Mastering Python for Bioinformatics revisar pdf

Ken Youens Clark trabaja como ingeniero de datos en The Critical Path Institute, donde ayuda a los socios de la industria, la academia y el gobierno a encontrar terapias farmacológicas novedosas para enfermedades que van desde el cáncer y la tuberculosis hasta miles de enfermedades raras. Su carrera en bioinformática comenzó en 2001 cuando se unió a un proyecto de genómica de plantas en el Laboratorio Cold Spring Harbor bajo la dirección del Dr. Lincoln Stein, un destacado autor de libros y módulos en Perl y uno de los primeros defensores del software abierto, los datos y la ciencia. En 2014, Ken se mudó a Tucson, AZ, para trabajar como programador científico sénior en la Universidad de Arizona, donde completó una maestría en ingeniería de biosistemas en 2019. Mientras estuvo en la UA, Ken disfrutó enseñando habilidades de programación y bioinformática, y utilizó algunas de esas ideas. en su primer libro, Tiny Python Projects (Manning, 2020), que utiliza un enfoque de desarrollo basado en pruebas para enseñar Python.

Mastering Python for Bioinformatics pdf revisar por 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().