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生物信息学是生物学、计算机科学和数据分析的迷人交汇点，

而 Python 是一种强大的语言

推动了突破性的研究和计算发现。随着生物数据集的复杂性和规模呈指数级增长，研究人员和计算生物学家越来越依赖 Python 强大的专用库生态系统来处理基因组数据、分析蛋白质结构、模拟遗传相互作用以及在分子水平上解开生命的复杂奥秘。从处理大量基因测序数据集到执行复杂的机器学习预测，Python 库已成为将原始生物信息转化为有意义的科学见解的不可或缺的工具。

图源：https://cbirt.net/top-30-python-libraries-used-in-bioinformatics/

在本文中，

我们将深入探讨 30 个Python生物信息学库

它们彻底改变了生物信息学并使复杂的生物数据分析变得轻而易举。

数据处理和数据分析的核心库：

NumPy：NumPy 可能是每个 AI/ML 爱好者使用的最重要的工具，它是 Python 用于科学计算的基本软件包。这个 Python 库提供了多维对象数组、各种派生对象、数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟。NumPy 可以对基因表达水平的大型数据集执行高效的数值计算。
Pandas：与 NumPy 的流行度类似，Pandas 是另一个著名的 Python 库，有助于数据可视化和操作。它提供数据结构（例如数据框）和函数，以无缝操作结构化数据。它对于处理和分析表格数据特别有用。它可以分析大型生物数据集，例如基因组序列或蛋白质相互作用数据。虽然 NumPy 可以帮助您创建数据，但 Pandas 可以帮助您构造数据。
SciPy：SciPy 以 NumPy 为基础，提供大量对 NumPy 数组进行操作的函数，这些函数对不同类型的科学和工程应用很有帮助。SciPy 提供用于优化、积分、插值、特征值问题、代数方程、微分方程、统计和许多其他类别问题的算法。它还提供专门的数据结构，例如稀疏矩阵和 k 维树。SciPy 可用于对遗传数据进行聚类分析。

数据可视化的核心库：

Matplotlib：这是一个绘图库，可以生成各种格式的出版质量图形和跨平台的交互式环境。它具有高度可定制性，并且可以与许多其他库很好地集成。它可以创建生物数据的详细图表，例如不同条件下基因表达水平的分布。
Seaborn：Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，提供了高级界面，用于绘制美观且信息丰富的统计图形。它广泛用于可视化箱线图和树状图以及生成热图，以可视化数据集中不同基因或蛋白质之间的相关性。
Plotly：Plotly 是一个图表库，可以在线制作交互式、出版质量的图表。它支持多种图表类型，并且可高度自定义。它可以创建交互式图表来探索复杂的生物数据，例如蛋白质的 3D 结构。
Altair：Altair 是一个基于 Vega 和 Vega-Lite 的声明式统计可视化库，可轻松创建复杂的可视化。它有助于创建复杂的可视化，例如分层图表，以分析多组学数据。

生物信息学专用库：

Biopython：Biopython 提供生物计算工具，包括各种生物信息学文件格式的解析器、在线服务访问、标准生物信息学程序接口等。
Pysam：Pysam 是一个用于读取、操作和写入基因组数据集的 Python 模块，为 SAM/BAM/VCF/BCF 文件操作提供了接口。
Scanpy：Scanpy 是一个可扩展的工具包，用于分析单细胞基因表达数据。它提供了预处理、可视化和聚类数据（主要是单细胞测序数据）的功能。
Scikit-bio：Scikit-bio 是一个生物信息学库，为生物信息学提供数据结构、算法和教育资源。
DeepChem：DeepChem 旨在使深度学习在药物发现过程、材料科学、量子化学和生物学中变得民主化。
Biotite：Biotite 将流行的计算分子生物学任务捆绑到一个统一的 Python 库中。使用 Biotite，您可以完成以下任务：从生物数据库中搜索和获取数据、读取和写入流行的序列/结构文件格式、分析和编辑序列/结构数据、可视化序列/结构数据以及与外部应用程序（如 Clustal Omega 或 DSSP）交互以进行进一步分析。

机器学习和人工智能库：

Scikit-learn：Scikit-learn 是一款简单高效的数据挖掘和分析工具，基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建。它提供了许多机器学习算法，例如决策树、随机森林等。Scikit-learn 可用于根据基因表达数据对癌症亚型进行分类。
TensorFlow：TensorFlow 是一个端到端的机器学习和深度学习开源平台。它拥有一个全面的工具、库和社区资源生态系统，可帮助研究人员推动机器学习的最新进展。TensorFlow 可用于开发神经网络来预测蛋白质结构。
Keras：Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，能够在 TensorFlow、CNTK（用于创建 ML 预测模型的 Microsoft 认知工具包）或 Theano（数值高效的 Python 库）上运行。Keras 允许快速为基因组序列分析构建深度学习模型原型。
PyTorch：PyTorch 是一个基于 Torch 库的开源机器学习库，可用于计算机视觉和自然语言处理。它是 TensorFlow 的替代品。PyTorch 用于构建用于预测药物靶标相互作用的深度学习模型。

工作流和自动化库：

Snakemake：Snakemake 是一个工作流管理系统，它通过提供快速且可扩展的方式来指定依赖关系并确保可重复性，从而降低了创建工作流的复杂性。Snakemake 可自动化分析高通量测序数据的工作流程。
Bioconda：Bioconda 是生物信息学软件的一个发行版，作为多功能 Conda 包管理器的渠道实现。它提供了一种在可重现的环境中安装生物信息学软件依赖项的简便方法。
Galaxy：Galaxy 是一个流行的开源网络平台，用于数据密集型生物医学研究。人们可以将其用于数据分析、工作流管理和可视化工具。

其他有用的库：

rpy2： rpy2 是 Python 到 R 的一个接口，提供了一种从 Python 代码中访问 R 的方法。这在生物信息学中很有用，因为 R 和 Python 都是该领域的热门选择。
Pingouin：Pingouin 是 Python 中的一个统计包，提供了广泛的统计分析功能。Pingouin 可以对实验生物信息学数据进行稳健的统计分析。
Statsmodels：Statsmodels 是一个用于估计和测试统计模型的库。它提供用于估计几种不同统计模型的类和函数。Statsmodels 用于生物信息学研究中的统计建模和假设检验。
BeautifulSoup：BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库，它从页面源代码创建解析树，可用于轻松提取数据。它可以从科学出版物中抓取网络数据，用于生物信息学研究。
SQLAlchemy：SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，它为应用程序开发人员提供了 SQL 的全部功能和灵活性。它管理和查询大型生物数据库。
OpenCV：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。它可用于生物信息学中的图像处理，例如分析组织病理学图像。

新兴的库和工具：

DeepTools：DeepTools 解决了处理测序实验中常见的大量数据的挑战。DeepTools 用于可视化和解释大规模表观基因组数据，例如 ChIP-seq 结果。
Gseapy：Gseapy 是 GSEA（基因集富集分析）的 Python 包装器，用于执行通路分析。Gseapy 有助于基因集富集分析，以识别在基因列表中显著富集的通路。
MDAnalysis：MDAnalysis 是一个用于分析分子动力学模拟的 Python 库。它支持从许多流行格式读取和写入分子动力学数据。它可用于分析分子动力学模拟以研究蛋白质-配体相互作用。
PyQtGraph：PyQtGraph 是 Python 的图形和用户界面库，为科学和工程应用提供功能。PyQtGraph 可以快速、交互式地可视化复杂的生物数据，例如来自电生理学实验的时间序列数据。

结论

生物信息学的格局正在迅速变化，Python 的库处于这场科学革命的前沿。这里列出的库涵盖了广泛的功能，从数据处理和可视化到专门的生物信息学任务和机器学习。利用这些库可以大大简化复杂的生物数据分析，帮助研究人员加速科学发现。生物信息学的未来不仅关乎数据，还关乎我们解释、分析和理解数据的创新方式——而 Python 正引领潮流。

常问问题

为什么说 Python 适合生物信息学？

Python 适用于生物信息学源于几个关键特性：

简单性和可读性：Python 简洁、直观的语法使具有不同编程经验水平的研究人员和生物学家能够快速编写和理解代码。这在跨学科合作是常态的领域至关重要。广泛的科学计算生态系统：Python 提供了无与伦比的科学库集合，如 NumPy、SciPy 和 Pandas，提供强大的数值和数据处理功能。这些库经过优化，可有效处理大型复杂的生物数据集。
全面的生物信息学库：Biopython、scikit-bio 和 BioPandas 等专门库专门用于处理生物数据，提供序列分析、分子可视化、基因组数据处理等工具。
机器学习和人工智能集成：借助 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等库，Python 可在基因组学、蛋白质结构预测和疾病研究中支持先进的机器学习技术。
开源和社区驱动：Python 的开源特性意味着持续改进、快速开发新工具，以及一个让全球研究人员可以相互贡献和借鉴彼此工作的协作环境。
跨平台兼容性：Python 可在不同的操作系统上无缝运行，从而可以轻松地在不同的研究机构和计算环境之间共享代码和协作。
性能和可扩展性：虽然 Python 传统上是解释型的，但 Cython 和 Numba 等库允许高性能计算，使研究人员能够处理计算密集型的生物信息学任务。
数据可视化：Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 提供了强大的可视化工具，可帮助研究人员有效地传达复杂的生物数据和见解。

这些特性使 Python 不仅仅是一种编程语言，而是一个全面的科学计算平台，使生物信息学家能够突破生物研究的界限。