Одним из наиболее важных навыков для биоинформатика является способность анализировать большие объемы данных и манипулировать ими с помощью языков программирования.

Языки Низкоуровневые компилируемые языки — C, C++, Java

Статистические языки — R, MATLAB, Octave

Скриптовые языки — Python, Perl, Ruby

R

R — это бесплатная программа с открытым исходным кодом, используемая для программирования статистики и графики. Это облегчает другим пользователям проверку фактов и ошибок. Это язык статистического программирования, поэтому он открывает мир анализа, от t-теста до PCA плюс кластеризация. Графики, графики просто великолепны с R. У него есть R-studio, которая создает атмосферу программного обеспечения для использования R в стиле Matlab.

Генетика, биоинформатика, открытие лекарств, эпидемиология — вот некоторые из областей здравоохранения, в которых интенсивно используется R. С помощью R эти компании могут анализировать данные и обрабатывать информацию, обеспечивая необходимый фон для дальнейшего анализа и обработки данных.

Для более сложной обработки, такой как поиск лекарств, R наиболее широко используется для проведения доклинических испытаний и анализа данных о безопасности лекарств. Он также предоставляет своим пользователям пакет для проведения исследовательского анализа данных и яркие инструменты визуализации.

R также популярен благодаря пакету Bioconductor, который предоставляет различные функции для анализа геномных данных. R также используется для статистического моделирования в области эпидемиологии, где специалисты по данным анализируют и прогнозируют распространение болезней. Если вы собираетесь провести исследование RNAseq, это может быть жизненно важно, если вы не хотите использовать платное программное обеспечение, поскольку 75% статистических наборов RNAseq получены от Bioconductor (репозиторий биологического программного обеспечения для R). Например, CummeRbund — это пакет R для анализа результатов Cufflinks (программа для расчета экспрессии для испытаний RNAseq). Он имеет центральный репозиторий (CRAN), поэтому устанавливать пакеты легко.

Баш

Bash (сокращение от Bourne-Again Shell) — это оболочка Unix и язык программирования интерфейса командной строки (CLI). Он широко используется в биоинформатике в качестве языка сценариев для автоматизации повторяющихся задач, управления и манипулирования большими наборы данных и запускать программы биоинформатики из командной строки. Bash особенно удобен для работы с большим количеством файлов и каталогов и для автоматизации выполнения нескольких программ биоинформатики в конвейере.

Одним из основных преимуществ Bash является возможность запуска инструментов командной строки, которые обычно используются в биоинформатике, таких как BLAST, Bowtie и SAMtools. Сценарии Bash можно использовать для автоматизации выполнения этих программ, упрощая проведение крупномасштабного анализа и управление полученными данными.

Ключевые аспекты, на которые следует обратить внимание при написании скрипта автоматизации:

Простота написания + Простота исполнения + Простота понимания

Bash — это мощный язык сценариев, который широко используется в биоинформатике для автоматизации повторяющихся задач, управления большими наборами данных и управления ими, а также запуска программ биоинформатики из командной строки. Это универсальный инструмент, который необходимо освоить любому биоинформатику.

Питон

Python (наряду с R и Perl) является одним из основных языков в этой области. Приложения Python в биоинформатике включают (но не ограничиваются) доступ к базам данных, анализ последовательностей, анализ данных SNP, работу со ссылками и аннотациями генома, выполнение статистического анализа, моделирование, визуализацию, построение филогенетических деревьев, изучение макромолекулярных структур, обработку данных микрочипов. , и т. д.

Python также является наиболее широко используемым языком программирования в биоинформатике из-за его простоты, удобочитаемости и большого количества доступных библиотек биоинформатики.

Некоторые из наиболее популярных пакетов Python для биоинформатики включают Biopython, который предоставляет инструменты для работы с биологическими данными, и scikit-bio, который предоставляет инструменты для анализа данных и машинного обучения в биоинформатике.

Перл

Perl — это язык программирования, который уже много лет широко используется в биоинформатике. Это особенно полезно для работы с большими объемами текстовых данных и для автоматизации повторяющихся задач. Некоторые из наиболее популярных модулей Perl для биоинформатики включают BioPerl, предоставляющий инструменты для работы с биологическими данными, и Bio::Seq, модуль для работы с последовательностями ДНК и белков.

Джава

Язык Java Java - распространенный язык, о котором знают большинство людей. В биоинформатике выдающимся примером является браузер генома IGV. Тем не менее, я не рекомендую новичкам изучать Java из-за множества проблем, включая управление памятью, а также из-за того, что в Python и R есть еще несколько специалистов по биоинформатике, которые создают пакеты и отвечают на вопросы в Интернете.

C++

C++ — это язык программирования, который широко используется в биоинформатике для критически важных приложений, таких как выравнивание последовательностей и сборка генома. Некоторые из самых популярных библиотек C++ для биоинформатики включают набор инструментов для анализа последовательностей (SAMtools), который предоставляет инструменты для работы с данными секвенирования следующего поколения, и инструмент поиска базового локального выравнивания (BLAST), который представляет собой программный пакет для поиска сходства последовательностей. .

Заключение

Каждый язык программирования имеет свои сильные и слабые стороны, и лучший выбор языка будет зависеть от конкретной задачи. Python и R являются популярным выбором из-за их простоты и широкого спектра доступных библиотек биоинформатики. Perl — хороший выбор для обработки текста и автоматизации повторяющихся задач. Java — хороший выбор благодаря своей переносимости и производительности. C++ полезен для приложений, критичных к производительности. У каждого языка есть свое сообщество и ресурсы, важно взглянуть на задачу, которую вам нужно выполнить, и соответственно выбрать лучший язык/инструмент/библиотеку.

Надеюсь, вы получили базовые знания языков программирования в области биоинформатики.

Спасибо, что прочитали…!