[正版]全2册实用生物信息学+Python生物信息学数据管理 数据库使用 引物设计 表达分析等操作流程及相关软件

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Python生物信息学数据管理

本书实例意在解决生物学问题，通过“编程技法”的形式，涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目，适合教学和自学。本书由六部分组成：Python语言基本介绍，语言所有成分介绍，*级编程，数据可视化，生物信息通用包Biopython，*后给出20个"编程秘笈”，范围涵盖了从二级结构预测、多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题。此外，本书附录还包括了大量的生物信息常用资源的信息。

实用生物信息学

生物信息学是运用生物学、数学、计算机科学等多学科技术与手段进行生物信息的获取、贮存、分析、利用的一门交叉学科，是目前生物学研究热门领域之一。本书内容包括两个篇章：一是Windows系统下进行文献检索、数据库使用、引物设计、核酸蛋白质序列分析、进化分析、蛋白质结构分析、miRNA分析等理论与方法及相关软件使用介绍；二是linux系统下面对于基因组测序、RNAseq、miRNAseq等二代测序数据组装、基因预测、注释、表达分析等操作流程及相关软件介绍。

Python生物信息学数据管理

*一部分入门

*1章Python shell

1.1本章知识点

1.2案例： 计算ATP水解的ΔG

1.2.1问题描述

1.2.2Python会话示例

1.3命令的含义

1.3.1如何在电脑上运行这个例子

1.3.2变量

1.3.3导入模块

1.3.4计算

1.4示例

1.5自测题

*2章*一个Python程序

2.1本章知识点

2.2案例： 如何计算胰岛素序列中的氨基酸频率

2.2.1问题描述

2.2.2Python会话示例

2.3命令的含义

2.3.1如何执行程序

2.3.2程序如何工作

2.3.3注释

2.3.4字符串变量

2.3.5用for进行循环

2.3.6缩进

2.3.7打印到屏幕

2.4示例

2.5自测题

*一部分小结

*二部分数 据 管 理

第3章分析数据列

3.1本章知识点

3.2案例： 树突长度

3.2.1问题描述

3.2.2Python会话示例

3.3命令的含义

3.3.1读取文本文件

3.3.2写入文本文件

3.3.3将数据收入列表

3.3.4将文本转换为数字

3.3.5将数字转换为文本

3.3.6将数据列写入文本文件

3.3.7计算数值列表

3.4示例

3.5自测题

第4章解析数据记录

4.1本章知识点

4.2案例： 整合质谱数据， 转化到代谢通路中

4.2.1问题描述

4.2.2Python会话示例

4.3命令的含义

4.3.1if/elif/else语句

4.3.2列表数据结构

4.3.3简洁列表创建方式

4.4示例

4.5自测题

第5章搜索数据

5.1本章知识点

5.2案例： 将RNA序列翻译为相应的蛋白质序列

5.2.1问题描述

5.2.2Python会话示例

5.3命令的含义

5.3.1字典

5.3.2while语句

5.3.3用while循环搜索

5.3.4字典搜索

5.3.5列表搜索

5.4示例

5.5自测题

第6章过滤数据

6.1本章知识点

6.2案例： 使用RNAseq输出数据

6.2.1问题描述

6.2.2Python会话示例

6.3命令的含义

6.3.1用简单的for...if组合过滤

6.3.2合并两个数据集

6.3.3两组数据之间的差异

6.3.4从列表、 字典和文件中删除元素

6.3.5保持或不保持顺序地删除重复

6.3.6集合

6.4示例

6.5自测题

第7章管理表数据

7.1本章知识点

7.2案例： 确定蛋白浓度

7.2.1问题描述

7.2.2Python会话示例

7.3命令的含义

7.3.1二维表的表示方法

7.3.2访问行和单元格

7.3.3插入和删除行

7.3.4访问列

7.3.5插入和删除列

7.4示例

7.5自测题

第8章数据排序

8.1本章知识点

8.2案例： 数据表排序

8.2.1问题描述

8.2.2Python会话示例

8.3命令的含义

8.3.1Python列表有利于排序

8.3.2内置函数sorted()

8.3.3用itemgetter排序

8.3.4按升序/降序排序

8.3.5数据结构（元组、 字典）排序

8.3.6按长度对字符串排序

8.4示例

8.5自测题

第9章模式匹配和文本挖掘

9.1本章知识点

9.2案例： 在蛋白质序列中搜索磷酸化模体

9.2.1问题描述

9.2.2Python会话示例

9.3命令的含义

9.3.1编译正则表达式

9.3.2模式匹配

9.3.3分组

9.3.4修改字符串

9.4示例

9.5自测题

*二部分小结

第三部分模块化编程

*10章将程序划分为函数

10.1本章知识点

10.2案例： 处理三维坐标文件

10.2.1问题描述

10.2.2Python会话示例

10.3命令的含义

10.3.1如何定义和调用函数

10.3.2函数参数

10.3.3struct模块

10.4示例

10.5自测题

*11章用类化繁为简

11.1本章知识点

11.2案例： 孟德尔遗传

11.2.1问题描述

11.2.2Python会话示例

11.3命令的含义

11.3.1用类创建实例

11.3.2类以属性的形式包含数据

11.3.3类包含的方法

11.3.4__repr__方法可打印类和实例

11.3.5使用类有助于把握复杂程序

11.4示例

11.5自测题

*12章调试

12.1本章知识点

12.2案例： 程序无法运行时应该怎样处理

12.2.1问题描述

12.2.2Python会话示例

12.3命令的含义

12.3.1语法错误

12.3.2运行时错误

12.3.3处理异常情况

12.3.4未报告出错信息

12.4示例

12.5自测题

*13章使用外部模块： R语言的Python调用接口

13.1本章知识点

13.2案例： 从文件中读取数据， 并通过Python使用R计算其平均值

13.2.1问题描述

13.2.2Python会话示例

13.3命令的含义

13.3.1rpy2和r实例的robjects对象

13.3.2从Python中读取R对象

13.3.3创建向量

13.3.4创建矩阵

13.3.5将Python对象转换成R对象

13.3.6如何处理包含点的函数参数

13.4示例

13.5自测题

*14章构建程序流程

14.1本章知识点

14.2案例： 构建NGS流程

14.2.1问题描述

14.2.2Python会话示例

14.3命令的含义

14.3.1如何使用TopHat和Cufflinks

14.3.2什么是程序流程

14.3.3在程序中交换文件名和数据

14.3.4编写程序包装器

14.3.5关闭文件时的延迟

14.3.6使用命令行参数

14.3.7测试模块： if__name__==＇__main__＇

14.3.8处理文件和路径

14.4示例

14.5自测题

*15章编写良好的程序

15.1本章知识点

15.2问题描述： 不确定性

15.2.1程序编写存在不确定性

15.2.2程序项目实例

15.3软件工程

15.3.1将编程项目分成小任务

15.3.2将程序分为函数和类

15.3.3编写格式良好的代码

15.3.4使用存储库控制程序版本

15.3.5如何将自己的程序分发给其他人

15.3.6软件开发的周期

15.4示例

15.5自测题

第三部分小结

第四部分数据可视化

*16章创建科学图表

16.1本章知识点

16.2案例： 核糖体的核苷酸频率

16.2.1问题描述

16.2.2Python会话示例

16.3命令的含义

16.3.1matplotlib库

16.3.2绘制竖的柱状图

16.3.3为x轴和y轴添加标注

16.3.4添加刻度

16.3.5添加一个图例框

16.3.6添加图的标题

16.3.7设置图表的边界

16.3.8以低分辨率和高分辨率导出一个图像文件

16.4示例

16.5自测题

*17章使用PyMOL创建分子图像

17.1本章知识点

17.2示例： 锌指

17.2.1什么是PyMOL

17.2.2PyMOL会话示例

17.3用七个步骤来创建高分辨率的图像

17.3.1创建一个PyMOL脚本文件

17.3.2加载和保存分子

17.3.3选取分子的局部

17.3.4为每个选取选择展现形式

17.3.5设置颜色

17.3.6设置摄影位置

17.3.7导出高分辨率图像

17.4示例

17.5自测题

*18章处理图像

18.1本章知识点

18.2案例： 画一个质粒

18.2.1问题描述

18.2.2Python会话示例

18.3命令的含义

18.3.1创建一个图像

18.3.2读和写图像

18.3.3坐标

18.3.4绘制几何形状

18.3.5旋转图像

18.3.6添加文本标记

18.3.7颜色

18.3.8辅助变量

18.4示例

18.5自测题

第四部分小结

实用生物信息学

 第0章  绪论 1

0.1  生物信息学的发展历史 1

0.1.1  Bioinfomatics的来源 1

0.1.2  生物信息学的定义 1

0.1.3  人类基因组计划 1

0.1.4  生物信息学发展重要人物及

      大事 2

0.2  生物信息学的研究内容 4

0.2.1  生物分子数据的收集与管理 4

0.2.2  数据库搜索及序列比较 5

0.2.3  基因组序列分析 5

0.2.4  基因表达数据的分析与处理 5

0.2.5  蛋白质结构预测 6

0.2.6  非编码RNA研究 6

0.2.7  表观遗传学研究 7

0.3  生物信息学的生物学基础知识 7

0.3.1  遗传定律 7

0.3.2  DNA分子结构 8

0.3.3  基因结构 8

0.3.4  中心法则 9

0.3.5  密码子表 9

0.3.6  蛋白质结构与功能 9

0.3.7  PCR技术 9

参考文献 10

Windows篇

*1章  文献信息检索 12

1.1  文献资源的分类 12

1.1.1  根据出版形式进行分类 12

1.1.2  综合分类法 13

1.1.3  标识码及编号 14

1.2  文献的格式 15

1.3  文献检索 17

1.3.1  文献检索词的来源 17

1.3.2  搜索数据库选择 18

1.3.3  检索式构建 19

1.3.4  检索结果的处理 21

1.3.5  CNKI数据库查询举例 21

1.3.6  Elsevier数据库检索举例 25

1.4  文献信息的价值判断及阅读 27

1.4.1  文献的价值判断 27

1.4.2  文献有效阅读 29

1.5  科技查新 29

习题 31

参考文献 31

*2章  生物信息数据资源 32

2.1  核酸序列数据库 32

2.1.1  GenBank数据库及其分类 33

2.1.2  Entrz Nucleotide数据库及

      其分类 34

2.1.3  NCBI其他数据库 34

2.1.4  GenBank数据格式 35

2.1.5  GenBank数据访问方式 35

2.1.6  基因数据库记录格式及搜索 38

2.2  蛋白质序列数据库 39

2.2.1  UniProt数据库介绍 39

2.2.2  Uniprot数据获得方式 41

2.2.3  UniProt数据库记录格式 42

2.3  蛋白质结构数据库 43

2.3.1  PDB数据库发展历史 43

2.3.2  RCSB PDB数据库介绍 44

2.3.3  RCSB PDB数据库搜索 45

2.3.4  RCSB PDB数据记录 46

2.4  物种基因组数据库 47

2.4.1  小鼠基因组数据库 47

2.4.2  拟南芥基因组数据库 49

2.5  代谢通路数据库 52

2.5.1  在KEGG数据库搜索 53

2.5.2  主页快速链接 54

2.5.3  KEGG通路图及其元素意义 55

2.6  基因组浏览器 57

2.6.1  基因组数据展示内容 58

2.6.2  BLAT搜索 61

2.7  非编码RNA数据库 62

2.7.1  miRNA数据库 62

2.7.2  NONCODE数据库 63

习题 66

参考文献 66

第3章  序列比对 68

3.1  比对程序介绍 68

3.2  比对序列相似性的统计特性 69

3.3  在线BLAST序列比对 72

3.4  本地运行BLAST 75

3.4.1  BLAST程序的下载和安装 75

3.4.2  搜索数据库的索引格式化 75

3.4.3  运行BLAST程序，搜索本地

      序列数据库 76

3.5  多序列比对 77

3.5.1  ClustalX的使用 77

习题 80

参考文献 80

第4章  核酸序列分析 81

4.1  基因阅读框的识别 81

4.2  基因其他结构区预测 82

4.2.1  CpG岛的预测 82

4.2.2  转录终止信号预测 84

4.2.3  启动子区域的预测 84

4.2.4  密码子偏好性计算 86

4.3  引物设计 88

4.3.1  引物设计的基本原则 88

4.3.2  Primer 5引物设计 88

4.3.3  利用Primer 5进行酶切位点

      分析 91

4.4  核酸序列的其他转换 92

习题 93

参考文献 93

第5章  蛋白质序列分析 94

5.1  蛋白质理化性质和一级结构

      分析 94

5.1.1  蛋白质理化性质分析 94

5.1.2  蛋白质理化性质分布图 95

5.1.3  蛋白质信号肽预测 97

5.2  蛋白质二级结构分析 99

5.2.1  蛋白质跨膜结构区分析 99

5.2.2  蛋白质卷曲螺旋分析 101

5.2.3  蛋白质二级结构预测分析 103

5.3  蛋白质三维结构预测分析 104

习题 105

参考文献 105

第6章  基因表达分析 106

6.1  qPCR数据分析 106

6.1.1  *对定量分析方法 107

6.1.2  相对定量方法分析 108

6.2  基因芯片数据分析 111

6.2.1  从GEO上下载基因芯片表达

      谱数据 111

6.2.2  将表达谱数据导入MATLAB

      软件 112

6.2.3  对soft格式文件的标准化 113

6.2.4  差异表达基因筛选 114

习题 114

参考文献 115

第7章  进化分析 116

7.1  进化理论介绍 116

7.1.1  种群是生物进化的基本单位 116

7.1.2  可遗传的变异是生物进化的

      原始材料 116

7.1.3  分子进化中性学说 117

7.2  进化分析(以MEGA为例) 117

7.2.1  序列准备 118

7.2.2  序列比对 119

7.2.3  建树计算 119

7.2.4  进化树的调整 121

习题 121

参考文献 122

第8章  非编码miRNA分析 123

8.1  miRNA简介 123

8.1.1  miRNA的生物合成 123

8.1.2  miRNA调控基因表达的机理 124

8.1.3  miRNA的生理调节作用 125

8.2  miRNA靶基因预测 125

8.2.1  miRNA靶基因的预测原理 125

8.2.2  miRNA靶基因的预测软件 126

8.2.3  miRNA靶基因的预测步骤 127

8.3  调控靶基因的miRNA预测 130

8.4  miRBase数据库的使用 131

8.4.1  miRBase数据库的搜索 131

8.4.2  miRBase数据库批量下载 132

8.4.3  miRNA记录信息 133

习题 134

参考文献 134

Linux篇

第9章  Linux系统 138

9.1  Linux简介 138

9.1.1  什么是Linux系统 138

9.1.2  为什么要学习Linux系统 139

9.1.3  如何学习Linux系统 140

9.2  Linux系统安装 140

9.2.1  Linux系统下载 140

9.2.2  系统安装盘制作 142

9.2.3  CentOS 6.5操作系统安装 144

9.2.4  更新yum源 154

9.3  Linux命令行模式——终端 155

9.4  Linux系统开关机 156

9.5  Linux系统文件 157

9.5.1  Linux文件夹及其主要作用

      (以CentOS 6.5为例) 157

9.5.2  Linux的文件信息的意义 158

9.5.3  Linux命令帮助文件 159

9.6  几个重要的快捷键 161

9.7  Linux系统的命令 161

9.7.1  Linux系统命令的输入格式 161

9.7.2  常用命令及其常用选项介绍 161

9.7.3  数据流重定向 167

9.7.4  管道命令 168

9.7.5  vim编辑器工具 168

9.7.6  其他命令 170

习题 177

参考文献 177

*10章  Perl语言 178

10.1  Perl版本 178

10.2  Perl标量数据 179

10.2.1  Perl运算符 180

10.2.2  标量变量 180

10.2.3  数字及字符串的比较

       运算符 181

10.3  列表与数组 182

10.3.1  数组及其赋值操作 182

10.3.2  数组元素的引用 182

10.3.3  数组相关的几个命令 183

10.4  哈希 183

10.4.1  哈希赋值 184

10.4.2  哈希的相关函数 184

10.5  判断式及循环控制结构 185

10.5.1  if条件判断式 185

10.5.2  while循环结构 185

10.5.3  until循环结构 186

10.5.4  foreach循环结构 186

10.5.5  each控制结构 186

10.6  正则表达式 187

10.6.1  正则表达式相关符号 187

10.6.2  捕获变量 188

10.6.3  正则表达式中特殊字符

       的意义 188

10.7  Perl的排序 189

10.7.1  sort命令 189

10.7.2  sort与比较运算符及默认

       函数的连用 189

10.8  Perl默认的函数的总结 189

10.9  程序精解 190

10.9.1  实例一：从fasta文件中

       寻找特定的序列 190

10.9.2  实例二：文本内容分类

       统计功能 193

10.9.3  实例三：统计文件内容

       是否有重复 195

10.9.4  实例四：Scaffolds序列

       的排序 196

习题 196

参考文献 197

*11章  测序方法及数据处理 198

11.1  测序技术的发展 198

11.1.1  *一代测序方法 198

11.1.2  二代测序方法 201

11.1.3  测序文库插入片段大小

       选择 205

11.1.4  测序类型 205

11.1.5  测序方法的搭配 206

11.1.6  测序质量值 206

11.2  测序数据处理 207

11.3  测序数据质量分析 208

11.3.1  用FastQC软件对测序数据

       进行评估 208

11.3.2  NGSQCToolKit对测序

       Reads的处理 213

11.3.3  FASTX_Toolkit对测序

       Reads的处理 216

11.4  深度测序数据上传SRA

       数据库 218

11.4.1  材料准备 220

11.4.2  注册项目信息 221

11.4.3  提供技术信息 224

11.4.4  上传数据 227

11.4.5  数据传输完毕状态 230

习题 231

参考文献 231

*12章  基因组组装 232

12.1  Velvet拼装软件 233

12.1.1  Velvet软件安装 234

12.1.2  Velvet参数介绍 234

12.1.3  Velvet命令运行 237

12.1.4  Velvet运行结果解读 237

12.2  SOAPdenovo软件拼装 238

12.2.1  软件的安装 239

12.2.2  参数介绍 239

12.2.3  SOAPdenovo命令运行 241

12.2.4  SOAPdenovo运行结果

       解读 242

12.3  ABySS软件拼装 242

12.3.1  ABySS的安装 242

12.3.2  ABySS主要参数介绍 243

12.3.3  ABySS命令运行 245

12.3.4  ABySS运行命令结果解读 245

12.4  ALLPATH-LG软件拼装 245

12.4.1  ALLPATH-LG的安装 246

12.4.2  ALLPATH-LG的主要参数 246

12.4.3  ALLPATH-LG测试数据

       运行过程解读 249

12.4.4  运行结果解读 252

12.5  Gaps修补 252

12.5.1  GapFiller软件安装 252

12.5.2  相关参数介绍 253

12.5.3  程序运行命令 254

12.5.4  运行结果解读 254

12.6  基因组组装效果评估 254

习题 254

参考文献 255

*13章  小RNA测序数据分析 256

13.1  小RNA测序简介 256

13.2  小RNA测序数据质控 257

13.3  miRNA的识别 259

习题 263

参考文献 263

*14章  RNA-seq数据分析 264

14.1  转录组序列比对 265

14.1.1  数据准备 265

14.1.2  比对数据库 265

14.1.3  TopHat软件下载及安装 266

14.1.4  Bowtie软件和SAMtools

       软件下载及安装 266

14.1.5  常用TopHat参数介绍 266

14.1.6  基因组数据库序列索引 267

14.1.7  TopHat使用实例 267

14.1.8  输出文件说明 267

14.2  转录本组的组装 268

14.2.1  cufflinks的安装 268

14.2.2  cufflinks的参数 269

14.2.3  cufflinks的输出结果 269

14.3  合并转录组 269

14.3.1  用cuffmerge合并转录本

       的命令 270

14.4  基因表达差异分析 270

14.4.1  用cuffquant计算表达谱 270

14.4.2  用cuffdiff计算不同样本

       表达谱的差异 271

14.5  差异表达结果的热图表示 272

习题 273

参考文献 273

*15章  基因预测 275

15.1  GeneMark软件序列 275

15.1.1  GeneMarkS的安装 275

15.1.2  相关参数介绍 276

15.1.3  GeneMarkS命令运行 279

15.1.4  GeneMarkS运行结果解释 280

15.2  Glimmer软件 280

15.2.1  Glimmer软件安装 280

15.2.2  相关命令参数介绍 281

15.2.3  程序运行 284

15.2.4  结果解读 286

15.3  AUGUSTUS 286

15.3.1  AUGUSTUS软件安装 286

15.3.2  相关参数介绍 286

15.3.3  训练AUGUSTUS 287

15.4  PASA 291

15.4.1  PASA软件安装 291

15.4.2  相关命令参数介绍 293

15.4.3  命令运行 294

15.4.4  运行结果解读 296

15.5  EVM(EVidenceModeler) 296

15.5.1  EVM软件下载安装 296

15.5.2  相关参数介绍 297

15.5.3  EVM软件的运行 298

习题 300

参考文献 300

*16章  基因注释及功能分析 302

16.1  BLAST软件介绍 302

16.1.1  BLAST软件安装 302

16.1.2  相关命令参数介绍 303

16.2  NR注释 308

16.2.1  NR数据库制备过程 308

16.2.2  NR注释过程 309

16.3  COG注释 310

16.3.1  COG数据库准备过程 310

16.3.2  COG命令注释过程 311

16.4  Swiss-Prot注释 311

16.4.1  数据库准备 312

16.4.2  Swiss-Prot注释过程 312

16.4.3  InterPro注释 312

16.5  KEGG注释 314

16.6  GO注释 317

习题 320

参考文献 321

附录A  生物信息学文件格式 322

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