📅  最后修改于: 2020-11-09 05:06:11        🧑  作者: Mango

表型被定义为生物体针对特定化学物质或环境表现出的可观察字符。表型微阵列可同时测量生物体对大量化学物质和环境的反应，并分析数据以了解基因突变，基因字符等。Biopython提供了一个出色的模块Bio.Phenotype来分析表型数据。让我们学习本章中如何解析，内插，提取和分析表型微阵列数据。解析中表型微阵列数据可以采用两种格式：CSV和JSON。 Biopython支持两种格式。 Biopython...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:06:45        🧑  作者: Mango

本章介绍如何绘制序列。在进入本主题之前，让我们了解绘图的基础知识。绘图Matplotlib是一个Python绘图库，可以生成多种格式的高质量图形。我们可以创建不同类型的图，例如折线图，直方图，条形图，饼图，散点图等。pyLab是属于matplotlib的模块，它将数字模块numpy与图形绘图模块pyplot组合在一起。Biopython使用pylab模块绘制序列。为此，我们需要导入以下代码-导入之...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:07:19        🧑  作者: Mango

通常，聚类分析将一组对象归为同一组。该概念主要用于数据挖掘，统计数据分析，机器学习，模式识别，图像分析，生物信息学等。可以通过各种算法来了解群集如何广泛用于不同的分析中。根据生物信息学，聚类分析主要用于基因表达数据分析中，以寻找具有相似基因表达的基因组。在本章中，我们将检查Biopython中的重要算法，以了解在真实数据集上进行聚类的基础知识。Biopython使用Bio.Cluster模块来实现...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:07:38        🧑  作者: Mango

生物信息学是应用机器学习算法的绝佳领域。在这里，我们拥有大量生物的遗传信息，因此无法手动分析所有这些信息。如果使用适当的机器学习算法，我们可以从这些数据中提取很多有用的信息。 Biopython提供了一组有用的算法来进行有监督的机器学习。监督学习基于输入变量(X)和输出变量(Y)。它使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数。它定义如下-这种方法的主要目标是近似映射函数，当您拥有新的输入数据(x)时...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:07:52        🧑  作者: Mango

Biopython具有广泛的测试脚本，可以在不同条件下对软件进行测试，以确保该软件没有错误。要运行测试脚本，请下载Biopython的源代码，然后运行以下命令-这将运行所有测试脚本，并提供以下输出-我们还可以按照下面的指定运行单独的测试脚本-结论据了解，Biopython是生物信息学领域的重要软件之一。用Python编写(易于学习和编写)，它提供了广泛的功能来处理生物信息学领域中的任何计算和运算。...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:08:07        🧑  作者: Mango

以下资源包含有关Biopython的其他信息。请使用它们来获得有关此方面的更深入的知识。Biopython上的有用链接Biopython Wiki-有关Biopython的维基百科参考。Biopython Biopython官方网站关于Biopython的有用书籍要在此页面上注册您的网站，请发送电子邮件至contact@tutorialspoint.com...

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:08:19        🧑  作者: Mango

Biopython是主要用于生物信息学领域的开源Python工具。本教程介绍了Biopython软件包的基础知识，生物信息学概述，序列操作和绘图，种群遗传学，聚类分析，基因组分析，与BioSQL数据库的连接，最后总结了一些示例。...