Nó thực sự phụ thuộc vào những gì bạn muốn làm. Về lý thuyết, bạn có thể làm tương tự với cả hai ngôn ngữ, nhưng trong thực tế, chúng hoạt động hoàn toàn khác nhau để toàn bộ điều gì đó có thể đơn giản trong Python nhưng khó khăn trong R và ngược lại.
Python: Đầu tiên tôi đã học và học nó là một giới thiệu thực sự về lập trình. Học những điều cơ bản về các vòng lặp và nếu các tuyên bố là một khởi đầu tuyệt vời. Tôi đã sử dụng Python gần như độc quyền trong hơn một năm trong việc lập trình từ lọc đơn giản đến tìm kiếm họa tiết. Tuy nhiên, điều đó không tốt khi làm việc với dữ liệu được giữ ở định dạng bảng [tôi biết về gấu trúc, xin đừng @ tôi] và tôi đã tiếp tục chạy qua một công cụ để phân tích dữ liệu mà ai đó đã biến thành gói R thay vì một chương trình để Chạy trên dòng lệnh, vì vậy tôi cần học R.
R: Thật tuyệt vời cho việc thao túng các bảng. Nó có một loại dữ liệu gọi là khung dữ liệu, duy trì bảng làm bảng và cho phép tất cả các loại thao tác mạnh mẽ và nhanh chóng của dữ liệu trong bảng của bạn - điều này nhanh hơn và tốt hơn so với các vòng lặp thông qua danh sách danh sách trong Python. Python có một gấu trúc người gọi gói hữu ích để sao chép điều này nhưng tôi không bao giờ có cú pháp, tôi không biết tại sao, những người khác làm, nhưng tôi không phải là bạn với nó. Nhưng lý do chính khiến tôi đưa ra R thay vì cố gắng để trở nên tốt hơn với Pandas là rất nhiều công cụ phần mềm để phân tích dữ liệu RNA-seq như Sleuth, DESEQ, v.v. là các gói R và biết một số cú pháp R thực sự giúp chúng hoạt động. Nếu bạn có một thiết kế kinh nghiệm hơi khác với những gì người sáng tạo mong đợi, thì bạn cần biết một số R để có được điều này. Cuối cùng, trong khi tôi thực sự yêu thích Matplotlib [Python], tôi thấy rằng việc tạo ra các lô trong GGPLOT [R] chỉ dễ dàng hơn. Có lẽ đó là bởi vì có một cộng đồng lớn hơn sử dụng nó, vì vậy nhiều lời khuyên trực tuyến, nhưng GGPLOT đã giúp tôi tạo ra những âm mưu, đối với tôi, hầu như không thể làm được trong Python. Vì vậy, vào cuối thời gian làm việc trong một dự án Compbio, tôi đã chuyển từ làm việc 90% Python [10% bash] sang 10% Python, 50% R và 40% Bash/AWK.
Nhưng tôi nghĩ thời gian của tôi làm việc với Python làm cho tôi tốt hơn và thông minh hơn. Gần đây tôi mới cố gắng làm một cái gì đó trong vỏ bọc, nhận ra rằng đó là một công việc quá lớn cho điều đó và sau đó sử dụng Python. Đó là một công việc một chút [đối với tôi] và tôi cần phải học một vài mô -đun mới để có được các tính năng để hoạt động, nhưng thời gian học của tôi, Python vẫn có giá trị. Nó có thể là có thể sử dụng R, nhưng mặc dù thời gian sử dụng R cho phần lớn mọi thứ, tôi thậm chí sẽ không thử nó.
Vì vậy, lời khuyên của tôi: Tìm hiểu Python nếu bạn không biết bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Sử dụng nó và bash cho mọi thứ bạn có thể. Sau đó, hãy cố gắng tìm hiểu một số R. Đặc biệt nếu có các gói trong khu vực của bạn sẽ giúp bạn. Ngoài ra, hãy xem blog này với một số lời khuyên về học tập compbio và cách tiếp cận mã hóa như một nhà sinh vật học: Badgrammargoodsyntax.com
Đối với một nhà sinh vật học hoặc nhà khoa học y sinh bắt đầu trong khoa học dữ liệu, có vẻ như hai ngôn ngữ này có thể thay thế cho nhau và đối với một số chức năng, chúng là. & NBSP; Tuy nhiên, cũng có sự khác biệt rõ ràng giữa họ, và câu trả lời là, nó phụ thuộc vào những gì bạn đang cố gắng làm. Python dựa trên C, nó là ngôn ngữ phát triển phần mềm sâu sắc và lớn và trực quan. & NBSP; Nó dễ học hơn nhiều ngôn ngữ khác và bạn không cần phải hoàn toàn thông thạo để sử dụng nó cho bộ gen hoặc phân tích dữ liệu sinh học khác. & NBSP; Nó có thể thực hiện một số thống kê, và là một ngôn ngữ kịch bản tuyệt vời để giúp bạn liên kết quy trình làm việc hoặc các thành phần đường ống của bạn với nhau. Hãy nghĩ về nó như là mô liên kết. is based on C, it is a software development language which is deep and huge and intuitive. It is easier to learn than many other languages,
and you don’t need to be totally fluent in order to make use of it for genomics or other biological data analysis. It can do some statistics, and is a great scripting language to help you link your workflow or pipeline components together. Think of it as connective tissue. R là một ngôn ngữ thống kê và trực quan hóa sâu sắc và lớn và toán học. & NBSP; Một khi bạn biết theo cách của mình xung quanh nó, bạn có thể tiến hành phân tích thống kê về hầu hết mọi thứ và bạn cần một mức độ lưu loát tốt để sử dụng tốt nhất nó. & NBSP; Nó có thể được sử dụng như một ngôn ngữ kịch bản nhưng đó không phải là sức mạnh của nó. Hãy nghĩ về nó như là sợi cơ. is a statistical and visualization language which is deep and huge and mathematical. Once you know your way around it you can conduct statistical analysis of almost anything, and you need a
good degree of fluency in order to make best use of it. It can be used as a scripting language but that is not its strength. Think of it as muscle fibers. Chúng tôi đã khảo sát một số trang web khoa học công nghệ và dữ liệu đáng kính và đến với sự đồng thuận chung sau đây: Để thảo luận thêm về Python và R cho khoa học dữ liệu, vui lòng truy cập các trang web sau:
- Về
- Vùng
- Vùng đông nam
- Vùng trung tâm
- Vùng Đông Bắc
- Khu vực phía Tây
- Điều tra viên chính
- Chương trình
- Các chương trình Cobre
- Các chương trình Inbre
- Các chương trình CTR
- Vùng
- Tin tức
- Phỏng vấn
- Blog
- Tài nguyên
- Tài nguyên đào tạo
- Gửi chương trình
- Cơ hội nghề nghiệp
- Sự kiện
- Chia sẻ một sự kiện với các thành viên NAIPI
- Câu hỏi thường gặp
- Thành viênMembership
Bắt đầu với R và Python cho tin sinh học: vì sinh học được bão hòa với các bộ dữ liệu phức tạp phải được sắp xếp, khám phá và nhìn vào thành công, bất cứ ai xử lý việc tạo dữ liệu, phân tích hoặc ra quyết định dựa trên dữ liệu phải đạt được một số mức độ của Kỹ năng khoa học dữ liệu. Trong hầu hết các cài đặt sinh học và y sinh, bạn sẽ được dự kiến sẽ chạy hoặc thực hiện các chương trình được viết bởi Python, R và các chương trình khác. Đó là lý do tại sao chúng tôi cung cấp các hướng dẫn mã hóa dễ thực hiện, có cấu trúc và đơn giản được thiết kế xung quanh các thách thức tin sinh học. Để xem đường dẫn đầy đủ khi bắt đầu, hãy khám phá các liên kết bên dưới hoặc truy cập liên kết Cổng thông tin và bắt đầu! As biology is saturated with complex datasets that have to be sorted, explored, and “looked into”, anyone handling data generation, analysis, or decision making based on data has to gain some level of “data science” skills. In most biological and biomedical settings, you will be expected to run or implement programs written by Python, R, and others. That is why we offer easy-to-follow, structured, and simple coding tutorials designed around bioinformatics challenges. To view the full path on getting started, explore the links below or go to the learn portal link and get started!
R và Python được sử dụng như thế nào trong tin sinh học?
Tin sinh học có thể được định nghĩa là ứng dụng của các công cụ tính toán để tổ chức, phân tích, hiểu, trực quan hóa và lưu trữ thông tin liên quan đến các đại phân tử sinh học. Mã ra mắt các tập lệnh khác được phát triển bởi một lập trình viên có kinh nghiệm hơn. Do đó, tất cả mọi người xử lý dữ liệu [và đặc biệt là dữ liệu OMIC] cần phát triển sự hiểu biết về cách đọc, viết, thay đổi hoặc tối ưu hóa mã.
Mã hóa là rất quan trọng đối với tin sinh học. Có một chuyên gia sinh học nói với bạn rằng họ chưa bao giờ có một lớp lập trình giống như có một MD nói với bạn rằng họ không bao giờ được giải phẫu. Chẳng mấy chốc, bạn sẽ nhận ra rằng để tin vào bản tin sinh học, bạn phải có kiến thức tối thiểu về lập trình, ngay cả khi chạy phần mềm khác của người khác. Bạn có thể là một nhà sinh học cơ bản và thực hiện phân tích bằng cách sử dụng phần mềm có sẵn nhưng ngay khi bạn muốn sửa đổi một số đầu ra, đầu vào hoặc cài đặt, bạn sẽ thường bị giới hạn nếu bạn không thể đi sâu hơn vào mã và ít nhất là đọc nó để đọc nó Thay đổi nó theo những gì bạn muốn làm.
Do đó, bạn có thể xem xét các ví dụ thực tế về các ngôn ngữ kịch bản để trực quan hóa và có ý nghĩa của dữ liệu sinh học.
Tìm hiểu và truy cập thêm: //edu.omicslogic.com/biommed-inging-started-with-bioinformatics-in-r-and-python
Về naipi