Mastering Python for Bioinformatics: Jak pisać elastyczny, udokumentowany i przetestowany kod Python do obliczeń badawczych

Opinie czytelników

Książka jest kompleksowym źródłem do nauki bioinformatyki, oferującym praktyczne przykłady, dokładne wyjaśnienie pojęć i skupienie się na umiejętnościach tworzenia oprogramowania niezbędnych dla bioinformatyków. Jednak niektóre kody zawarte w książce mogą być uszkodzone, co może utrudniać postępy bez dodatkowej pomocy.

⬤ Świetna do nauki bioinformatyki z praktycznymi przykładami z prawdziwych wyzwań.
⬤ Szczegółowe wyjaśnienia dotyczące rozumowania stojącego za rozwiązaniami.
⬤ Wartościowa dyskusja na temat tworzenia programów i efektywnego wykorzystywania danych.
⬤ Zawiera treści dotyczące testowania i dokumentacji w programowaniu.
⬤ Odpowiednia dla osób z pewnym doświadczeniem w programowaniu.

⬤ Niektóre przykłady kodu są uszkodzone, co może wymagać pomocy z zewnątrz.
⬤ Może nie być odpowiedni dla zupełnie początkujących w biologii lub programowaniu bez wcześniejszej wiedzy.

(na podstawie 3 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Mastering Python for Bioinformatics: How to Write Flexible, Documented, Tested Python Code for Research Computing

Zawartość książki:

Naukowcy zajmujący się naukami przyrodniczymi pilnie potrzebują szkolenia w zakresie umiejętności bioinformatycznych. Zbyt wiele programów bioinformatycznych jest źle napisanych i ledwo utrzymywanych, zazwyczaj przez studentów i badaczy, którzy nigdy nie nauczyli się podstawowych umiejętności programowania. Ten praktyczny przewodnik pokazuje bioinformatykom i studentom, jak wykorzystać najlepsze części Pythona do rozwiązywania problemów w biologii, tworząc udokumentowane, przetestowane i powtarzalne oprogramowanie.

Ken Youens-Clark, autor Tiny Python Projects (Manning), pokazuje nie tylko jak pisać efektywny kod w Pythonie, ale także jak używać testów do pisania i refaktoryzacji programów naukowych. Zapoznasz się z najnowszymi funkcjami i narzędziami Pythona, w tym linterami, formatterami, modułami sprawdzania typów i testami, aby tworzyć udokumentowane i przetestowane programy. Podejmiesz również 14 wyzwań w Rosalind, platformie do rozwiązywania problemów do nauki bioinformatyki i programowania.

⬤ Tworzenie programów Pythona wiersza poleceń w celu dokumentowania i sprawdzania poprawności parametrów.

⬤ Pisać testy weryfikujące refaktoryzację programów i potwierdzające ich poprawność.

⬤ Rozwiązywać problemy bioinformatyczne przy użyciu struktur danych Pythona i modułów takich jak Biopython.

⬤ Tworzenie powtarzalnych skrótów i przepływów pracy przy użyciu plików makefile.

⬤ Analizowanie podstawowych formatów plików bioinformatycznych, takich jak FASTA i FASTQ.

⬤ Znajdowanie wzorców tekstowych przy użyciu wyrażeń regularnych.

⬤ Używać funkcji wyższego rzędu w Pythonie, takich jak filter(), map() i reduce().