Python for Bioinformatics, Second Edition 2017 | ISBN: 1138035262, 1138094374 | English | 452 pages | PDF | 5 MB In today's data driven biology, programming knowledge is essential in turning ideas into testable hypothesis. Based on the authors extensive experience, Python for Bioinformatics, Second Edition helps biologists get to grips with the basics of software development. Requiring no prior knowledge of programming-related concepts, the book focuses on the easy-to-use, yet powerful, Python computer language. This new edition is updated throughout to Python 3 and is designed not just to help scientists master the basics, but to do more in less time and in a reproducible way. New developments added in this edition include NoSQL databases, the Anaconda Python distribution, graphical libraries like Bokeh, and the use of Github for collaborative development.

《R语言与BIOCONDUCTOR生物信息学应用》书籍影印版，PDF

CoGe（比较基因组学）平台 CoGe是一个基于Web的平台，提供工具和数据库来协助生物学家进行比较基因组学研究。 安装 有关详细的安装说明，请访问： :

美国国家标准学会 使用Java的NSGA-II实现 该论文的原始作者： ， ， ， 原始内容的链接： 注意：NSGA-II算法的此实现完全参考原始发表的论文。 这不是在Java中转换最初实现的C代码的工作。 在编写此实现时，未引用作者的原始C代码。 依赖关系：Java（> = 1.8），JFreeChart（1.5.0），JCommon（1.0.24） 重要 3.1.0版带来了许多附加功能，修复了一些错误并带来了一些重大更改。 虽然建议使用最新版本（3.1.0）并为现有项目更新依赖项，但请记住有关重大更改的信息，如果无法这样做，请打开一个问题。 请注意： 这是算法实现的v3 。

超级英雄 MEGAHIT是一种超快速且高效存储的NGS汇编器。 它针对元基因组进行了优化，但在通用的单基因组装配（小或哺乳动物大小）和单细胞装配上也能很好地工作。 安装 conda conda install -c bioconda megahit 适用于x86_64 Linux的预构建二进制文件 wget https://github.com/voutcn/megahit/releases/download/v1.2.9/MEGAHIT-1.2.9-Linux-x86_64-static.tar.gz tar zvxf MEGAHIT-1.2.9-Linux-x86_64-static.t

R Programming for Bioinformatics，R 统计学。The purpose of this monograph is to provide a reference for scientists and programmers working on problems in bioinformatics and computational biology. It may also appeal to programmers who want to improve their programming skills or programmers who have been working in bioinformatics and computational biology but are familiar with languages other than R. A reasonable level of programming skill is presumed as is some familiarity with some of the basic tasks that need to be carried out in bioinformatics. We concentrate on programming tools and there is no discussion of either graphics or of the multitude of software for fitting models or carrying out machine learning. Reasonable coverage of these topics would result in a much longer monograph and to some extent they are orthogonal to our purpose.

使用python进行生物信息学的相关分析；使用教程，全书306页，非扫描高清版，英文原版书籍

Applications_&_Challenges_of_Deep_Learning_in_the_field_of_bioinformatics Pandya Mrudang Daxeshkumar, Dr. Jardosh Sunil

Introduction to Bioinformatics fourth edition by Arthur M.Lesk

HASLR：长读的快速混合组装 介绍 HASLR是用于长测序读数的快速基因组组装的工具。 HASLR是一种混合工具，这意味着它需要使用同一样品的第三代测序技术（例如PacBio或Oxford Nanopore）生成的长读本以及下一代测序读物（例如Illumina）。 HASLR能够在单个计算节点上组装大型基因组。 我们的实验表明，使用64个CPU线程，它可以在不到10小时的时间内组装CHM1人类数据集。 安装 要求 GCC≥4.8.5 Python3 zlib 依存关系 HASLR依赖于以下将自动安装的工具： 用于共识阅读长篇文章 用于组装短读 用于将短阅读重叠群与长阅读对齐 用于FASTA / Q操作 使用conda 可以使用conda软件包管理器通过bioconda渠道安装HASLR： conda install -c bioconda haslr 从源头建造 git clo