Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data
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Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data
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Artikelnr.: 230555462

Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data

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Produktdetails

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  • Powerful, flexible, and easy to use, Python is an ideal language for building software tools and applications for life science research and development. This unique book shows you how to program with Python, using code examples taken directly from bioinformatics. In a short time, you'll be using sophisticated techniques and Python modules that are particularly effective for bioinformatics programming.Bioinformatics Programming Using Python is perfect for anyone involved with bioinformatics -- researchers, support staff, students, and software developers interested in writing bioinformatics applications. You'll find it useful whether you already use Python, write code in another language, or have no programming experience at all. It's an excellent self-instruction tool, as well as a handy reference when facing the challenges of real-life programming tasks.Become familiar with Python's fundamentals, including ways to develop simple applicationsLearn how to use Python modules for pattern matching, structured text processing, online data retrieval, and database accessDiscover generalized patterns that cover a large proportion of how Python code is used in bioinformaticsLearn how to apply the principles and techniques of object-oriented programmingBenefit from the tips and traps section in each chapter
Publisher O'Reilly Media
Publication date January 19, 2010
Edition First Edition
Language English
Print length 521 pages
ISBN-10 059615450X
ISBN-13 978-0596154509
Item Weight 1.55 pounds (700 grams)
Dimensions 7 x 1 x 9.19 inches (17.8 x 2.5 x 23.3 cm)

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Bioinformatics Programming Using Python: Practical Programming for Biological Data

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Software Development Editorial Review

**** The product in review, "Bioinformatics Programming Using Python," has garnered positive feedback from users who find it well-suited for beginners venturing into both programming and bioinformatics. Customers appreciate the clear explanations and the abundance of practical examples, highlighting its effectiveness as a learning tool. Those with some prior coding experience, particularly in Java, report a smoother experience with the material, indicating the book's focus on foundational concepts may pose challenges for absolute novices. Despite some critiques regarding the need for an expanded introductory section, users overwhelmingly underscore the text's value in targeting aspiring bioinformaticians. The book strategically progresses from basic data types and flow controls to more complex concepts like object-oriented programming, integrating useful code templates that aid newcomers in grasping essential data processing tasks. Its comprehensive coverage of utilities for managing and analyzing large datasets reflects the current demands of modern biological research, providing readers the skills they need to navigate beyond traditional spreadsheet methods. Although certain areas, such as numerical computing with libraries like NumPy or SciPy, are noted as lacking, the book still serves as an approachable gateway for those looking to employ Python in bioinformatics workflows. Additionally, the integration of graphical representation tools ensures readers leave with a foundational competence in presenting their findings effectively. Thus, this book is highly recommended for anyone eager to embark on the journey of processing biological data with Python. **

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Vorteile

  • Clear explanations and comprehensive examples make it suitable for beginners.
  • Effectively introduces core programming concepts with a focus on bioinformatics applications.
  • Well-organized structure facilitates learning-by-doing for new programmers.
  • Covers essential utilities for data processing, gathering, and visualization.
  • Good balance of theory and practical skills for real-world biological data analysis.

Nachteile

  • Could benefit from a longer introductory section for absolute novices.

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