Mastering Python for Bioinformatics PDF Rezension

Ken Youens Clark arbeitet als Dateningenieur am Critical Path Institute, wo er Partnern aus Industrie, Wissenschaft und Regierung hilft, neuartige Arzneimitteltherapien für Krankheiten zu finden, die von Krebs und Tuberkulose bis hin zu Tausenden seltener Krankheiten reichen. Seine Karriere in der Bioinformatik begann 2001, als er sich einem Pflanzengenomikprojekt am Cold Spring Harbor Laboratory unter der Leitung von Dr. Lincoln Stein anschloss, einem prominenten Autor von Büchern und Modulen in Perl und einem frühen Verfechter von offener Software, Daten und Wissenschaft. 2014 zog Ken nach Tucson, AZ, um als Senior Scientific Programmer an der University of Arizona zu arbeiten, wo er 2019 einen MS in Biosystems Engineering abschloss. Während seiner Zeit an der UA unterrichtete Ken gerne Programmier- und Bioinformatikkenntnisse und nutzte einige dieser Ideen in seinem ersten Buch Tiny Python Projects (Manning, 2020), das einen testgetriebenen Entwicklungsansatz zum Unterrichten von Python verwendet.

Mastering Python for Bioinformatics pdf Rezension von Ken Youens Clark

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

Life scientists today urgently need training in bioinformatics skills. Too many bioinformatics programs are poorly written and barely maintained usually by students and researchers who've never learned basic programming skills.

This practical guide shows postdoc bioinformatics professionals and students how to exploit the best parts of Python to solve problems in biology while creating documented, tested, reproducible software.

Ken Youens Clark, author of Tiny Python Projects (Manning), demonstrates not only how to write effective Python code but also:

• how to use tests to write and refactor scientific programs.
• learn the latest Python features and tools including linters, formatters, type checkers, and tests to create documented and tested programs.
• tackle 14 challenges at Rosalind, a problem solving platform for learning bioinformatics and programming.
• Create command-line Python programs to document and validate parameters.
• Write tests to verify refactor programs and confirm they're correct.
• Address bioinformatics ideas using Python data structures and modules such as Biopython.
• Create reproducible shortcuts and workflows using makefiles.
• Parse essential bioinformatics file formats such as FASTA and FASTQ.
• Find patterns of text using regular expressions.
• Use higher-order functions in Python like filter(), map(), and reduce().