Python作为一种功能强大的编程语言，在生物信息学领域有着广泛的应用。它以其简洁的语法、丰富的库和强大的数据处理能力，成为了生物信息学研究者们的首选工具。
Python在生物信息学中的应用
序列分析
- 使用
BioPython库进行DNA/RNA序列分析。 - 利用
Biopython进行基因注释和功能预测。
- 使用
数据可视化
- 使用
matplotlib和seaborn库进行数据可视化，帮助研究者更好地理解数据。 - 利用
Plotly和Bokeh进行交互式可视化。
- 使用
机器学习
- 使用
scikit-learn库进行机器学习模型的构建和训练。 - 利用
TensorFlow和PyTorch进行深度学习模型的开发。
- 使用
生物信息学工具开发
- 使用Python开发自动化脚本，提高工作效率。
- 利用
Django或Flask构建生物信息学网站和应用。
扩展阅读
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