生物信息学Python题库，用python解决生物信息学问题请求帮助

1，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
2 ，想入生物信息学这个行业python学习要达到什么程度我以自己的3年的自学经历，给跟着我学习生物信息的小伙伴亲自出了13到题目，并邀请前辈录制了视频，分别是：生信编程贴01.生信编程很简单|02.人类基因组的外显子区域到底有多长03.探索人类基因组序列|04.探索人类基因组注释文件05.多个同样的行列式文件合并|06.根据GTF画基因的多个转录本结构07.下载最新版的KEGG信息并且解析|08.写超几何分布检验！09.根据指定染色体及坐标得到参考碱基|10.根据指定染色体及坐标得到位置信息11.把文件内容按照染色体分开写出|12.json格式数据的格式化生物信息Python从入门到精通我觉得你能把这些题目独立完成，就说明在生物信息领域，你的编程能力大致是足够来工作了。当然，去做科研算法还是不够的。
3，各位大神帮忙解决一下下面的生物信息学题目吧我实在看不懂(1)在公共DNA数据库（比如GenBank）中有多少玉米相关的条目（entries）？在数据库中与玉米相关数据中有多少Waxy (granule-bound starch synthase)基因序列？(2)SSH实验得到了一个未知序列，请在公共数据库中找到最佳匹配（hit）（其实就是做比对，blast），然后预测潜在的功能。（结构相似性与功能相似性）(3)用动态算法（指定了这个算法：Needleman-Wunsch algorithm）对以下序列进行全局比对，打分系统用BLOSUM50空位罚分8 。（需要你去了解这个算法，然后用程序实现应用到比对中，最后得出最佳的匹配方案得到结果）(4) 在竹子的基因组片段中找基因(5) 在植物抗病基因中找一致性序列（domains/motifs）（这个你可以用寻找motif的软件工具，如MEME）(6) 构建植物抗病基因的系统发生树(7) 写一篇近两年关于谷物类基因或者人类基因组相关的综述。P.S. LZ你这个是课程结束作业么，工作量不小啊【生物信息学Python题库，用python解决生物信息学问题请求帮助】
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，亲们谁学过生物信息学呀我急需下面几道题的解答若合适1. 写一小程序，分子量等于序列中ACGT的质量总和，分别把A,C,G,T的个数算一下，除以总长，就是各碱基的组成。2. 物种会进化，基因，蛋白序列都有所不同，可能有突变，丢失或插入，比对能有效的发现这些变化，很显然，通过比对结果，可以直观的分析序列中的不同，基本上功能分析，进化，基因组测序，注释。。。都需要用到序列比对。3. 蛋白序列分析可以很复杂，比如长度，氨基酸组成，质量，带电性，二级结构，三级结构，是否有信号肽，是否是跨膜蛋白，同源序列是哪些，由那些结构域组成，可能有那些功能，序列中那些位点区域是进化中保守的，那些位点是特异的，属于哪个家族，哪个亚家族，相互作用的蛋白有那些，参与那些生物功能，和那些疾病相关。。。。。如果需要详细的分析或者分析工具可以联系我。生物信息学就业是伴随着生命科学的发展每年有一些变化，有一阵子生物信息学很火（人类基因组计划刚完成的时候，以为生物信息学可以解决一切，但是事实证明生命科学领域远比我们想像的要复杂，后来经历了一些低潮后，现在的生物信息领域趋于上升平稳期），我觉得如果光讲公司就业的话，应该还属于初期，这类的市场需求很少的，出国都没多少人要生物信息学的人，学的东西很空泛，但是潜力还是有的，生物信息学现在主要是集中于科研领域，而且说实话，还不如生物技术类的，生物工程类的好找工作。总的来讲，生物信息学的人，学的东西就是计算机和生物学知识的皮毛，到头来计算机方面不如学计算机的人，生物学方面的实验室经历又不如学生物技术和生物工程的6，生物信息学作业一个HRAS基因，进行分析：（1）查找到该基因的GenBank accession number，相应的蛋白序列数据库accession number ，下载该基因mRNA和蛋白的GenBank格式文件和FASTA文件。（2）利用BLAST和FASTA工具分别查找与该基因mRNA和氨基酸序列同源的基因（请针对nr和EST数据库比较）。（3）通过同源比较的方法确定该基因的染色体定位。该染色体位点有无重复出现的畸变，其类型是什么。（4）查找该基因相应的RefSeq、UniGene纪录。（5）利用NCBI的SAGE资源，分析该基因在不同组织中的表达情况，以及与不同解剖部位的关系。（6）查找在OMIM数据库中有无该基因相关的纪录，如果还有相关疾病基因的纪录请一并查找。（7）分析该基因mRNA序列的开放读框。（8）利用软件设计扩增包含完整开放读框序列的引物。分析该序列中常见的酶切位点。（9）利用软件模拟该基因酶切后的电泳情况。模拟其RNA的折叠。（10）查找该基因是否有已知的三维结构数据，并下载该结构文件，用Vector NTI观看。（11）查找该蛋白编码序列的特征，包括氨基酸组成、等电点等等，以及是否包含一些已知结构域与motif特征。（12）查找该蛋白在不同物种中是否有同源蛋白，下载同源蛋白的氨基酸序列进行多序列排列，观察有无保守的序列。分析同源蛋白之间的进化关系并绘制进化树。（13）预测该蛋白质的定位、半衰期，是否为跨膜蛋白，预测其二级结构。（14）分析该蛋白有无MHC I类和II类分子的结合多肽序列。问题补充：能答多少就答多少，看着给分了。谢谢啦还是比较简单的生信作业。而且是基础。建议学一下，对以后研究有好处。哇……我先去问问老师哈运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。是综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。