Биоинформатика с Python. Книга рецептов. Современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии
09.07.2023, 21:46
Биоинформатика с Python. Книга рецептов. Современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии — Биоинформатика — активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике. Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python. Для изучения материала желателен опыт работы на Python и базовые знания в области биологии. Мы начнем с установки основного программного обеспечения, необходимого для большей части этой книги. Оно включает в себя дистрибутив Python, некоторые фундаментальные библиотеки Python и внешнее программное обеспечение для биоинформатики. Мы также рассмотрим мир за пределами Python. В биоинформатике и больших данных важную роль играет R; поэтому вы узнаете, как взаимодействовать с ним через rpy2, который представляет собой мост от Python к R. Кроме того, мы изучим преимущества, которые может дать нам фреймворк IPython (через Jupyter Lab) для эффективного взаимодействия с R. Учитывая, что управление исходным кодом с помощью Git и GitHub широко распространено, мы позаботимся о том, чтобы наш сетап хорошо работал с ними. Одной из самых сильных сторон Python является обилие высококачественных научных библиотек и библиотек для обработки данных. В основе всех них лежит NumPy, который обеспечивает эффективную поддержку массивов и матриц. В дополнениях NumPy мы можем найти почти все научные библиотеки. Например, в нашей сфере есть Biopython. Но в нашей области можно использовать и другие общие библиотеки анализа данных. Так, Pandas является стандартом де-факто для обработки табличных данных. Совсем недавно библиотека Apache Arrow дала эффективную реализацию некоторых функций Pandas, а также совместимость языков. Наконец, Matplotlib является наиболее распространенной библиотекой для построения диаграмм в пространстве Python и подходит для научных вычислений. Хотя это общие библиотеки с широким применением, они имеют фундаментальное значение для обработки данных в биоинформатике, поэтому мы и будем их изучать. Машинное обучение используется в самых разных отраслях науки, и вычислительная биология не является исключением. В этой области машинное обучение имеет бесчисленное множество приложений, скорее всего, самым старым и самым известным является использование анализа основных компонентов (Principal Components Analysis, PCA) для изучения структуры популяции с использованием геномики. Scikit-learn – один из фундаментальных инструментов библиотеки для машинного обучения Python, и данный рецепт является введением в эту библиотеку. PCA – это форма машинного обучения без учителя – мы не предоставляем информацию о классе образца.
Название: Биоинформатика с Python. Книга рецептов. Современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии Автор: Тиаго Антао Издательство: ДМК Пресс Год: 2023 Страниц: 345 Формат: PDF Размер: 16,45 МБ Качество: отличное Язык: русский
Уважаемый Гость! Если ссылка на материал битая, просим вас сообщить нам кликнув по ссылке ниже, и написав жалобу, что сссылка битая!Жаловаться на материал
Все файлы и ссылки на файлы, выложенные на сайте, были найдены в сети интернет как свободно распространяемые и предоставлены лишь для ознакомления с ними, последующим удалением с вашего компьютера и покупкой (при необходимости) у авторов продукции. Если вы являетесь правообладателем какого либо контента и не желаете его свободного распространения, сообщите нам и нарушение будет устранено. Обратная связь
Привет: Гость
Всего: 247 
Новых за месяц: 0 
Администраторов: 1 
Модераторов: 1
Журналисты: 35
Проверенных: 1 
Обычных юзеров: 205 
Девушек: 38 
