Mastering Python for Bioinformatics pdf

Кен Юэнс Кларк работает инженером по обработке данных в Институте критического пути, где помогает партнерам в промышленности, академических кругах и правительстве находить новые лекарственные средства для лечения различных заболеваний, от рака и туберкулеза до тысяч редких заболеваний. Его карьера в области биоинформатики началась в 2001 году, когда он присоединился к проекту геномики растений в лаборатории Колд-Спринг-Харбор под руководством доктора Линкольна Штейна, известного автора книг и модулей на Perl и одного из первых сторонников открытого программного обеспечения, данных и науки. В 2014 году Кен переехал в Тусон, штат Аризона, чтобы работать старшим научным программистом в Университете Аризоны, где в 2019 году он получил степень магистра в области инженерии биосистем. Во время работы в UA Кену нравилось преподавать навыки программирования и биоинформатики, и он использовал некоторые из этих идей. в своей первой книге Tiny Python Projects (Manning, 2020), в которой для обучения Python используется подход к разработке через тестирование.

Mastering Python for Bioinformatics pdf Кен Юенс Кларк

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().