Uru:
- Ikike ịtụkwasị obi mmepụta deterministic site na ịde koodu na-agụ ma na-ehicha data ndu na ọgụgụ isi ma jiri Pandas, NumPy na Biopython mee ya n'onwe ya.
- Inwe ike izere ihe ize ndụ nke 'koodu na-ezighi ezi na-arụ ọrụ na-enweghị njehie' site na ịnwale koodu ahụ na obere ọnọdụ nke a maara nsonaazụ ya na nyocha nkwenye.
- Ikike iji guzobe nyocha a na-emegharị ugboro ugboro na ntinye ụdị, ịgha mkpụrụ enweghị usoro na àgwà nchekwa data.
Asụsụ usoro ihe ndụ ọgbara ọhụrụ na-aghọwanye Python. Nhazi ntuziaka na akwụkwọ ndetu ụlọ nyocha ugbu a na-aghọ ahịrị nhazi koodu iri puku kwuru iri puku ahịrị tebụl kwa sekọnd. Na nkeji a, anyị ga-amụta iji AI dị ka onye na-emekọ ihe ọnụ na-ebipụta koodu Python nke na-agụ, na-ehicha ma na-achịkọta data ndụ gị. Ihe dị mkpa bụ ide koodu ahụ na ọgụgụ isi artificial, na-agba ọsọ n'onwe gị ma chọpụta nsonaazụ; Nke a bụ n'ihi na ọ naghị adabere na amụma okwu nke ihe nlereanya ahụ, ma na deterministic (na-enye otu ihe ahụ na ọsọ ọ bụla) mmepụta nke koodu.
Ị na-adịghị mkpa ka ị mara ka koodu na unit a; Ị ga-amụta ikwupụta ebumnobi n'ụzọ ziri ezi ma nye mmepụta.
Kedu ihe kpatara Python na nke ọba akwụkwọ?
Ọbá akwụkwọ Python kacha eji (ọbá akwụkwọ: ngwugwu arụrụ arụ ọrụ) na bayoloji bụ:
- pandas: Iji gụọ data tabular (CSV, Excel) wee rụọ ọrụ kọlụm n'ahịrị. Ngwá ọrụ bụ isi iji nzacha, otu, jikọta tebụl okwu mkpụrụ ndụ ihe nketa.
- NumPy: Maka nhazi ọnụọgụgụ na arụmọrụ matrix; Ọ na-agba ọsọ n'okpuru pandas.
- Biopython: Maka ịrụ ọrụ na usoro DNA/RNA/protein, ịgụ faịlụ FASTA, ntụgharị (ịsụgharị DNA n'ime protein).
- matplotlib / seaborn: Maka ịkpa nkata.
- SciPy/statsmodels: Maka ule ọnụ ọgụgụ.
Ọgụgụ isi maara ụlọ akwụkwọ ndị a nke ọma. Ọrụ gị bụ ikwupụta n'ụzọ doro anya ihe ịchọrọ iji ọbá akwụkwọ na-agba ọsọ na nyochaa koodu emepụtara.
Ntuziaka: Ụdị nwere ike mgbe ụfọdụ "mepụta" (hallucinate) ọrụ ọbá akwụkwọ na-adịghị adị. Ọ bụrụ na koodu ahụ na-enye njehie, atụla ụjọ; mado njehie azụ n'ime ihe nlereanya dị ka a na-emekarị na-edozi ya. Ọ bụrụ na ọ ka naghị arụ ọrụ, lelee akwụkwọ gọọmentị.
Nzọụkwụ site na nzọụkwụ: ikpochapụ tebụl ọnụ
Ka anyị kwuo na ị nwere counts.csv: ahịrị bụ mkpụrụ ndụ ihe nketa, kọlụm bụ ihe nlele, mkpụrụ ndụ na-agụghị akwụkwọ. Usoro izizi a na-ahụkarị:
- Na-ebu: Gụọ tebụl na pandas.
- Nchọpụta: Lelee nha (genes ole, nlele ole), ụkpụrụ efu, aha mkpụrụ ndụ oyiri.
- Nzacha: Tụfuo mkpụrụ ndụ ihe nketa na-agụghị na nlele ọ bụla (ngụkọta ọnụ 0); ndị a bụ mkpọtụ.
- Nchịkọta: Gbakọọ ọnụ ọgụgụ nke agụ n'otu nlele (nha ọba akwụkwọ); Ihe nlele ahụ dị oke ala nwere ike ọ dara.
Ị nwere ike ịnyefe usoro ọrụ a na ọgụgụ isi artificial dị ka ndị a:
Ọrụ: Ị bụ onye enyemaka Python lekwasịrị anya na bioinformatics. Ọrụ: Gụọ faịlụ counts.csv na pandas. Data: ahịrị bụ mkpụrụ ndụ ihe nketa (index=gene_id), kọlụm bụ ihe nlele 24, ụkpụrụ bụ ọnụọgụ raw raw. Achọrọ m: (1) bipụta nha ya, (2) tụfuo mkpụrụ ndụ ihe nketa a na-agụtụbeghị, (3) gosi mkpokọta agụ maka nlele na eserese mmanya. Tinye obere nkọwa Turkish na ahịrị ọ bụla. Naanị nye koodu ọrụ.
Na-emepụta koodu nlereanya; ị na-agba ya. Ọ bụrụ na ịhụ ogidi 24 na ọnụọgụ mkpụrụ ndụ ihe nketa (dịka 15,000-25,000) na mmepụta, ị nọ na egwu. Ọ bụrụ na otu nlele nwere otu ụzọ n'ụzọ iri ka ọtụtụ ọgụgụ dị ka ndị ọzọ, dee ihe nlele ahụ n'ime ala.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Ọnyà uru efu efu: Nwa akwụkwọ nwere ihe ọ pụtara na tebụl metabolomics nke 30; Ihe si na ya pụta bụ ihe nzuzu. Nsogbu: mkpụrụ ndụ ndị na-efu efu jupụtara na ederede "ND" kama NaN (ọ bụghị ọnụọgụ), ya mere a gụrụ kọlụm dị ka ederede. Edoziri ya mgbe m mere ọgụgụ isi na-ekwu "Mee ụkpụrụ ND NaN wee gbanwee kọlụm na ọnụọgụ". Ihe nkuzi: na-ebu ụzọ na-enyocha data raw mgbe niile.
Ikpe 2 - Njehie jikọtara ọnụ: Onye nyocha jikọtara tebụl abụọ (nkwupụta na nkọwa mkpụrụ ndụ ihe nketa) mana mkpụrụ ndụ ihe nketa 2,000 tụfuru. Ihe kpatara: n'otu tebụl ID ahụ bụ "ENSG00000141510", na nke ọzọ ha bụ "ENSG00000141510.14" (ya na nọmba ụdị). Model dere otu ahịrị koodu nke kpochapụrụ nọmba ụdị; E wedara ọnwụ ahụ ka ọ bụrụ mkpụrụ ndụ ihe nketa iri anọ. Ihe nkuzi: dozie usoro ID tupu ịjikọta ha.
Ikpe 3 - Ọnwụ data nke gbachiri nkịtị: Onye ọrụ nka achọpụtaghị na mgbe nyochachara, ọnụọgụ mkpụrụ ndụ ihe nketa gbadara site na 22,000 ruo 8,000; edobere ọnụ ụzọ ezighi ezi (> 10 ngụkọta kama> agụ 10 na nlele ọ bụla). Mkpụrụ ndụ amaara ama (usoro ihe ọmụmụ ụlọ: mkpụrụ ndụ ihe nketa dị ka GAPDH nke a na-egosipụta mgbe niile na sel ọ bụla) kwụsịrị n'ikpeazụ. Ihe nkuzi: lelee maka gene post-filter "ga-enwerịrị".
Nnwale na ọnọdụ amaara (omume kachasị mkpa)
Ụzọ kacha mma ị ga-esi tụkwasị obi na koodu ziri ezi nke ọgụgụ isi mmadụ dere bụ iji obere nlele nwalee ya nke ị maara na mbụ. Dịka ọmụmaatụ, nye tebụl dummy nwere ahịrị 5; jiri aka gbakọọ mkpokọta; Hụ ma koodu ahụ na-enye otu nsonaazụ ahụ.
Tinye ule na koodu nzacha ị dere: Mepụta obere DataFrame nke nwere mkpụrụ ndụ ihe nketa ise, sample 3, kpachaara anya tọọ mkpụrụ ndụ ihe nketa 2 ka ọ bụrụ efu, gosi na nzacha na-atụfu kpọmkwem mkpụrụ ndụ ihe nketa abụọ a. Mee ka ule ahụ nwee ike ime ya.
ikwupụta na-adọ gị aka ná ntị ma ọ bụrụ na koodu ahụ ewepụghị omume a tụrụ anya ya. Nke a bụ ọta kacha sie ike megide ihe ize ndụ nke "nkwubi okwu ụgha" ahụ.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Adịghị ike: "Sachapụ chaatị m."
Dị ike: "counts.csv: ahịrị gene (gene_id index), 24 columns sample, values raw integer. Mee ihe ndị a: kọọ ụkpụrụ efu, tụfuo mkpụrụ ndụ ihe nketa na-agbakọta na 0 n'ofe niile samples, na-ebipụta mkpokọta na-agụ maka onye ọ bụla sample, tụnyere gene count tupu / mgbe filter. Naanị nye ọrụ, kwuru Python code."
Ọdịiche: Ngwa ngwa siri ike na-akọwapụta nhazi data, usoro, na mmepụta nkwado (tupu/mgbe atụnyere). Ihe nlereanya ahụ ekwesịghị iche.
Chaatị atụnyere: AI ka ọ bụ akwụkwọ ntuziaka?
azụmahịa
Bipụta na ọgụgụ isi mmadụ
nyochaa ya n'onwe gị
Ọgụgụ CSV, ntụgharị usoro
Ee
Lelee nha na ụdị
Nzacha, ịchịkọta
Ee
Gụọ tupu/ọ gachaa
Nnwale ọnụ ọgụgụ
Ee (koodu)
Kwenye echiche wee nwalee
"ahịrị ole fọdụrụ?"
Mba (ka koodu ahụ gụọ)
Gụọ ihe mmepụta
Mmetụta ndu nke nsonaazụ ya
akụkụ
Achọrọ nkọwa ndị ọkachamara
Mmejọ ndị nkịtị
- Ịdabere na ọnụ ọgụgụ ihe nlereanya ahụ na-emepụta: "Gịnị bụ nkezi okwu?" Jụọ ajụjụ na koodu, ọ bụghị ihe nlereanya.
- Achọghị ụdị data: Ogidi ọnụọgụgụ dị ka ederede weghachi rịzọlt ezighi ezi.
- Anaghị enyocha ihe nzacha nzacha: Chọpụta na mkpụrụ ndụ ihe nketa tụrụ anya ka dị.
- Ichefu mkpụrụ nke randomness: Ọ bụrụ na edoghị mkpụrụ ahụ na koodu nwere arụmọrụ random, nsonaazụ na-agbanwe oge ọ bụla; repeatability na-emebi.
- Na-agba ọsọ koodu na-agụghị ya: Ọ dịkarịa ala gụọ ihe ndị a ma soro mgbagha.
Ntị: Naanị n'ihi na koodu na-arụ ọrụ apụtaghị na koodu ahụ ziri ezi. "koodu na-ezighi ezi nke na-arụ ọrụ na-enweghị njehie" bụ ọnọdụ kachasị dị ize ndụ na bayoloji; n'ihi na a na-emepụta ihe na-ezighị ezi na nzuzo. Nnwale na ọnọdụ a ma ama na-ewepụ ihe ize ndụ a.
Reproducibility: uru sayensị nke koodu
Na bayoloji, uru sayensị nke nsonaazụ na-adabere n'ikike nke ndị ọzọ (na onwe gị n'ọdịnihu) imepụtaghachi ya. A naghị edekọ ọrụ tebụl akwụkwọ ntuziaka; Ọ dịghị onye maara nke cell na-agbanwe na otú. Koodu ahụ na-edekọ nzọụkwụ ọ bụla. Ya mere, chee echiche banyere nyocha nke ị na-emepụta na ọgụgụ isi dị ka ihe ndekọ echekwara na nkekọrịta, ọ bụghị dị ka igbe otu oge.
Omume atọ dị mkpa maka nyocha a na-emegharị ugboro ugboro. Nke mbụ bụ pinning ụdị: mara ụdị ọba akwụkwọ ị na-eji (dịka pandas 2.2); Ụdị dị iche iche nwere ike inye nsonaazụ dị iche iche. Nke abụọ bụ mkpụrụ nke enweghị usoro: dozie mkpụrụ ahụ na koodu ọ bụla nwere arụmọrụ random ka nsonaazụ ya bụrụ otu na ọsọ ọ bụla. Nke atọ, agbanwela data raw: emetụla faịlụ mbụ ahụ aka, mee mgbanwe niile na koodu ka e wee tụgharịa ya azụ.
Tinye ahịrị ndị na-ebipụta nsụgharị nke ọba akwụkwọ ndị ejiri na mmalite koodu nyocha nke ị dere, ma ọ bụrụ na enwere usoro enweghị usoro, dozie mkpụrụ ahụ na sanp.random.seed(42). Agbanwela raw CSV ma ọlị, chekwaa mmepụta niile na faịlụ dị iche.
Akwụkwọ ndetu Jupyter: ngwakọta nke nyocha na akụkọ
Ebe a na-ejikarị eme ihe na bioinformatics bụ Jupyter notebook (akwụkwọ ndetu: ngwá ọrụ na-ejikọta koodu, mmepụta na nkọwa n'otu akwụkwọ ahụ). Inwe AI na-emepụta koodu ahụ dabere na mkpụrụ ndụ akwụkwọ ndetu, yana usoro nke ọ bụla kewapụrụ site na nkọwa Markdown, na-eme ka ọ dịrị gị na ndị ọrụ ibe gị mfe ịgbaso nyocha ahụ. Nke a na-eme nyocha ahụ ka ọ bụrụ akwụkwọ ndetu ụlọ nyocha, ọ bụghị "igbe ojii".
Ịmata ụdị faịlụ ndu
Mgbe ị na-eji Python na-ahazi data bayoloji, ị ga-ezute ụfọdụ ụdị faịlụ mgbe niile. Tupu ihe nlereanya ahụ enwee ike ịgụ faịlụ nke ọma, ọ ghaghị ịma ụdị usoro ọ dị; Ọ bụrụ na ị nwetaghị usoro ahụ, ị ga-adaba na ọnyà "koodu na-ezighi ezi nke na-arụ ọrụ na-enweghị njehie". Ndị kacha ewu ewu bụ:
usoro
Ọdịnaya
ụgbọ ala dabara adaba
CSV/TSV
Data tebụl (nkwupụta, nha)
pandas
FASTA (.fa/.fasta)
DNA/RNA/protein usoro
biopython
FASTQ (.fq)
Raw usoro na-agụ + àgwà
Biopython, ngwa ọdịnala
VCF
Ndepụta dị iche iche (mgbanwe).
pandas/pysam
GFF/GTF
Nkọwa genome (ọnọdụ mkpụrụ ndụ ihe nketa)
pandas, gffutils
Ọ bụrụ na ịmaghị usoro, buru ụzọ mee ka ihe atụ ahụ mata ya site n'igosi ahịrị nlele ole na ole, wee jụọ maka koodu ọgụgụ:
Ana m enye ahịrị 5 mbụ nke faịlụ dị n'okpuru. Kedu usoro biofile bụ nke a? Kọwaa ihe kọlụm/ubi ahụ pụtara, nyezie koodu na-agụ nke ọma na faịlụ a na Python. Ahịrị 5 mbụ: [mado]
Ụzọ a na-egbochi mmejọ nkịtị na-esite n'echiche nke ụdị na mbụ.
Na nchịkọta
Eke Ọgba bụ isi asụsụ nhazi maka data ndu; pandas, NumPy na Biopython bụ ngwaọrụ ndị bụ isi. AI na-ede koodu a ngwa ngwa, mana ị na-agba ya wee nyochaa ya. Àgwà kachasị mkpa bụ iji obere nlele nwalee koodu ahụ nke ị maara nsonaazụ ya wee tinye nkwenye n'ime koodu ahụ. Dabere na mpụta deterministic nke koodu ị na-agba, ọ bụghị ntule ọnụ.
Ọrụ ngwa
Bipụta koodu nwere AI na-agụ tebụl CSV ị nwere (ma ọ bụ otu nlele), bipụta nha ya, wee kpochapụ mkpụrụ ndụ ihe nketa efu. Wee tinye ule nkwuputa site na ihe nlereanya nwere ahịrị 5 nke data dummy. Gbaa koodu; Rịba ama ọnụọgụ mkpụrụ ndụ ihe nketa tupu na mgbe nzacha. Lelee na mkpụrụ ndụ ihe nketa ụlọ (dịka GAPDH/ACTB) ka dị na nsonaazụ ya.
ndetu
- [ ] Ahụrụ m nha na ụdị data ahụ tupu ịhazi ya.
- [ ] Ejizila m ụkpụrụ efu efu.
- [ ] Atụlere m ọnụọgụ nke ahịrị tupu / mgbe nzacha.
- [] M gbakwunyere ule nkwuputa na ọnọdụ amaara m.
- [ ] Ehapụrụ m ngụkọ/gbakọọ na koodu, ọ bụghị ihe nlereanya.
- [ ] Agụrụ m nkọwa nke koodu ahụ wee soro mgbagha.