoàn toàn không thông minh. Máy tính rất nhanh nhưng hoàn toàn ngu ngốc và cần phải được đánh một cách tỉ mỉ.
Ryan Joynson, một postdoc khác trong nhóm & nbsp; Anthony Hall, đã làm tròn chúng tôi với một số lời khuyên âm thanh, khi anh ấy nói, bất kể bạn đã học được gì, có lẽ có một cách nhanh hơn để làm những gì bạn đã làm.