生物工具 GTF.py 提供一个类，使您可以解析，重建仅由外显子组成的GTF或计算一些基本统计信息。 用法 从CLI 要仅从外显子重建完整的GTF（具有3个级别：基因，转录本和外显子），请使用以下命令，然后将重建的GTF打印到STDOUT GTF.py format {gtf_path} 要计算您的GTF（仅包含外显子的GTF）中的基因，转录本和外显子的数量，请使用： GTF.py stats {gtf_path} 从Python脚本 首先，导入GTF类。 此类提供了一种静态方法来解析您的文件： 您的GTF由3个级别的注释组成。 在这种情况下，请使用： from GTF import GTF for gene in GTF . parse ({ your GTF file }): print ( gene ) 您的GTF仅由外显子组成。 在这种情况下，请添加arg by

qPCR结果查看与分析1

qPCR结果查看与分析2（graphpad）

序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要方法。文章首先介绍了HMM 的基本结构，然后着重讨论了HMM 在DNA 序列之间的多重比对中的应用。

有生物信息学的参考书；有文献数据挖掘的详细讲解；介绍文献编辑软件以及相关课堂练习；核酸，蛋白质序列分析以及数据分析以及相关上机操作的作业流程

分子生物信息学分析软件，主要用于SSR、ISSR等分子标记进行物种生物信息相关分析

DIY Doedcad 2.1允许使用不完整的基因数据文件，即不完全包括计算器中使用的全部SNP标记的基因数据文件，并允许该工具用于类23andMe或FTDNA格式的基因数据。源文件自带Dodecad V3祖源计算器，详情请阅读“README DIYDodecad.txt”。

《 Python手册中的生物信息学》，第二版 这是Packt发行的代码库。 了解如何使用现代Python生物信息学库和应用程序进行计算生物学的前沿研究 这本书是关于什么的？ 生物信息学是一个活跃的研究领域，它使用一系列简单而先进的计算来从生物数据中提取有价值的信息。 本书涵盖了下一代测序，基因组学，宏基因组学，种群遗传学，系统发育学和蛋白质组学。 您将学习现代的编程技术来分析大量的生物学数据。 借助实际示例，您将使用各种Python工具和库来转换，分析和可视化数据集。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解如何处理大型下一代测序（NGS）数据集 使用FASTQ，BAM和VCF格式处理基因组数据集 学习进行序列比较和系统发育重建 使用Protemics数据执行复杂的分析 使用Python与Galaxy服务器进行交互 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件

这是许忠能编写的生物信息学，适用于计算机专业和生物相关专业的人士使用。

用python编写生物信息学中的程序，生物信息学的同学可以看看，个人感觉还是不错