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生物信息数据库

1 生物信息学概述 1.1 生物信息学定义和历史 1.2 生物信息学的应用领域 2 基因组学数据库 2.1 NCBI基因组数据库 2.1.1 GenBank 2.1.2 RefSeq 2.1.3 dbSNP 2.2 Ensembl 2.3 UCSC基因组浏览器 2.4 EMBL-EBI基因组资源 2.5 其他基因组数据库 3 蛋白质序列和结构数据库 3.1 UniProt 3.2 Pfam 3.3 SMART 3.4 CATH 3.5 SCOP 3.6 InterPro 4 非编码RNA数据库 4.1 miRBase 4.2 piRNABank 4.3 snoRNABase 4.4 Lncipedia 4.5 Rfam 5 表观遗传学数据库 5.1 ENCODE 6 微生物数据库 6.1 NCBI微生物数据库 7 生物化学和代谢途径数据库 7.1 KEGG 7.2 Reactome 7.3 BioCyc 7.4 MetaCyc 8 医学和临床数据库 9 分子互作数据库 9.1 STRING 9.2 IntAct 9.3 MINT 9.4 BioGRID 9.5 iRefIndex 10 生物医学文献数据库 10.1 PubMed 10.2 Scopus 11 数据挖掘和分析工具 11.1 BLAST 11.2 HMMER 11.3 MAFFT 11.4 Jalview 11.5 Cytoscape 11.6 Galaxy 12 生物信息学软件和编程语言 12.1 R语言 12.2 Python 12.3 Perl 12.4 Biopython 12.5 Bioconductor
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Python是一种高级编程语言,由荷兰程序员Guido van Rossum在1989年圣诞节期间设计和开发。Python的设计哲学强调代码的易读性和简洁性,因此它的语法非常简单明了,使得它成为初学者学习编程的理想选择。 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它的动态类型系统和自动内存管理使它易于使用,同时提供了大量的内置函数和模块,可以方便地进行各种任务,如网络编程、数据库访问、网页抓取等。 Python支持多种编程范式,包括面向过程、面向对象和函数式编程。它的标准库包含了丰富的模块,涵盖了从文件操作、网络通信到图形用户界面的各种功能。此外,Python还有一个强大的社区,提供了大量的第三方库,可以用来处理科学计算、机器学习、数据分析等各种任务。 Python的应用领域非常广泛,包括Web开发、游戏开发、科学计算、人工智能、网络爬虫、自动化运维等。许多大公司,如Google、NASA、YouTube等都在使用Python。 总的来说,Python是一种强大而灵活的编程语言,适合于各种不同的应用场景。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都可以通过学习和使用Python来提高自己的编程技能。

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