常用的生物信息学python库有哪些

常用的生物信息学python库：
Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体 *** 作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。
Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

虽然生物信息学数据是开放的，不做实验用电脑就行，但是就算生物信息学博士毕业也不能说有独立的科研能力，做的过程中会遇到太多的细节问题，没人指导的话是很折腾的甚至无法前进。你想课余搞一下做专家，是很困难的，除非你是天才了。要不搞生物学的硕士博士都是专家了。生物信息学不是搞几个序列比对 查查蛋白DNA数据库 搞几个软件点几个菜单分析一下就完事了，这仅仅是最基本的，要做出东西来，需要对序列比对、软件使用的数学算法等更深层次的东西进行研究。生物信息学是一个大的概念，真的想做的话 要确定一个生物信息学得小方向。如做数学模型、做群体遗传学、做RNA 做遗传进化 做蛋白质分子动力学模拟 等等。再就是一般生物信息学想出好的数据 是需要高性能计算集群用十几二十个CPU并行起来算十天半个月的样子，你一台电脑也是计算不了的。还有就是要了解最新的科研信息 阅读写作英文文献的能力。你没有一个科研单位，想发文章也是很困难的。要做的话先打基础 学习linux *** 作系统 学习基本的网络知识 学一门编程语言java或者perl等，看文献，学习生物学数据库。总之不要把科研想的太简单。 我做蛋白质结构，硕士论文完全不做实验，在电脑上做了一年半才勉强完工，其中数据用集群28CPU并行起来算就花了2个月，如果用一台普通单核电脑算，一年都算不完。

生物学信息，因此计算机科学为生物信息学的研究和应用提供了非常好的支撑。
1序列比对
序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2数据库搜索
随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
3基因组序列分析
基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。
4蛋白质结构预测
蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。
蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。
在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。
蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。
图41 蛋白质结构
目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。
5结束语
现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
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型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

一、本方向主要研究计算机网络的应用技术和信息安全技术。
本方的主要工作包括：（1）安全网络技术的研究，已经完成“入侵检测预警和安全管理技术”与“安全网络服务器技术研究”2项国家863计划信息安全主题研究项目，重大国防项目2项，广东省自然科学基金项目3项
（2）基于互联网络的软件工程技术和网络软件集成技术，在多agents协同工作，通用rpc应用平台等方面取得了研究成果
（3）中间件技术，特别是安全中间件在银行支付系统中的应用技术，取得了多个成功应用的案例。
（4）j2ee架构的应用技术，在corba应用技术方面也取得了成果。
本研究方向研究力争解决对国民经济发展和国防建设具有重大意义的网络与信息安全领域所涉及的重大科学问题和关键基础技术。以网络应用与信息安全的构造和运行过程中所涉及的新理论、新结构、新方法和新技术为突破口，力图实现在科学理论和技术上的源头创新，以提高我们在网络与信息安全研究领域的整体创新能力和国际竞争力，形成我国自主的知识产权。
二、智能化网络与应用
本方向主要研究网络信息与生物信息的智能处理技术。本方向的主要研究内容包括：①智能主体（agent）及其应用技术：主要研究主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统在基因组自动注释（automated genomic annotation）、生物信息智能集成与共享web服务资源融合中的应用等。
②数据挖掘与知识发现：主要研究基础理论、发现算法、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
③语义web与ontology：研究语义web的支撑技术、模型和方法，包括可扩展标记语言（xml，extensible markup language）、xml schemas、资源描述框架（rdf， resource description framework）和知识本体（ontology）等创建语义web的支撑技术。重点研究：设计机器可读的网上信息内容表示、自动推理模式、后基因组语义web的支撑技术、ontology与基因功能注释、知识网格和信息网格。
④生物信息智能处理技术：研究生物智能信息处理中的算法问题，重点研究生物信息资源共享技术和生物信息的知识挖掘。主要包括研究新的dna序列特征分析方法；研究先进、高效的信息分析和数据挖掘手段，从大量繁杂的蛋白质组数据中找出内在联系，揭示蛋白质的功能及相互作用关系。
本方向已完成的主要科研项目包括：基于web的智能信息采集与分类系统，城市流通领域电子商务系统——中国商品交易网、智能信息抽取及其应用研究、中国饲料服务网的研究与开发、电子出版物信息处理系统。本方向已联合培养博士研究生2名，硕士研究生8名。当前在读的联合培养博士研究生6名，硕士研究生6名。
学生问答
（1）问：学习后认证考试的题目由谁来出
认证考试的题目是统一命题的，并定期组织全国考试。考试为闭卷考试，试卷由统一组织评卷。
（2）问:学习课程需要英文基础吗？
学习最好是要掌握一点英文基础，以便能看懂计算机常用的几个单词。但英语不好的同学也不用头大，计算机英语很多都是简写的，而且重复性很高，不是像高中似的要你背很多单词，我们的课程已经把学习的门槛降低了很多，不少内容都是用中文撰写及解释的，所以说你可以放心地学习，但重要的是学好计算机更强调逻辑思维，英语学好更有助于学习计算机知识。

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