Powerful, flexible, and easy to use, Python is an ideal language for building software tools and applications for life science research and development. This unique book shows you how to program with Python, using code examples taken directly from bioinformatics. In a short time, you'll be using sophisticated techniques and Python modules that are particularly effective for bioinformatics programming. Bioinformatics Programming Using Python is perfect for anyone involved with bioinformatics -- researchers, support staff, students, and software developers interested in writing bioinformatics applications. You'll find it useful whether you already use Python, write code in another language, or have no programming experience at all. It's an excellent self-instruction tool, as well as a handy reference when facing the challenges of real-life programming tasks. Become familiar with Python's fundamentals, including ways to develop simple applications Learn how to use Python modules for pattern matching, structured text processing, online data retrieval, and database access Discover generalized patterns that cover a large proportion of how Python code is used in bioinformatics Learn how to apply the principles and techniques of object-oriented programming Benefit from the "tips and traps" section in each chapter
Bioinformatics -- applying information technology to the molecular biology field -- will be extremely hot in the coming years, and this book helps simplify the process. With this book, biologists will learn how to use basic scripting to simplify their computational tasks, and how to write more substantial programs. It will also help programmers who want to learn more about bioinformatics programming. This book includes lots of examples and exercises.
Bioinformatics Algorithms: Design and Implementation in Python provides a comprehensive book on many of the most important bioinformatics problems, putting forward the best algorithms and showing how to implement them. The book focuses on the use of the Python programming language and its algorithms, which is quickly becoming the most popular language in the bioinformatics field. Readers will find the tools they need to improve their knowledge and skills with regard to algorithm development and implementation, and will also uncover prototypes of bioinformatics applications that demonstrate the main principles underlying real world applications. Presents an ideal text for bioinformatics students with little to no knowledge of computer programming Based on over 12 years of pedagogical materials used by the authors in their own classrooms Features a companion website with downloadable codes and runnable examples (such as using Jupyter Notebooks) and exercises relating to the book
Perl ist eine Skriptsprache zur einfachen Bearbeitung von Texten, Dateien und Prozessen. Ursprunglich ein beliebtes Werkzeug von Unix-Systemadministratoren fur die zahllosen alltaglichen Aufgaben hat sich Perl zu einer ausgewachsenen Programmiersprache fur nahezu jede Rechnerplattform entwickelt und wird fur Web- und Datenbank-Programmierung, XML-Verarbeitung, Systemadministration und vieles mehr eingesetzt. Das Schweizer Messer der Programmiersprachen Gleichzeitig ist Perl immer noch das Schweizer Messer fur die kleinen alltaglichen Aufgaben. Perl ist schnell, macht Spa und erweist sich als auerordentlich nutzlich. Viele haben Perl gelernt, weil sie mussten, und benutzen es weiter, weil sie es lieben. Fur Einsteiger Einfuhrung in Perl ist ein sorgfaltig abgestimmter Kurs fur Einsteiger von drei der erfahrensten Perl-Dozenten. Mit vielen Programmierbeispielen sowie Ubungen und ausgearbeiteten Losungen zu jedem Thema zeigen die Autoren Schritt fur Schritt, wie man mit Perl, Version 5.14, programmiert. Ideal fur Systemadministoren und Programmierer Einfuhrung in Perl ist das ideale Buch fur Systemadministratoren und Programmierer, die schon nach kurzer Zeit einsetzbare Perl-Skripten schreiben wollen.
Prüfungsvorbereitung leicht gemacht: Dieses Kompendium der Mikrobiologie bietet eine umfassende Übersicht über alle Wissensbereiche des Fachgebiets, verständlich aufbereitet mit griffigen Beispielen und zahlreichen Abbildungen. Die Kapitel sind lernfreundlich in zweifarbigem Layout gestaltet mit prüfungsrelevanten Fragen zu Beginn und einer Zusammenstellung wichtiger Fachbegriffe am Ende.
Für Studierende und Wissenschaftler der Lebenswissenschaften schafft dieses Buch einen schnellen, strukturierten Zugang zur Angewandten Bioinformatik ohne Programmierkenntnisse oder tiefgehende Informatikkenntnisse vorauszusetzen. Es bietet eine Einführung in die tägliche Anwendung der vielfältigen bioinformatischen Werkzeuge und gibt einen ersten Überblick über das sehr komplexe Fachgebiet. Die Kontrolle des vermittelten Stoffs wird durch Übungsbeispiele mit Lösungen gewährleistet. Ein Glossar der zugrundeliegenden Fachtermini sowie ein ausführliches Sachverzeichnis runden das Buch ab. Für die 2. Auflage wurde das Werk umfassend aktualisiert.
Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!
Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält. Starten Sie durch: Beginnen Sie mit den Grundlagen der Programmierung und den verschiedenen Programmierkonzepten, und lernen Sie, wie ein Informatiker zu programmieren.
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
HTML und CSS bilden seit mehr als zehn Jahren das Herzstuck des Webdesigns, aber trotz oder gerade wegen ihres stolzen Alters beinhalten diese Technologien auch einige uberholungsbedurftige Features. Autor Ben Henick nimmt in diesem Buch die beiden grundlegenden Webtechnologien unter die Lupe und stellt einen nutzlichen Katalog an Webdesign-Best Practices zusammen. Er richtet sich an Webdesigner und -autoren, die grundsatzlich mit CSS und HTML vertraut sind und die nun ihren Arbeitsstil und ihren Code verbessern wollen. Sauberer Code, bessere Wartbarkeit Den Einstieg bildet ein knapper Uberblick uber die wichtigsten Aspekte von HTML und CSS, denen Sie als Webdesigner immer wieder begegnen. Beantwortet werden Fragen wie: HTML 4.01, XHTML oder HTML 5 - welche HTML-Version ist die richtige fur mein Webprojekt? Wie bekomme ich eine saubere Trennung von Inhalt und Prasentation in der Praxis hin? Gibt es Kniffe, die meinen Code sauberer und besser wartbar machen? HTML- und CSS-Best Practices Anhand klassischer Themen des Webdesigns wird Ihnen vermittelt, wie Sie beispielsweise Farben und Schriften, Bilder und Formulare so einsetzen, dass moglichst wenig Reibungsverluste im Hinblick auf verschiedene Browser und Ausgabegerate entstehen. Webstandards, Usability und Barrierefreiheit Viele Webdesigner kennen die Empfehlungen des W3C zu den Webstandards, schrecken aber vor ihrer Umsetzung zuruck. Ben Henick ist ein Verfechter des pragmatischen Mittelwegs und zeigt, wie Sie dem Geist der Webstandards gerecht werden, ohne sich in der buchstabengetreuen Umsetzung zu verheddern. Mit vertretbarem Aufwand konnen Sie so die Usability und die Zuganglichkeit Ihrer Websites deutlich verbessern.
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
This first introductory book designed to train novice programmers is based on a student course taught by the author, and has been optimized for biology students without previous experience in programming. By interspersing theory chapters with numerous small and large programming exercises, the author quickly shows readers how to do their own programming, and throughout uses anecdotes and real–life examples from the biosciences to ′spice up′ the text. This practical book thus teaches essential programming skills for life scientists who want –– or need –– to write their own bioinformatics software tools.
Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.
If biology in the 20th century was characterized by an explosion of new technologies and experimental methods, that of the 21st has seen an equally exuberant proliferation of mathematical and computational methods that attempt to systematize and explain the abundance of available data. As we live through the consolidation of a new paradigm where experimental data goes hand in hand with computational analysis, we contemplate the challenge of fusing these two aspects of the new biology into a consistent theoretical framework. Whether systems biology will survive as a field or be washed away by the tides of future fads will ultimately depend on its success to achieve this type of synthesis. The famous quote attributed to Kurt Lewin comes to mind: "there is nothing more practical than a good theory". This book presents a wide assortment of articles on systems biology in an attempt to capture the variety of current methods in systems biology and show how they can help to find answers to the challenges of modern biology.
Dieses Buch ist die deutsche Ubersetzung eines Klassikers der Programmierliteratur von Steve McConnell. Seine mit vielen Preisen ausgezeichneten Bucher helfen Programmierern seit Jahren, besseren und effizienteren Code zu schreiben. Das Geheimnis dieses Buches liegt in der Art, wie der Autor das vorhandene Wissen uber Programmiertechniken aus wissenschaftlichen Quellen mit den Erfahrungen aus der taglichen praktischen Arbeit am Code zusammenfuhrt und daraus die wesentlichen Grundvoraussetzungen der Softwareentwicklung und die effektivsten Arbeitstechniken ableitet. Verstandliche Beispiele und klare Anleitungen vermitteln dem Leser dieses Wissen auf unkomplizierte Weise. Dieses Buch informiert und stimuliert, ganz gleich, wie viel sie bereits uber Programmierung wissen, welche Entwicklungsumgebung und Sprache sie bevorzugen und welche Arten von Anwendungen sie normalerweise programmieren.
Learn the data skills necessary for turning large sequencing datasets into reproducible and robust biological findings. With this practical guide, you’ll learn how to use freely available open source tools to extract meaning from large complex biological data sets. At no other point in human history has our ability to understand life’s complexities been so dependent on our skills to work with and analyze data. This intermediate-level book teaches the general computational and data skills you need to analyze biological data. If you have experience with a scripting language like Python, you’re ready to get started. Go from handling small problems with messy scripts to tackling large problems with clever methods and tools Process bioinformatics data with powerful Unix pipelines and data tools Learn how to use exploratory data analysis techniques in the R language Use efficient methods to work with genomic range data and range operations Work with common genomics data file formats like FASTA, FASTQ, SAM, and BAM Manage your bioinformatics project with the Git version control system Tackle tedious data processing tasks with with Bash scripts and Makefiles

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