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Rosalind:生物信息学挑战题

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简介:
Rosalind:生物信息学挑战题是一个在线教育平台,专注于提供生物信息学问题和编程任务,旨在帮助学生和研究人员提升解决生物学数据相关难题的能力。 “罗莎琳德解决方案” 这是我目前对 Rosalind 问题的解决方案汇总。我非常欣赏 Biopython 工具集,并尝试在合适的场合使用它。因此,许多这些方案需要安装 Biopython 才能运行,我在代码中也尽量添加了相应的注释提醒这一点。通常情况下我会用 Python 2.7 进行开发,但也在努力适应 Python 3.X 的特性。除了 Python 解决方案外,我也计划使用其他编程语言来创建解决方案。目前生物信息学问题已解决的有: - 计数 DNA 核苷酸 - 将 DNA 转录成 RNA - 补充一条 DNA 链 - 兔子和复发关系 - 计算 GC 内容 - 计数点突变 - 孟德尔第一定律 - 将 RNA 翻译成蛋白质 以上问题的解决方案目前主要用 Python 和 R 语言编写。

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  • Rosalind
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    Rosalind:生物信息学挑战题是一个在线教育平台,专注于提供生物信息学问题和编程任务,旨在帮助学生和研究人员提升解决生物学数据相关难题的能力。 “罗莎琳德解决方案” 这是我目前对 Rosalind 问题的解决方案汇总。我非常欣赏 Biopython 工具集,并尝试在合适的场合使用它。因此,许多这些方案需要安装 Biopython 才能运行,我在代码中也尽量添加了相应的注释提醒这一点。通常情况下我会用 Python 2.7 进行开发,但也在努力适应 Python 3.X 的特性。除了 Python 解决方案外,我也计划使用其他编程语言来创建解决方案。目前生物信息学问题已解决的有: - 计数 DNA 核苷酸 - 将 DNA 转录成 RNA - 补充一条 DNA 链 - 兔子和复发关系 - 计算 GC 内容 - 计数点突变 - 孟德尔第一定律 - 将 RNA 翻译成蛋白质 以上问题的解决方案目前主要用 Python 和 R 语言编写。
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    这是一份专为“生物信息学”课程设计的作业练习题,旨在通过实践加深学生对生物信息学原理和方法的理解与应用。 生物信息学作业是为生物信息学课程以及基因组实验室的作业提供的解决方案集合。每个文件夹包含实验文本及建议的Python代码解决方案。 概要如下: - 基因组数据的基本操作,包括随机FASTA文件生成器、统计提取和FASTA文件比较; - 使用动态规划进行全局与局部对齐搜索以识别共识区域; - 单核苷酸多态性(SNP)及其缺失的分析; - 对蛋白质编码基因原始读数计数进行T检验,用于差异表达分析; - 利用基因表达数据构建A型和B型Luminal乳腺癌亚型分类器。
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  • 1000个科
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    《1000个科学挑战问题》汇集了涵盖物理学、化学、生物学等领域的前沿难题和未解之谜,旨在激发读者探索未知的兴趣与热情。 1000个科学难题等着你来研究,你有可能成为下一个爱因斯坦。
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  • 论文 Bios
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