Bewertung:

Das Buch über Bioinformatik mit Python wird für seine umfassende Abdeckung und praktische Anleitung sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer gelobt. Es weist jedoch erhebliche Mängel auf, darunter problematische Code-Beispiele und schlechte Druckqualität, die seinen Wert als Nachschlagewerk schmälern.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von Bioinformatik-Themen und Überlegungen zum Projektmanagement.
⬤ Ausgezeichnete praktische Übungen für reale bioinformatische Aufgaben.
⬤ Sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer geeignet, mit aktuellen Tools und Themen.
⬤ Bietet hilfreiche Ressourcen und Anleitungen für die Entwicklung von Python-Kenntnissen in der Bioinformatik.
⬤ Viele Code-Beispiele funktionieren nicht oder sind veraltet, was zu Frustration führt.
⬤ Schlechte Druckqualität mit falsch gedruckten Seiten und Schwarz-Weiß-Abbildungen.
⬤ Einige Benutzer fanden die Erklärungen im Vergleich zu anderen Ressourcen unklar und wenig hilfreich.
(basierend auf 10 Leserbewertungen)
Bioinformatics with Python Cookbook - Third Edition: Use modern Python libraries and applications to solve real-world computational biology problems
Entdecken Sie moderne Sequenzierungsbibliotheken der nächsten Generation aus dem leistungsstarken Python-Ökosystem, um Spitzenforschung zu betreiben und große Mengen an biologischen Daten zu analysieren.
Hauptmerkmale:
⬤ Führen Sie komplexe bioinformatische Analysen mit den wichtigsten Python-Bibliotheken und -Anwendungen durch.
⬤ Implementieren Sie Sequenzierung der nächsten Generation, Metagenomik, automatisierte Analysen, Populationsgenetik und vieles mehr.
⬤ Erforschen Sie verschiedene statistische und maschinelle Lerntechniken für die bioinformatische Datenanalyse.
Buchbeschreibung:
Die Bioinformatik ist ein aktives Forschungsgebiet, das eine Reihe einfacher bis fortgeschrittener Berechnungen verwendet, um wertvolle Informationen aus biologischen Daten zu extrahieren. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie diese Aufgaben mit Python bewältigen können.
Diese aktualisierte dritte Ausgabe des Bioinformatik mit Python Kochbuchs beginnt mit einem schnellen Überblick über die verschiedenen Werkzeuge und Bibliotheken im Python Ökosystem, die Ihnen helfen, biologische Datensätze zu konvertieren, zu analysieren und zu visualisieren. Anschließend werden die wichtigsten Techniken für die Sequenzierung der nächsten Generation, die Einzelzellanalyse, die Genomik, die Metagenomik, die Populationsgenetik, die Phylogenetik und die Proteomik mit Hilfe von Beispielen aus der Praxis behandelt. Sie lernen, mit wichtigen Pipeline-Systemen wie Galaxy-Servern und Snakemake zu arbeiten, und verstehen die verschiedenen Module in Python für funktionale und asynchrone Programmierung. Dieses Buch hilft Ihnen auch dabei, Themen wie die SNP-Entdeckung mit statistischen Ansätzen unter High-Performance-Computing-Frameworks, einschließlich Dask und Spark, zu erkunden. Darüber hinaus werden Sie die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens in der Bioinformatik erkunden.
Am Ende dieses Bioinformatik-Python-Buches werden Sie mit dem Wissen ausgestattet sein, das Sie benötigen, um die neuesten Programmiertechniken und Frameworks zu implementieren, die Sie in die Lage versetzen, mit bioinformatischen Daten in jeder Größenordnung umzugehen.
Was Sie lernen werden:
⬤ Sich mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie NumPy, Pandas, Arrow und Zarr im Kontext der bioinformatischen Analyse vertraut machen.
⬤ Interaktion mit genomischen Datenbanken.
⬤ Lösen Sie reale Probleme in den Bereichen Populationsgenetik, Phylogenetik und Proteomik.
⬤ Bioinformatik-Pipelines mit Hilfe eines Galaxy-Servers und Snakemake zu erstellen.
⬤ Arbeiten Sie mit functools und itertools für funktionale Programmierung.
⬤ Parallele Verarbeitung biologischer Daten mit Dask.
⬤ Erforschen Sie Techniken der Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit scikit-learn.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Bioinformatik-Analysten, Datenwissenschaftler, Computerbiologen, Forscher und Python-Entwickler, die sich mit mittleren bis fortgeschrittenen biologischen und bioinformatischen Problemen befassen wollen. Arbeitskenntnisse in der Programmiersprache Python werden vorausgesetzt. Grundkenntnisse der Biologie sind ebenfalls hilfreich.