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14.3 位置特异性得分矩阵 使用背景分布和加入伪计数的 PWM，很容易就能计算出 log-odds 比率，提供特定标记的 log odds 值， 这值来自于在这个背景的模体。我们可以用在位置仅重矩阵中 .log-odds() 方法： 206 Chapter 14. 第 14 章使用 Bio.motifs 进行模体序列分析

Biopython 工程是一个使用Python 来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python 是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言，在计算机科学中日益流行。Python 易学，语法明晰， 并且能很容易的使用以C，C++ 或者FORTRAN 编写的模块实现扩展。 Biopython 官网(http://www.biopython.org) 为使用和研究生物信息学的开发者提供了一个在线的资源 库，包括模块、脚本以及一些基于Python 的软件的网站链接。一般来讲，Biopython 致力于通过创造高 质量的和可重复利用的模块及类，从而使得Python 在生物信息学中的应用变得更加容易。Biopython 的 特点包括解析各种生物信息学格式的文件(BLAST，Clustalw，FASTA，Genbank...)，访问在线的服务器 (NCBI，Expasy...)，常见和不那么常见程序的接口(Clustalw，DSSP，MSMS...)，标准的序列类，各种收 集的模块，KD 树数据结构等等，还有一些文档。 基本来说，我们喜欢使用Python 来编程，并且希望通过创建高质量、可复用的模块和脚本来使得 Python 在生物信息学中的应用变得容易。

为生物信息学设计的Python教程

利用文本文件中的序列ID从NCBI批量下载fasta或Gb格式的基因序列

biopython语言中文指南 这是一个应用比较广泛的语言 特别是生物信息学

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