本文主要是介绍生信常用软件，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.序列比对软件： http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_sequence_alignment_software
2.测序质量评估： http://seq.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=1806
这篇关于生信常用软件的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
生信代码入门：从零开始掌握生物信息学编程技能
少走弯路,高效分析;了解生信云,访问 【生信圆桌x生信专用云服务器】 : www.tebteb.cc 介绍 生物信息学是一个高度跨学科的领域，结合了生物学、计算机科学和统计学。随着高通量测序技术的发展，海量的生物数据需要通过编程来进行处理和分析。因此，掌握生信编程技能，成为每一个生物信息学研究者的必备能力。 生信代码入门，旨在帮助初学者从零开始学习生物信息学中的编程基础。通过学习常用
生信圆桌x生信分析平台：助力生物信息学研究的综合工具
介绍 少走弯路,高效分析;了解生信云,访问 【生信圆桌x生信专用云服务器】 : www.tebteb.cc 生物信息学的迅速发展催生了众多生信分析平台，这些平台通过集成各种生物信息学工具和算法，极大地简化了数据处理和分析流程，使研究人员能够更高效地从海量生物数据中提取有价值的信息。这些平台通常具备友好的用户界面和强大的计算能力，支持不同类型的生物数据分析，如基因组、转录组、蛋白质组等。
生信软件34 - 大幅提升Python程序执行效率的工具Pypy
在生信开发过程中，会大量使用Python脚本，除了多进程和多线程编程提高程序运行效率外，还可以借助效率更高的Python解释器来提高程序的运行速度， CPython 使用c语言实现的解释器， PyPy 使用python语言的子集RPython实现的解释器，一般情况下PyPy比CPython快4倍左右。 1. 比较解释器的运行效率 # task.pyimport timedef compute
外泌体相关基因肝癌临床模型预测——2-3分纯生信文章复现——5.拷贝数变异及突变图谱（2）
内容如下： 1.外泌体和肝癌TCGA数据下载 2.数据格式整理 3.差异表达基因筛选 4.预后相关外泌体基因确定 5.拷贝数变异及突变图谱 6.外泌体基因功能注释 7.LASSO回归筛选外泌体预后模型 8.预后模型验证 9.预后模型鲁棒性分析 10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析 11.列线图，ROC曲线，校准曲线，DCA曲线 12.外部数据集验证 13.外泌
生信机器学习入门3 - Scikit-Learn训练机器学习分类感知器
1. 在线读取iris数据集 import osimport pandas as pd# 下载try:s = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'print('From URL:', s)df = pd.read_csv(s,header=None,encoding='utf-8'
生信软件32 - 变异位点危害性评估预测工具合集
转换和颠换如发生在基因的蛋白编码区内，根据点突变对和蛋白质翻译产生的影响定性，可以把点突变分为同义突变和非同义突变二种。 1. 基本概念 1.1 同义突变(synonymous mutation) 碱基替换不引起氨基酸改变称为同义突变。 1.2 非同义突变(non-synonymous mutation) 碱基替换引起编码氨基酸改变称为非同义突变。 1.2.1 错义突变 碱基替换引起
生信圆桌x生信宝典：掌握生物信息学的全面指南
少走弯路,高效分析;了解生信云,访问 【生信圆桌x生信专用云服务器】 : www.tebteb.cc 介绍 生物信息学作为跨学科的前沿领域，融合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多种学科知识，已成为现代生物学研究中不可或缺的一部分。然而，由于其学科交叉性强、内容庞杂，许多初学者在进入这个领域时常感到困惑和迷茫。《生信宝典》正是为了解决这一问题而编写的，旨在为生物信息学的初学者和
生信圆桌：专业生信服务器与平台服务的提供者
生信圆桌是一个专注于提供生物信息学（生信）服务器和平台服务的领先企业，致力于为全球科研机构、企业和独立研究者提供高性能的生信分析解决方案。随着生物信息学研究对计算资源的需求日益增加，生信圆桌凭借其先进的服务器技术和专业的服务团队，成为了生信领域中不可或缺的合作伙伴。 访问生信圆桌,使用生信云。高效分析少走弯路 www.tebteb.cc 生信圆桌的核心服务 高性
生信圆桌x生信友好期刊：助力生物信息学研究的学术平台
介绍 生物信息学作为一门交叉学科，近年来得到了快速发展。为了促进生信领域的科研交流，许多学术期刊开始关注并专门发表生物信息学相关的研究成果。这些期刊被称为“生信友好期刊”，它们为研究人员提供了一个展示和传播最新科研成果的重要平台。 访问生信圆桌,使用生信云。高效分析少走弯路 www.tebteb.cc 生信友好期刊的主要特点 专注生信领域： 生信友好期刊专注于生物信
用Python实现生信分析——次结构预测详解
次结构预测是指预测生物大分子（如RNA和蛋白质）在不考虑其三维结构的情况下的局部折叠模式。次结构通常指二级结构，例如RNA中的碱基对或蛋白质中的α-螺旋和β-折叠。通过预测这些结构，我们可以更好地理解分子的功能和作用机制。 1. RNA二级结构预测 RNA二级结构 主要由碱基配对形成，包括发夹（hairpin）、茎环（stem-loop）、假结（pseudoknot）等结构。RNA二级结构预测