Hướng dẫn what is biopython used for? - biopython dùng để làm gì?

Biopython

(Các) tác giả gốc	Chapman B, Chang J [1]
phát hành lần đầu	2000 [1]
Phiên bản ổn định	1.79 [2] / 3 & nbsp; tháng 6 năm 2021; 17 tháng trước; 17 months ago Nội dung chính Show History[edit][edit] Design[edit][edit] Các tính năng và ví dụ chính [Chỉnh sửa][edit] Sequences[edit][edit] Chú thích trình tự [Chỉnh sửa][edit] Đầu vào và đầu ra [Chỉnh sửa][edit] Truy cập cơ sở dữ liệu trực tuyến [Chỉnh sửa][edit] Phylogeny[edit][edit] Sơ đồ bộ gen [Chỉnh sửa][edit] Cấu trúc đại phân tử [Chỉnh sửa][edit] Di truyền dân số [chỉnh sửa][edit] Trình bao bọc cho các công cụ dòng lệnh [Chỉnh sửa][edit] Xem thêm [sửa][edit] References[edit][edit] Liên kết bên ngoài [Chỉnh sửa][edit] Tại sao Biopython được sử dụng? Sự khác biệt giữa Python và Biopython là gì? Biopython có phải là một mô -đun không? Biopython có sử dụng numpy không?
Kho	https://github.com/biopython/biopython
Viết vào	Python và c
Nền tảng	Đa nền tảng
Loại hình	Tin sinh học
Giấy phép	Giấy phép Biopython
Trang mạng	biopython.org

Dự án Biopython là một bộ sưu tập nguồn mở các công cụ Python phi thương mại cho sinh học và tin sinh học, được tạo ra bởi một hiệp hội quốc tế của các nhà phát triển. [1] [3] [4] Nó chứa các lớp để thể hiện trình tự sinh học và chú thích trình tự, và nó có thể đọc và ghi vào nhiều định dạng tệp. Nó cũng cho phép một phương tiện lập trình truy cập cơ sở dữ liệu trực tuyến về thông tin sinh học, chẳng hạn như các phương tiện tại NCBI. Các mô -đun riêng biệt mở rộng khả năng của Biopython để liên kết trình tự, cấu trúc protein, di truyền dân số, phylogenetic, họa tiết trình tự và học máy. Biopython là một trong số các dự án Bio* được thiết kế để giảm sự trùng lặp mã trong sinh học tính toán. [5]Biopython project is an open-source collection of non-commercial Python tools for computational biology and bioinformatics, created by an international association of developers.[1][3][4] It contains classes to represent biological sequences and sequence annotations, and it is able to read and write to a variety of file formats. It also allows for a programmatic means of accessing online databases of biological information, such as those at NCBI. Separate modules extend Biopython's capabilities to sequence alignment, protein structure, population genetics, phylogenetics, sequence motifs, and machine learning. Biopython is one of a number of Bio* projects designed to reduce code duplication in computational biology.[5]

History[edit][edit]

Phát triển Biopython bắt đầu vào năm 1999 và nó được phát hành lần đầu tiên vào tháng 7 năm 2000. [6] Nó được phát triển trong một khung thời gian tương tự và với các mục tiêu tương tự với các dự án khác bổ sung các khả năng tin sinh học vào các ngôn ngữ lập trình tương ứng của chúng, bao gồm Bioperl, Bioruby và Biojava. Các nhà phát triển ban đầu của dự án bao gồm Jeff Chang, Andrew Dalke và Brad Chapman, mặc dù hơn 100 người đã đóng góp cho đến nay. [7] Vào năm 2007, một dự án Python tương tự, cụ thể là PyCogent, đã được thành lập. [8]PyCogent, was established.[8]

Phạm vi ban đầu của Biopython liên quan đến việc truy cập, lập chỉ mục và xử lý các tệp trình tự sinh học. Mặc dù đây vẫn là một trọng tâm chính, nhưng trong những năm sau đó, các mô -đun đã mở rộng chức năng của nó để bao gồm các lĩnh vực sinh học bổ sung (xem các tính năng và ví dụ chính).

Kể từ phiên bản 1.77, Biopython không còn hỗ trợ Python 2. [9]

Design[edit][edit]

Bất cứ nơi nào có thể, Biopython tuân theo các quy ước được sử dụng bởi ngôn ngữ lập trình Python để giúp người dùng quen thuộc dễ dàng hơn với Python. Ví dụ, các đối tượng Seq và SeqRecord có thể được thao tác thông qua việc cắt, theo cách tương tự như chuỗi và danh sách của Python. Nó cũng được thiết kế để có chức năng tương tự như các dự án Bio* khác, chẳng hạn như Bioperl. [6]

Biopython có thể đọc và viết các định dạng tệp phổ biến nhất cho từng lĩnh vực chức năng của nó và giấy phép của nó được cho phép và tương thích với hầu hết các giấy phép phần mềm khác, cho phép sử dụng Biopython trong nhiều dự án phần mềm. [4]

Các tính năng và ví dụ chính [Chỉnh sửa][edit]

Sequences[edit][edit]

Một khái niệm cốt lõi trong Biopython là trình tự sinh học, và điều này được thể hiện bằng lớp Seq. [10] Một đối tượng Biopython Seq tương tự như chuỗi Python ở nhiều khía cạnh: nó hỗ trợ ký hiệu lát cắt python, có thể được nối với các trình tự khác và là bất biến. Ngoài ra, nó bao gồm các phương pháp cụ thể theo trình tự và chỉ định bảng chữ cái sinh học cụ thể được sử dụng.

>>> # This script creates a DNA sequence and performs some typical manipulations
>>> from Bio.Seq import Seq
>>> dna_sequence = Seq('AGGCTTCTCGTA', IUPAC.unambiguous_dna)
>>> dna_sequence
Seq('AGGCTTCTCGTA', IUPACUnambiguousDNA())
>>> dna_sequence[2:7]
Seq('GCTTC', IUPACUnambiguousDNA())
>>> dna_sequence.reverse_complement()
Seq('TACGAGAAGCCT', IUPACUnambiguousDNA())
>>> rna_sequence = dna_sequence.transcribe()
>>> rna_sequence
Seq('AGGCUUCUCGUA', IUPACUnambiguousRNA())
>>> rna_sequence.translate()
Seq('RLLV', IUPACProtein())

Chú thích trình tự [Chỉnh sửa][edit]

Lớp SeqRecord mô tả các chuỗi, cùng với thông tin như tên, mô tả và tính năng dưới dạng các đối tượng SeqFeature. Mỗi đối tượng SeqFeature chỉ định loại tính năng và vị trí của nó. Các loại tính năng có thể là ‘gen,‘ cds, (trình tự mã hóa), ‘lặp lại_region,‘ mobile_element, hoặc các tính năng khác, và vị trí của các tính năng trong chuỗi có thể chính xác hoặc gần đúng.

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

Đầu vào và đầu ra [Chỉnh sửa][edit]

Biopython có thể đọc và ghi vào một số định dạng trình tự phổ biến, bao gồm FASTA, FASTQ, GenBank, Clustal, Phylip và Nexus. Khi đọc các tệp, thông tin mô tả trong tệp được sử dụng để điền vào các thành viên của các lớp Biopython, chẳng hạn như SeqRecord. Điều này cho phép các bản ghi của một định dạng tệp được chuyển đổi thành các định dạng khác.

Các tệp trình tự rất lớn có thể vượt quá tài nguyên bộ nhớ của máy tính, do đó Biopython cung cấp các tùy chọn khác nhau để truy cập các bản ghi trong các tệp lớn. Chúng có thể được tải hoàn toàn vào bộ nhớ trong các cấu trúc dữ liệu Python, chẳng hạn như danh sách hoặc từ điển, cung cấp truy cập nhanh với chi phí sử dụng bộ nhớ. Ngoài ra, các tệp có thể được đọc từ đĩa khi cần, với hiệu suất chậm hơn nhưng yêu cầu bộ nhớ thấp hơn.

>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format.
>>> from Bio import SeqIO
>>> genomes = SeqIO.parse('salmonella.gb', 'genbank')
>>> for genome in genomes:
...     SeqIO.write(genome, genome.id + '.fasta', 'fasta')

Truy cập cơ sở dữ liệu trực tuyến [Chỉnh sửa][edit]

Thông qua mô -đun Bio.entrez, người dùng Biopython có thể tải xuống dữ liệu sinh học từ cơ sở dữ liệu NCBI. Mỗi chức năng được cung cấp bởi Công cụ tìm kiếm Entrez có sẵn thông qua các chức năng trong mô -đun này, bao gồm tìm kiếm và tải xuống hồ sơ.

>>> # This script downloads genomes from the NCBI Nucleotide database and saves them in a FASTA file.
>>> from Bio import Entrez
>>> from Bio import SeqIO
>>> output_file = open('all_records.fasta', "w")
>>> Entrez.email = ''
>>> records_to_download = ['FO834906.1', 'FO203501.1']
>>> for record_id in records_to_download:
...     handle = Entrez.efetch(db='nucleotide', id=record_id, rettype='gb')
...     seqRecord = SeqIO.read(handle, format='gb')
...     handle.close()
...     output_file.write(seqRecord.format('fasta'))

Phylogeny[edit][edit]

Hình 1: Một cây phát sinh gen gốc được tạo ra bởi Bio.Phylo cho thấy mối quan hệ giữa các tương đồng APAF-1 của các sinh vật khác nhau [11]

Hình 2: Cùng một cây như trên, được vẽ không được sử dụng bằng graphviz thông qua Bio.Phylo

Mô -đun Bio.Phylo cung cấp các công cụ để làm việc với và hình dung các cây phát sinh gen. Một loạt các định dạng tệp được hỗ trợ để đọc và viết, bao gồm Newick, Nexus và PhyloxML. Các thao tác và truyền tải cây thông thường được hỗ trợ thông qua các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

2 và

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

3. Các ví dụ bao gồm chuyển đổi và đối chiếu các tệp cây, trích xuất các tập hợp con từ cây, thay đổi gốc cây và phân tích các tính năng của nhánh như độ dài hoặc điểm số. [12]

Các cây được root có thể được rút ra trong ASCII hoặc sử dụng matplotlib (xem Hình 1) và thư viện GraphViz có thể được sử dụng để tạo bố cục không bị thu hẹp (xem Hình 2).

Sơ đồ bộ gen [Chỉnh sửa][edit]

Hình 3: Một sơ đồ của các gen trên plasmid PKPS77, [13] được hiển thị bằng mô -đun genomediagram trong Biopython

Mô -đun genomediagram cung cấp các phương pháp trực quan hóa các chuỗi trong Biopython. [14] Các chuỗi có thể được vẽ ở dạng tuyến tính hoặc hình tròn (xem Hình 3) và nhiều định dạng đầu ra được hỗ trợ, bao gồm PDF và PNG. Sơ đồ được tạo bằng cách tạo các bản nhạc và sau đó thêm các tính năng trình tự vào các bản nhạc đó. Bằng cách lặp qua các tính năng của một chuỗi và sử dụng các thuộc tính của chúng để quyết định xem và cách chúng được thêm vào các bản nhạc của sơ đồ, người ta có thể thực hiện nhiều quyền kiểm soát sự xuất hiện của sơ đồ cuối cùng. Liên kết chéo có thể được vẽ giữa các bản nhạc khác nhau, cho phép một người so sánh nhiều chuỗi trong một sơ đồ.

Cấu trúc đại phân tử [Chỉnh sửa][edit]

Mô -đun Bio.pdb có thể tải các cấu trúc phân tử từ các tệp PDB và MMCIF và đã được thêm vào Biopython vào năm 2003. [15] Đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

4 là trung tâm của mô -đun này và nó tổ chức cấu trúc đại phân tử theo kiểu phân cấp: các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

4 có chứa các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

6 có chứa các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

7 có chứa các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

8 có chứa các đối tượng

>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents.
>>> from Bio import SeqIO
>>> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank')
>>> seq_record.name
'NC_019375'
>>> seq_record.description
'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.'
>>> seq_record.features[14]
SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element')
>>> seq_record.seq
Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA())

9. Dư lượng và nguyên tử bị rối loạn có được các lớp học của riêng họ,

>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format.
>>> from Bio import SeqIO
>>> genomes = SeqIO.parse('salmonella.gb', 'genbank')
>>> for genome in genomes:
...     SeqIO.write(genome, genome.id + '.fasta', 'fasta')

0 và

>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format.
>>> from Bio import SeqIO
>>> genomes = SeqIO.parse('salmonella.gb', 'genbank')
>>> for genome in genomes:
...     SeqIO.write(genome, genome.id + '.fasta', 'fasta')

1, mô tả các vị trí không chắc chắn của chúng.

Sử dụng Bio.pdb, người ta có thể điều hướng qua các thành phần riêng lẻ của tệp cấu trúc đại phân tử, chẳng hạn như kiểm tra từng nguyên tử trong protein. Các phân tích phổ biến có thể được thực hiện, chẳng hạn như đo khoảng cách hoặc góc, so sánh dư lượng và tính toán độ sâu dư lượng.

Di truyền dân số [chỉnh sửa][edit]

Mô -đun Bio.popgen bổ sung hỗ trợ cho Biopython cho GenePop, gói phần mềm để phân tích thống kê di truyền dân số. [16] Điều này cho phép phân tích trạng thái cân bằng HardyTHER Weinberg, mất cân bằng liên kết và các tính năng khác của tần số alen của quần thể.

Mô -đun này cũng có thể thực hiện các mô phỏng di truyền dân số bằng cách sử dụng lý thuyết hợp nhất với chương trình FASTSIMCOAL2. [17]

Trình bao bọc cho các công cụ dòng lệnh [Chỉnh sửa][edit]

Nhiều mô -đun của Biopython chứa các trình bao bọc dòng lệnh cho các công cụ thường được sử dụng, cho phép các công cụ này được sử dụng từ bên trong Biopython. Những bao bọc này bao gồm vụ nổ, clustal, phyml, dập nổi và samtools. Người dùng có thể phân lớp một lớp trình bao bọc chung để thêm hỗ trợ cho bất kỳ công cụ dòng lệnh nào khác.

Xem thêm [sửa][edit]

• Mở Quỹ tin sinh học
• Bioperl
• Bioruby
• Biojs
• Biojava

References[edit][edit]

1. ^ ABCCHAPMAN, Brad; Chang, Jeff (tháng 8 năm 2000). "Biopython: Công cụ Python cho sinh học tính toán". Bản tin ACM Sigbio. 20 (2): 15 bóng19. doi: 10.1145/360262.360268. S2CID & NBSP; 9417766.a b c Chapman, Brad; Chang, Jeff (August 2000). "Biopython: Python tools for computational biology". ACM SIGBIO Newsletter. 20 (2): 15–19. doi:10.1145/360262.360268. S2CID 9417766.
2. ^"Biopython 1.79 phát hành". Mở Quỹ tin sinh học. 3 tháng 6 năm 2021. "Biopython 1.79 released". Open Bioinformatics Foundation. 3 June 2021.
3. ^Gà, Peter Ja; Antao, Tiago; Chang, Jeffery T; Chapman, Brad A; Cox, Cymon J; Dalke, Andrew; Friedberg, iddo; Hamelryck, Thomas; Kauff, Frank; Wilczynski, Bartek; De Hoon, Michiel JL (20 tháng 3 năm 2009). "Biopython: Các công cụ Python có sẵn miễn phí cho sinh học phân tử tính toán và tin sinh học". Tin sinh học. 25 (11): 1422 Từ3. doi: 10.1093/tin sinh học/btp163. PMC & NBSP; 2682512. PMID & NBSP; 19304878. Cock, Peter JA; Antao, Tiago; Chang, Jeffery T; Chapman, Brad A; Cox, Cymon J; Dalke, Andrew; Friedberg, Iddo; Hamelryck, Thomas; Kauff, Frank; Wilczynski, Bartek; de Hoon, Michiel JL (20 March 2009). "Biopython: freely available Python tools for computational molecular biology and bioinformatics". Bioinformatics. 25 (11): 1422–3. doi:10.1093/bioinformatics/btp163. PMC 2682512. PMID 19304878.
4. ^ Abrefer đến trang web Biopython cho các bài báo khác mô tả Biopython và một danh sách hơn một trăm ấn phẩm sử dụng/trích dẫn Biopython.a b Refer to the Biopython website for other papers describing Biopython, and a list of over one hundred publications using/citing Biopython.
5. ^Mangalam, Harry (tháng 9 năm 2002). "Bộ công cụ sinh học* Một tổng quan ngắn gọn". Tóm tắt về tin sinh học. 3 (3): 296 bóng302. doi: 10.1093/bib/3.3.296. PMID & NBSP; 12230038. Mangalam, Harry (September 2002). "The Bio* toolkits—a brief overview". Briefings in Bioinformatics. 3 (3): 296–302. doi:10.1093/bib/3.3.296. PMID 12230038.
6. ^ Abchapman, Brad (11 tháng 3 năm 2004), Dự án Biopython: Triết học, Chức năng và Sự kiện (PDF), Truy cập ngày 11 tháng 9 năm 2014a b Chapman, Brad (11 March 2004), The Biopython Project: Philosophy, functionality and facts (PDF), retrieved 11 September 2014
7. ^Danh sách những người đóng góp Biopython, được lưu trữ từ bản gốc vào ngày 11 tháng 9 năm 2014, lấy ngày 11 tháng 9 năm 2014 List of Biopython contributors, archived from the original on 11 September 2014, retrieved 11 September 2014
8. ^Hiệp sĩ, r; Maxwell, P; Birmingham, a; Carnes, j; Caporaso, J. G .; Easton, B. C .; Eaton, m; Hamady, m; Lindsay, H; Liu, z; Lozupone, C; McDonald, d; Áo choàng, m; Sammut, r; Smit, s; Wakefield, M. J .; Widmann, j; Wikman, s; Wilson, s; Ying, h; Huttley, G. A. (2007). "PY Cogent: Một bộ công cụ để có ý nghĩa từ chuỗi". Sinh học bộ gen. 8 (8): R171. doi: 10.1186/gb-2007-8-8-r171. PMC & NBSP; 2375001. PMID & NBSP; 17708774. Knight, R; Maxwell, P; Birmingham, A; Carnes, J; Caporaso, J. G.; Easton, B. C.; Eaton, M; Hamady, M; Lindsay, H; Liu, Z; Lozupone, C; McDonald, D; Robeson, M; Sammut, R; Smit, S; Wakefield, M. J.; Widmann, J; Wikman, S; Wilson, S; Ying, H; Huttley, G. A. (2007). "Py Cogent: A toolkit for making sense from sequence". Genome Biology. 8 (8): R171. doi:10.1186/gb-2007-8-8-r171. PMC 2375001. PMID 17708774.
9. ^Daley, Chris, Biopython 1.77 Được phát hành, lấy ngày 6 tháng 10 năm 2021 Daley, Chris, Biopython 1.77 released, retrieved 6 October 2021
10. ^Chang, Jeff; Chapman, Brad; Friedberg, iddo; Hamelryck, Thomas; De Hoon, Michiel; Vòi nước, Peter; Antao, Tiago; Talevich, Eric; Wilczynski, Bartek (29 tháng 5 năm 2014), Hướng dẫn và sách dạy nấu ăn Biopython, lấy ngày 28 tháng 8 năm 2014 Chang, Jeff; Chapman, Brad; Friedberg, Iddo; Hamelryck, Thomas; de Hoon, Michiel; Cock, Peter; Antao, Tiago; Talevich, Eric; Wilczynski, Bartek (29 May 2014), Biopython Tutorial and Cookbook, retrieved 28 August 2014
11. ^Zmasek, Christian M; Zhang, Thanh; Ye, Yuzhen; Godzik, Adam (24 tháng 10 năm 2007). "Sự phức tạp đáng ngạc nhiên của mạng lưới apoptosis tổ tiên". Sinh học bộ gen. 8 (10): R226. doi: 10.1186/gb-2007-8-10-r226. PMC & NBSP; 2246300. PMID & NBSP; 17958905. Được lưu trữ từ bản gốc vào ngày 10 tháng 10 năm 2014. Truy cập ngày 9 tháng 9 năm 2014. Zmasek, Christian M; Zhang, Qing; Ye, Yuzhen; Godzik, Adam (24 October 2007). "Surprising complexity of the ancestral apoptosis network". Genome Biology. 8 (10): R226. doi:10.1186/gb-2007-8-10-r226. PMC 2246300. PMID 17958905. Archived from the original on 10 October 2014. Retrieved 9 September 2014.
12. ^Talevich, Eric; Invergo, Brandon M; Gà trống, Peter Ja; Chapman, Brad A (21 tháng 8 năm 2012). "Bio.Phylo: Một bộ công cụ thống nhất để xử lý, phân tích và hình dung cây phát sinh gen trong Biopython". BMC Tin sinh học. 13 (209): 209. doi: 10.1186/1471-2105-13-209. PMC & NBSP; 3468381. PMID & NBSP; 22909249. Talevich, Eric; Invergo, Brandon M; Cock, Peter JA; Chapman, Brad A (21 August 2012). "Bio.Phylo: A unified toolkit for processing, analyzing and visualizing phylogenetic trees in Biopython". BMC Bioinformatics. 13 (209): 209. doi:10.1186/1471-2105-13-209. PMC 3468381. PMID 22909249.
13. ^"Klebsiella pneumoniae Strain kps77 plasmid pkps77, chuỗi hoàn chỉnh". NCBI. Truy cập ngày 10 tháng 9 năm 2014. "Klebsiella pneumoniae strain KPS77 plasmid pKPS77, complete sequence". NCBI. Retrieved 10 September 2014.
14. ^Pritchard, Leighton; Trắng, Jennifer A; Birch, Paul RJ; Toth, Ian K (tháng 3 năm 2006). "Genomediagram: Gói Python để trực quan hóa dữ liệu bộ gen quy mô lớn". Tin sinh học. 22 (5): 616 Từ617. doi: 10.1093/tin sinh học/btk021. PMID & NBSP; 16377612. Pritchard, Leighton; White, Jennifer A; Birch, Paul RJ; Toth, Ian K (March 2006). "GenomeDiagram: a python package for the visualization of large-scale genomic data". Bioinformatics. 22 (5): 616–617. doi:10.1093/bioinformatics/btk021. PMID 16377612.
15. ^Hamelryck, Thomas; Manderick, Bernard (10 tháng 5 năm 2003). "Trình phân tích cú pháp tệp PDB và lớp cấu trúc được triển khai trong Python". Tin sinh học. 19 (17): 2308 Từ2310. doi: 10.1093/tin sinh học/btg299. PMID & NBSP; 14630660. Hamelryck, Thomas; Manderick, Bernard (10 May 2003). "PDB file parser and structure class implemented in Python". Bioinformatics. 19 (17): 2308–2310. doi:10.1093/bioinformatics/btg299. PMID 14630660.
16. ^Rousset, François (tháng 1 năm 2008). "GENEPOP'007: Một sự hình thành hoàn chỉnh của phần mềm GenePop cho Windows và Linux". Tài nguyên sinh thái phân tử. 8 (1): 103 bóng106. doi: 10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x. PMID & NBSP; 21585727. S2CID & NBSP; 25776992. Rousset, François (January 2008). "GENEPOP'007: a complete re-implementation of the GENEPOP software for Windows and Linux". Molecular Ecology Resources. 8 (1): 103–106. doi:10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x. PMID 21585727. S2CID 25776992.
17. ^Excoffier, Laurent; Foll, Matthieu (1 tháng 3 năm 2011). "Fastsimcoal: Một mô phỏng hợp nhất thời gian liên tục của sự đa dạng bộ gen trong các kịch bản tiến hóa phức tạp tùy ý". Tin sinh học. 27 (9): 1332 Từ1334. doi: 10.1093/tin sinh học/BTR124. PMID & NBSP; 21398675. Excoffier, Laurent; Foll, Matthieu (1 March 2011). "fastsimcoal: a continuous-time coalescent simulator of genomic diversity under arbitrarily complex evolutionary scenarios". Bioinformatics. 27 (9): 1332–1334. doi:10.1093/bioinformatics/btr124. PMID 21398675.

Liên kết bên ngoài [Chỉnh sửa][edit]

• Trang web chính thức
• Hướng dẫn và Cookbook Biopython (PDF)
• Mã nguồn Biopython trên GitHub

Tại sao Biopython được sử dụng?

Sự khác biệt giữa Python và Biopython là gì?

Biopython có phải là một mô -đun không?

Biopython có sử dụng numpy không?