Dominio de Python para bioinformática: Cómo escribir código Python flexible, documentado y probado para la informática de investigación

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso completo para aprender bioinformática, ya que ofrece ejemplos prácticos, una explicación exhaustiva de los conceptos y se centra en las habilidades de desarrollo de software necesarias para los bioinformáticos. Sin embargo, algunos códigos proporcionados en el libro pueden estar rotos, lo que puede dificultar el progreso sin ayuda adicional.

⬤ Excelente para aprender bioinformática con ejemplos prácticos de retos reales.
⬤ Explicaciones detalladas del razonamiento detrás de las soluciones.
⬤ Valiosa discusión sobre el ensamblaje de programas y el uso eficaz de los datos.
⬤ Incluye contenido sobre pruebas y documentación en programación.
⬤ Adecuado para personas con cierta experiencia en programación.

⬤ Algunos ejemplos de código están rotos, lo que puede requerir ayuda externa para arreglarlos.
⬤ Puede no ser adecuado para completos principiantes en biología o programación sin conocimientos previos.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Mastering Python for Bioinformatics: How to Write Flexible, Documented, Tested Python Code for Research Computing

Contenido del libro:

Los científicos necesitan urgentemente formación en bioinformática. Demasiados programas bioinformáticos están mal escritos y apenas se mantienen, normalmente por estudiantes e investigadores que nunca han aprendido conocimientos básicos de programación. Esta guía práctica muestra a profesionales y estudiantes de bioinformática postdoctorales cómo explotar las mejores partes de Python para resolver problemas en biología, creando al mismo tiempo software documentado, probado y reproducible.

Ken Youens-Clark, autor de Tiny Python Projects (Manning), demuestra no sólo cómo escribir código Python eficaz, sino también cómo utilizar pruebas para escribir y refactorizar programas científicos. Aprenderá las últimas funciones y herramientas de Python, como linters, formateadores, comprobadores de tipos y pruebas para crear programas documentados y probados. También abordará 14 retos en Rosalind, una plataforma de resolución de problemas para aprender bioinformática y programación.

⬤ Crear programas Python de línea de comandos para documentar y validar parámetros.

⬤ Escribir pruebas para verificar refactorizar programas y confirmar que son correctos.

⬤ Abordar ideas bioinformáticas utilizando estructuras de datos Python y módulos como Biopython.

⬤ Crear atajos reproducibles y flujos de trabajo usando makefiles.

⬤ Descifrar formatos de archivos bioinformáticos esenciales como FASTA y FASTQ.

⬤ Encontrar patrones de texto usando expresiones regulares.

⬤ Utilizar funciones de orden superior en Python como filter(), map() y reduce().