具体描述
本书实例意在解决生物学问题，通过“编程技法”的形式，涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目，适合教学和自学。本书由六部分组成：Python语言基本介绍，语言所有成分介绍，高级编程，数据可视化，生物信息通用包Biopython，最后给出20个"编程秘笈”，范围涵盖了从二级结构预测、多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题。此外，本书附录还包括了大量的生物信息常用资源的信息。
作者简介
目录信息
第1章Python shell
1.1本章知识点
1.2案例： 计算ATP水解的ΔG
1.2.1问题描述
1.2.2Python会话示例
1.3命令的含义
1.3.1如何在电脑上运行这个例子
1.3.2变量
1.3.3导入模块
1.3.4计算
1.4示例
1.5自测题
第2章第一个Python程序
2.1本章知识点
2.2案例： 如何计算胰岛素序列中的氨基酸频率
2.2.1问题描述
2.2.2Python会话示例
2.3命令的含义
2.3.1如何执行程序
2.3.2程序如何工作
2.3.3注释
2.3.4字符串变量
2.3.5用for进行循环
2.3.6缩进
2.3.7打印至屏幕
2.4示例
2.5自测题
第一部分小结
第二部分数 据 管 理
第3章分析数据列
3.1本章知识点
3.2案例： 树突长度
3.2.1问题描述
3.2.2Python会话示例
3.3命令的含义
3.3.1读取文本文件
3.3.2写入文本文件
3.3.3将数据收入列表
3.3.4将文本转换为数字
3.3.5将数字转换为文本
3.3.6将数据列写入文本文件
3.3.7计算数值列表
3.4示例
3.5自测题
第4章解析数据记录
4.1本章知识点
4.2案例： 整合质谱数据， 转化到代谢通路中
4.2.1问题描述
4.2.2Python会话示例
4.3命令的含义
4.3.1if/elif/else语句
4.3.2列表数据结构
4.3.3简洁列表创建方式
4.4示例
4.5自测题
第5章搜索数据
5.1本章知识点
5.2案例： 将RNA序列翻译为相应的蛋白质序列
5.2.1问题描述
5.2.2Python会话示例
5.3命令的含义
5.3.1字典
5.3.2while语句
5.3.3用while循环搜索
5.3.4字典搜索
5.3.5列表搜索
5.4示例
5.5自测题
第6章过滤数据
6.1本章知识点
6.2案例： 使用RNAseq输出数据
6.2.1问题描述
6.2.2Python会话示例
6.3命令的含义
6.3.1用简单的for...if组合过滤
6.3.2合并两个数据集
6.3.3两组数据之间的差异
6.3.4从列表、 字典和文件中删除元素
6.3.5保持或不保持顺序地删除重复
6.3.6集合
6.4示例
6.5自测题
第7章管理表数据
7.1本章知识点
7.2案例： 确定蛋白浓度
7.2.1问题描述
7.2.2Python会话示例
7.3命令的含义
7.3.1二维表的表示方法
7.3.2访问行和单元格
7.3.3插入和删除行
7.3.4访问列
7.3.5插入和删除列
7.4示例
7.5自测题
第8章数据排序
8.1本章知识点
8.2案例： 数据表排序
8.2.1问题描述
8.2.2Python会话示例
8.3命令的含义
8.3.1Python列表有利于排序
8.3.2内置函数sorted()
8.3.3用itemgetter排序
8.3.4按升序/降序排序
8.3.5数据结构（元组、 字典）排序
8.3.6按长度对字符串排序
8.4示例
8.5自测题
第9章模式匹配和文本挖掘
9.1本章知识点
9.2案例： 在蛋白质序列中搜索磷酸化模体
9.2.1问题描述
9.2.2Python会话示例
9.3命令的含义
9.3.1编译正则表达式
9.3.2模式匹配
9.3.3分组
9.3.4修改字符串
9.4示例
9.5自测题
第二部分小结
第三部分模块化编程
第10章将程序划分为函数
10.1本章知识点
10.2案例： 处理三维坐标文件
10.2.1问题描述
10.2.2Python会话示例
10.3命令的含义
10.3.1如何定义和调用函数
10.3.2函数参数
10.3.3struct模块
10.4示例
10.5自测题
第11章用类化繁为简
11.1本章知识点
11.2案例： 孟德尔遗传
11.2.1问题描述
11.2.2Python会话示例
11.3命令的含义
11.3.1用类创建实例
11.3.2类以属性的形式包含数据
11.3.3类包含的方法
11.3.4__repr__方法可打印类和实例
11.3.5使用类有助于把握复杂程序
11.4示例
11.5自测题
第12章调试
12.1本章知识点
12.2案例： 程序无法运行时应该怎样处理
12.2.1问题描述
12.2.2Python会话示例
12.3命令的含义
12.3.1语法错误
12.3.2运行时错误
12.3.3处理异常情况
12.3.4未报告出错信息
12.4示例
12.5自测题
第13章使用外部模块： R语言的Python调用接口
13.1本章知识点
13.2案例： 从文件中读取数据， 并通过Python使用R计算其平均值
13.2.1问题描述
13.2.2Python会话示例
13.3命令的含义
13.3.1rpy2和r实例的robjects对象
13.3.2从Python中读取R对象
13.3.3创建向量
13.3.4创建矩阵
13.3.5将Python对象转换成R对象
13.3.6如何处理包含点的函数参数
13.4示例
13.5自测题
第14章构建程序流程
14.1本章知识点
14.2案例： 构建NGS流程
14.2.1问题描述
14.2.2Python会话示例
14.3命令的含义
14.3.1如何使用TopHat和Cufflinks
14.3.2什么是程序流程
14.3.3在程序中交换文件名和数据
14.3.4编写程序包装器
14.3.5关闭文件时的延迟
14.3.6使用命令行参数
14.3.7测试模块： if__name__==＇__main__＇
14.3.8处理文件和路径
14.4示例
14.5自测题
第15章编写良好的程序
15.1本章知识点
15.2问题描述： 不确定性
15.2.1程序编写存在不确定性
15.2.2程序项目实例
15.3软件工程
15.3.1将编程项目分成小任务
15.3.2将程序分为函数和类
15.3.3编写格式良好的代码
15.3.4使用存储库控制程序版本
15.3.5如何将自己的程序分发给其他人
15.3.6软件开发的周期
15.4示例
15.5自测题
第三部分小结
第四部分数据可视化
第16章创建科学图表
16.1本章知识点
16.2案例： 核糖体的核苷酸频率
16.2.1问题描述
16.2.2Python会话示例
16.3命令的含义
16.3.1matplotlib库
16.3.2绘制竖的柱状图
16.3.3为x轴和y轴添加标注
16.3.4添加刻度
16.3.5添加一个图例框
16.3.6添加图的标题
16.3.7设置图表的边界
16.3.8以低分辨率和高分辨率导出一个图像文件
16.4示例
16.5自测题
第17章使用PyMOL创建分子图像
17.1本章知识点
17.2示例： 锌指
17.2.1什么是PyMOL
17.2.2PyMOL会话示例
17.3用七个步骤来创建高分辨率的图像
17.3.1创建一个PyMOL脚本文件
17.3.2加载和保存分子
17.3.3选取分子的局部
17.3.4为每个选取选择展现形式
17.3.5设置颜色
17.3.6设置摄影位置
17.3.7导出高分辨率图像
17.4示例
17.5自测题
第18章处理图像
18.1本章知识点
18.2案例： 画一个质粒
18.2.1问题描述
18.2.2Python会话示例
18.3命令的含义
18.3.1创建一个图像
18.3.2读和写图像
18.3.3坐标
18.3.4绘制几何形状
18.3.5旋转图像
18.3.6添加文本标记
18.3.7颜色
18.3.8辅助变量
18.4示例
18.5自测题
第四部分小结
第五部分Biopython
第19章使用序列数据
19.1本章知识点
19.2案例： 如何将一条DNA编码序列翻译成对应的蛋白质序列， 并把它写入
FASTA文件
19.2.1问题描述
19.2.2Python会话示例
19.3命令的含义
19.3.1Seq对象
19.3.2把序列当成字符串工作
19.3.3MutableSeq对象
19.3.4SeqRecord对象
19.3.5SeqIO模块
19.4示例
19.5自测题
第20章从网络资源中检索数据
20.1本章知识点
20.2案例： 在PubMed中用关键词搜索文献， 下载并解析对应的记录
20.2.1问题描述
20.2.2Python会话示例
20.3命令的含义
20.3.1Entrez模块
20.3.2Medline模块
20.4示例
20.5自测题
第21章使用三维结构数据
21.1本章知识点
21.2案例： 从PDB文件中提取原子名及其三维坐标
21.2.1问题描述
21.2.2Python会话示例
21.3命令的含义
21.3.1Bio.PDB模块
21.3.2SMCRA结构层次
21.4示例
21.5自测题
第五部分小结
第六部分编 程 秘 笈
编程秘笈1: PyCogent库
编程秘笈2： 反向互补和随机化序列
编程秘笈3： 用概率创建随机序列
编程秘笈4： 用Biopython解析多序列联配
编程秘笈5： 从多序列联配中计算共有序列
编程秘笈6： 计算系统发生树的节点间的距离
编程秘笈7： 核苷酸序列的密码子频率
编程秘笈8： 解析Vienna格式的RNA二级结构
编程秘笈9： 解析BLAST的XML输出
编程秘笈10： 解析SBML文件
编程秘笈11： 运行BLAST
编程秘笈12： 访问、 下载和读取网页
编程秘笈13： 解析HTML文件
编程秘笈14： 将PDB文件分割成PDB链文件
编程秘笈15： 在PDB结构上找到两个最靠近的Cα原子
编程秘笈16： 提取两个PDB链间的界面
编程秘笈17： 用Modeller建立同源模型
编程秘笈18： 用ModeRNA分析RNA三维同源模型
编程秘笈19: 从三级结构计算RNA碱基配对
编程秘笈20： 结构重叠的真实实例： 丝氨酸蛋白酶催化三分子
附录
附录A命令概览
附录BPython资源
附录C记录样板
附录D处理目录和用UNIX编程
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本《Python生物信息数据管理》的介绍，让我对它充满了期待，虽然我还没来得及翻开书页，但光是书名就足以勾起我极大的兴趣。我是一名刚刚接触生物信息学的小白，目前最大的困扰就是海量基因组、转录组数据如何高效地组织和查询。我期望这本书能像一本实用的“数据管理字典”，而不是晦涩难懂的理论教科书。我希望看到清晰的章节结构，能够指导我如何建立一个健壮的、可扩展的数据存储方案。比如，如何利用Python的强大生态系统，如Pandas或更专业的数据库接口，来处理那些动辄TB级的测序文件。我猜想，书中一定会有专门讲解如何设计数据模型的部分，让我能够避免初学者常犯的“数据孤岛”错误，确保我的分析流程具有可重复性。如果它能提供一些关于版本控制和数据质量控制的实战案例，那就太棒了，这将直接解决我未来科研中数据溯源的痛点。我希望能从中领悟到，如何用Python的脚本能力，将数据预处理、清洗和存储的过程自动化，真正实现“管理”而非简单的“堆放”。
评分最后，我对这本书在“未来趋势”上的展望非常好奇。生物信息学领域日新月异，数据类型不断涌现，比如单细胞测序数据、空间转录组数据，它们的数据结构和管理需求与传统的全基因组测序有着显著的不同。我期待这本书能超越目前主流的矩阵和表格数据，探讨如何利用Python去管理那些高维度的、稀疏的或时序性的生物数据。例如，书中是否会提及如何结合图数据库（Graph Databases）的概念，用Python驱动Neo4j或类似的工具来管理复杂的生物网络关系？如果它能对新兴的数据标准，比如HDF5或Zarr在生物信息学中的应用进行较为深入的比较和指导，那将极大地拓宽我的视野。我需要的不是一本停留在现有技术上的指南，而是一本能帮助我预测和准备未来五年数据挑战的战略性读物。这本书能否成为我手中那把“预见未来”的钥匙，是我最期待的。
评分从软件工程的角度来看，数据管理的健壮性和可维护性至关重要。我的实验室过去的数据管理经常因为核心人员的变动而陷入混乱，因为缺乏统一的规范和文档。因此，我对这本书中关于“最佳实践”的部分抱有极高的期望。我希望看到的内容是关于如何利用Python生态中的工具，比如类型提示（Type Hinting）来增强数据结构的清晰度，以及如何用日志记录（Logging）系统来追踪每一次数据更新和处理的细节。如果书中能提供一套基于Python的、用于生成数据管理报告的自动化流程模板，例如自动生成数据集的“数据卡片”（Datasheets for Datasets），那就太完美了。这对于未来的数据共享和同行评审至关重要。我希望这本书不仅仅是教会我如何“做”，更是教会我如何“记录好我所做的每一步”，确保我的数据资产能够长期、安全地被团队其他成员理解和使用。
评分作为一个偏爱面向对象编程思维的研究人员，我对这本书如何将复杂的生物学概念映射到清晰的Python数据结构中非常感兴趣。生物学数据本质上是层级复杂、关系密集的，单纯的表格化处理往往力不从心。我推测，这本书也许会深入探讨如何使用Python类（Class）来封装基因、样本、实验批次等实体，并定义它们之间的相互作用。这不仅仅是数据存储的问题，更是知识建模的过程。如果书中能分享一些关于“领域特定语言”（DSL）的构建思路，哪怕只是一个初级概念，用于描述复杂的生物学查询，那将是非常前沿和有启发性的。我希望看到的不仅仅是如何读取CSV，而是如何设计一个能够理解“该患者所有与癌症相关的突变位点”这一复杂请求的智能数据接口。这种层面的设计，是区分普通工具书和经典参考书的关键所在。我期望它能帮助我建立起更深层次的编程思维，而不仅仅是学会几个命令。
评分坦率地说，我最关心的点在于“实践性”。许多技术书籍往往在理论上头头是道，但真到动手操作时，却因为环境配置的复杂或者代码示例的陈旧而让人望而却步。我希望这本书能提供一个从零开始的、全栈式的解决方案。我的意思是，它不应该只停留在讲解库的API层面，而应该深入到如何构建一个完整的生物信息学工作流管理系统。例如，如何使用Python编写一个脚本来自动抓取公共数据库（如NCBI或Ensembl）的数据，并以一种统一、规范的格式存储起来。我特别期待看到关于非结构化数据（如原始FASTQ文件和比对结果BAM文件）的有效索引和元数据关联策略。如果书中能够附带一个GitHub仓库，里面存放着可以直接运行的代码示例，并且这些代码示例能够针对不同规模的项目进行调整，那么这本书的价值将立刻提升十倍。我需要的是那种读完后，我能立即在我的下一篇论文的数据准备阶段应用起来的“干货”。
评分写的很不错的一本书，按照问题，程序解析，需要掌握的知识点，示例，自测题的几个部分展开叙述，通俗易懂，小白能够很容易的理解掌握
评分定位尴尬的一本书
评分写的很不错的一本书，按照问题，程序解析，需要掌握的知识点，示例，自测题的几个部分展开叙述，通俗易懂，小白能够很容易的理解掌握
评分有些之前不知道的问题在这本书里看到了，挺好的
评分是现代生物计算环境用的一本书，算是比较好的一本生物信息学书了，主要讲的是python有实例，也有题目，整体来说很不错。
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