生信编程实战：基因组操作与数据分析详解

生信技能树编程实战题-题目整理版1是一份针对生物信息学（Bioinformatics）领域编程的实战练习集合，主要围绕Python这一编程语言展开，适合生信分析人员提升技能。课程内容涵盖了多个核心生信任务，从基础操作到进阶应用，包括但不限于： 1. **编程基础入门**： - 生信人员如何系统入门Python、Perl、R和Linux，强调编程语言在生信分析中的角色。 2. **数据处理与分析**： - 对FASTQ文件的处理，如截取特定碱基、序列长度统计、碱基频率计算等。 - 数据格式转换，如FASTQ转FASTA，以及DNA/RNA序列的相关操作。 - 数据筛选和排序，如提取指定ID或按长度/名称排序。 - 序列操作的高级技巧，如根据坐标取序列，多文件合并。 3. **基因组分析**： - 了解hg19和hg38基因组序列，探究不同版本的基因分布和特征。 - 通过GTF文件探索基因转录本结构，实现ID转换。 - 下载和解析KEGG数据库信息，进行超几何分布检验。 - 染色体定位和坐标操作，如获取指定位置的序列或位置信息。 4. **基因表达与统计分析**： - 计算counts矩阵到RPKM矩阵的转换，支持临床数据的表达矩阵生存分析。 - 多个差异分析结果的交集与并集操作。 - 根据GTF文件获取基因的染色体坐标信息。 5. **高级技术实践**： - SNP注释和格式化输出，以及bowtie2工具的下载、安装和使用。 6. **实验数据处理**： - NCBI数据库资源的利用，如下载人类外显子的坐标文件，并编写代码统计外显子区域的长度，以Rbioconductor的TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene包为例。 这些题目旨在帮助生信分析人员通过实际操作掌握Python在基因组学、转录组学、序列分析和数据挖掘等领域的应用，提升他们的编程能力和数据分析技巧。每个主题都具有一定的挑战性，不仅涵盖理论知识，也锻炼了问题解决和数据处理的实际能力。