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python生物信息学数据管理，PerlRPython在生物信息学中分别扮演着怎样的角色

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1，PerlRPython在生物信息学中分别扮演着怎样的角色生物方面的话多看些测序啊比对啊之类的文章~编程的话基础的就要学Linux和perl，然后之后可以自学一些Python啊R语言之类的东西 。
2，PerlRPython在生物信息学中是怎样的角色应该说Python/Perl是相互替代的脚本语言，但个人推荐用Python, 虽然很多老的生物信息软件是用Perl,Python学习曲线好，功能也更强大，是发展趋势 。这两个语言主要是做数据预处理、文本处理和格式转换、对算法效率要求不高的分析软件开发，系统管理和pipeline搭建等工作 。R语言主要的优势是大量的统计包的支持，数据统计分析中非常常用 。Python和R有良好的接口 。关于绘图很多人用R,其实Python的Matplotlib的绘图效果比它漂亮很多 ， 也更强大 。对pipeline的搭建shell编程更适合，是一个不可缺少的技能 。与数据库相关的工作需要用到SQL， Linux : 操作系统 ， 是基础 。生物信息对Linux的要求其实并不高，并不是要做系统开发者或管理员，只需要会用就行 。复制粘贴、处理数据、安装软件等 。生物信息软件：标准数据分析 。生物信息学的数据格式已经基本标准化，大部分工作可以直接用软件完成 。Perl和Python：处理个性化问题、软件之间的对接 。这两门语言至少应该熟练掌握一门自己写程序用 ， 另外一门要能看得懂 。写点小脚本感觉差别不大，但是perl写大程序不合适 。很多人认为python是趋势，但至少截止目前更多生信软件是用perl写的 。所以 ， 如果刚开始学，建议主打python, 看懂perl 。R ：数据处理、统计、绘图、数据分析 。R语言的数据结构跟其他语言差异较大、而且总感觉语法比较散，不好记 。但是R的软件包却异常强大 。数据处理的reshape2, dplyr；绘图的ggplot2；还有Bioconductor里的几千个包 。不得不会 。【python生物信息学数据管理，PerlRPython在生物信息学中分别扮演着怎样的角色】
3，用python解决生物信息学问题请求帮助生物信息学编程，任何计算机语言都可以 ， 语言是工具，人脑思想才是核心 。不过，Python语言有点小众，我还是建议你用c语言或者c++，这样编写的程序可以方便移植到Linux里面，python好，网上了解很多学生物信息的就是用python
4，常用的生物信息学python库有哪些常用的生物信息学python库：TkinterPython默认的图形界面接口 。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块 ， Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组 。PyGTK用于python GUI程序开发的GTK+库 。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库 。PyQt用于python的Qt开发库 。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成 ， 有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml ， 包含有300个类和超过5750个的函数和方法 。PyQt还支持一个叫qtext的模块 ， 它包含一个QScintilla库 。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口 。wxPythonGUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢 ， 简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）PILpython提供强大的图形处理的能力 ， 并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示 。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等 。是Python用户进行图象处理的强有力工具 。Psyco一个Python代码加速度器 ， 可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平 。xmpppyJabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统 。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议 。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool 。PyMedia用于多媒体操作的python模块 。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc) 。可在Windows和Linux平台下使用 。PmwPython megawidgets ， Python超级GUI组件集 ， 一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能 。PyXML用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的 。它包含以下内容：xmlproc: 一个符合规范的XML解析器 。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器 。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML 。PyGame用于多媒体开发和游戏软件开发的模块 。PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形 。NumPy、NumArray、SAGENumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库 。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显 。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包 ， 目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具 。MySQLdb用于连接MySQL数据库 。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库 。Sqlite3用于连接sqlite数据库 。Python-ldap提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x 。smtplib发送电子邮件 。ftplib定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程 。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959 。PyOpenCLOpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算 。5，处理生物信息学上的问题用perl好呢还是Python好呢纠结要学哪个显然是perl ?。?bioperl 让你得心应手 。你好！python好 ， 网上了解很多学生物信息的就是用python仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢 。主要是他的简单 ， 强大我也正好要看这方面，决定用python6，如何自学生物信息学本人自大三就开始做生物信息，现在即将读博士，希望我的经验可以帮助到你 。既然你是想做生物信息学，那么相关背景什么的会了解一些，我在这就不多说了 。首先，确定你自己的背景专业，现在很多学校本科都没有专门的生物信息学专业，都是挂靠在生命学院或者计算机学院的 。所以背景专业一般都是生物学或计算机学 ， 不同的专业将来做生信区别会很大 。当然 ， 做什么方向和背景专业并没有绝对关系 。如果是生物学背景，那么将来大部分的工作将会是使用专门的生物信息学分析软件 。所以难度会降低 。自学的话，主要学几下几点就好：1、一门脚本语言 ， 个人推荐Python（Perl也可以，各有利弊，Python更新兴一些） 。2、Linux系统 。这个也不是百分百要求，但是专业的生信人，都是用Linux的，而且很多软件都是不支持Windows的 。3、常用的生物信息学数据库，这里列出几个，NCBI，Ensembl，EBI，GENEbank等等 ， 这些数据库下面还分子数据库，像GEO，GWAS catalog等 。当然，还有方向更细的，像miRBase（miRNA数据库）等 。4、R，这也是一种编程语言，但更加侧重结果的展示，实际上也就是画图 。5、常用生信分析软件 ， 这个没必要专门去学，需要用到他们的时候再学也不晚，都是很简单的东西 。如果是计算机背景，那么以后的工作可能主要是算法分析，创造新的生信分析软件，做数据库等 。需要自学的就是以上的那些，再加一门工程语言，C，C++ ， C#，Java都可以 。

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