python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因

目前来说，做生物信息学的人越来越多，但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人：

老本行是做实验的，做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)

主要是做生信的，主要涵盖高通量测序数据分析，组学数据分析等等，专门从事生物学数据分析的这群人，其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军，以调包写R，python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规的数据的处理和分析等等。那么其实这群人，我个人认为对python的编程要求不是很高，在coursera先上两门课程，然后照着参考书在项目中练练就熟络了。

也是做生信的，但是主要以写包为主，什么意思？就是以开发算法供给第二类人用，做这部分工作的人需要具有良好的数理基础，所以一般大部分都是本科属于物理，数学等理工科的人在做这部分工作。当然对编程也提出较高要求。

我入门生物信息学是通过R语言入门的，但是接触到了python，这个也是目前用户数量数一数二的语言。python去做生信得优点是①过程更加直观，因为常见的R包功能一般已经封装好了，直接应用就可，虽然足够简单友好，但是不利于长期学习②基因组数据一般比较大，python速度一般比R快。

下面我就记录一个通过python做生信分析的流程。

使用的数据集是GSE5583，来自于2006年的基因芯片结果，该芯片目的是提取野生型和HDAC1小鼠胚胎干细胞用于Affymetrix微阵列上的差异RNA。

导入包

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%reset -f

# In[*]

import seabor