Mastering Python for Bioinformatics पीडीएफ

केन यून्स-क्लार्क द क्रिटिकल पाथ इंस्टीट्यूट में डेटा इंजीनियर के रूप में काम करते हैं, जहां वह उद्योग, शिक्षा और सरकार में भागीदारों की मदद करते हैं, कैंसर और तपेदिक से लेकर हजारों दुर्लभ बीमारियों तक की बीमारियों के लिए नई दवा उपचार खोजने में मदद करते हैं। जैव सूचना विज्ञान में उनका करियर 2001 में शुरू हुआ जब वे पर्ल में पुस्तकों और मॉड्यूल के एक प्रमुख लेखक और ओपन सॉफ्टवेयर, डेटा और विज्ञान के शुरुआती वकील डॉ लिंकन स्टीन के निर्देशन में कोल्ड स्प्रिंग हार्बर प्रयोगशाला में एक प्लांट जीनोमिक्स परियोजना में शामिल हुए। 2014 में केन एरिज़ोना विश्वविद्यालय में एक वरिष्ठ वैज्ञानिक प्रोग्रामर के रूप में काम करने के लिए टक्सन, AZ चले गए, जहाँ उन्होंने 2019 में बायोसिस्टम्स इंजीनियरिंग में एमएस पूरा किया। UA में रहते हुए, केन ने प्रोग्रामिंग और जैव सूचना विज्ञान कौशल सिखाने का आनंद लिया, और उनमें से कुछ विचारों का उपयोग किया। अपनी पहली पुस्तक, टाइनी पायथन प्रोजेक्ट्स (मैनिंग, 2020) में, जो पायथन को पढ़ाने के लिए एक परीक्षण-संचालित विकास दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

Mastering Python for Bioinformatics पीडीएफ केन यूएन्स क्लार्क

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().