Perl，R，Python在生物信息学中是怎样的角色？

Posted 2023-03-19

应该说Python/Perl是相互替代的脚本语言，但个人推荐用Python, 虽然很多老的生物信息软件是用Perl,Python学习曲线好，功能也更强大，是发展趋势。这两个语言主要是做数据预处理、文本处理和格式转换、对算法效率要求不高的分析软件开发，系统管理和pipeline搭建等工作。R语言主要的优势是大量的统计包的支持，数据统计分析中非常常用。Python和R有良好的接口。关于绘图很多人用R,其实Python的Matplotlib的绘图效果比它漂亮很多，也更强大。对pipeline的搭建shell编程更适合，是一个不可缺少的技能。与数据库相关的工作需要用到SQL， Linux : 操作系统，是基础。 生物信息对Linux的要求其实并不高，并不是要做系统开发者或管理员，只需要会用就行。复制粘贴、处理数据、安装软件等。生物信息软件：标准数据分析。 生物信息学的数据格式已经基本标准化，大部分工作可以直接用软件完成。Perl和Python：处理个性化问题、软件之间的对接。 这两门语言至少应该熟练掌握一门自己写程序用，另外一门要能看得懂。 写点小脚本感觉差别不大，但是perl写大程序不合适。 很多人认为python是趋势，但至少截止目前更多生信软件是用perl写的。 所以，如果刚开始学，建议主打python, 看懂perl。R ：数据处理、统计、绘图、数据分析。 R语言的数据结构跟其他语言差异较大、而且总感觉语法比较散，不好记。但是R的软件包却异常强大。数据处理的reshape2, dplyr；绘图的ggplot2；还有Bioconductor里的几千个包。不得不会。

参考技术A

ython和perl没有最优之说，甚至你可以两者都不会，照样可以成为很好的生信学者，在我看来，系统学习一门programming language才是更重要的，比如java,C, 然后回过头来在看perl，Python，你会发现比起programming language，这些script language更简单易读一些，也容易上手。你不需要成为这两门语言的专家，只需要能够阅读，并参照着写代码来处理你遇到的问题即可，更甚，可以直接跳过per和Python的学习，直接了解Bioperl和BioPython就行了，二者为生信学者提供了强大的工具。另外，语言没有最优之说，针对自己遇到的问题，身边的朋友，学习难易度，恰当选择一门语言才更重要。 比如你身边都是学习python的,那么当你开始学习Python的时候，会有很多懂行的人来帮助你，所带来的进步是非常大的，相比自己去摸索一门语言来说，效率高很多。R是目前生信领域应用非常广泛的统计分析语言，我个人认为R在生信领域的统计分析有着统治地位，当然，其他软件并不是说不好，我身边也有人用matlab和SAS，我觉得选择更适合自己的即可，还是上面那个观点，和周围人一起学习更重要，而不是纠结使用哪个软件。 因为R是开源！这就有了无限可能~ 很多R包是专门针对某一特殊的生物问题而设计的，个人认为学好R非常重要！ 不管是任何组学研究，所得到的结果都会使用R分析。所以在我心中，R属于必学的语言之一。

参考技术B

Perl处理文本超级好用。Python在这方面不如Perl方便省事。但是Python也有他好用的一方面，靠使用时自己的体会了。Perl 处理文本信息，Python和Perl写模块流程，妥妥的。我不喜欢Python是趋势的说法，这句话听起来好像有道貌岸然的成分。R用来统计画图的，在统计语言中比较好写好学，但是统计的话还要懂统计学方面的计算理论。，perl用来做大部分文本处理工作，网页内容抓取，以及其他日常的批量处理工作。有一些即写即丢的一次性小脚本，也可以写一些有比较大功能的程序。R拿来做统计，跑各种图表，方便，效果又好。现在很多生物信息学的软件都是R包的形式。

生物信息析编程Perl 还是Python？

经常有人问学习生物信息，需要学习编程，到底是选择学习Perl还是Python。有的人推荐perl，认为perl简单好学，足够用了，所以学习perl。而另外一些人则是认为学习python，python语法优雅，功能强大，而且更加流行。那么到底该选择学习哪种语言呢？今天我们就来聊一聊。

其实不仅仅是学择编程语言这个问题，其实生活中有太多这样让人纠结的场景。比如，这些年来我一直在纠结以后娶高圆圆呢还是范冰冰呢？哪个我都不舍得。当然结果大家都知道的，何不怜取眼前人了；还有中午吃牛肉饭还是鸡肉饭呢？这将是困扰处女座直到晚餐时间依然悬而未决的难题。现在社会，选择越多，反而得到的越少。

那么选择perl还是python，首先我们要明确几个问题。

1、我们为什么要学习编程？

2、为什么只有perl和python？

3、两个语言各有什么特点？

明确这三个问题之后，结合自身情况相信你会做出一个合适的选择。

一、学习生物信息，为什么要学习编程？

首先，对软件结果进行二次处理，我们通过生物软件得到的结果，需要进行很多的二次处理，比如设置条件过滤数据，合并结果，提取序列等，都需要编程，编程可以极大的提高效率。比如提取序列这件事情，我曾经就看到不会编程的人不断地复制粘贴，复制粘贴，这样既浪费时间，又容易出错。而编程几秒钟就能解决问题。这就是为什么我们课程的宣传语中说的“为什么别人1分钟完成的工作，你需要24小时呢？”

第二，生物信息分析中往往需要处理多样品，比如一次处理1000个样品，这1000个样品数据处理方式完全一致，都是过滤数据，序列拼接，基因组分析等。如果一个一个样品来处理，就需要处理1000次。而会编程，则可以进行批量处理，提升效率；

第三，流程化处理，每个样品数据需要分别进行数据质控过滤一直到完成处理，可能需要10个步骤，如果一步步来，则非常耗时，而且需要很多等待时间，前一步完成，才能进行下一步的操作，但是如果可以编程，就可以进行自动化的处理，一步到位，运行脚本，第二天早上来看结果，而不需要夜里值班；

第四，一些生物软件本身就是用程序编写的，可以将自己的想法，通过程序来实现。所以，学习生物信息编程是必须的。

二、为什么只有perl和python？

其实除了perl和python还有其他一些语言，主流的是perl和python。其实其他语言也能完成完成所需要的工作，只不过这里涉及到一个效率的问题。比如提取序列，C语言，java等都能完成，只不过这些语言处理问题可能需要10条语句，而perl只需要一条语句。

首先，这两种语言都被称为脚本语言，perl和python都支持正则表达式，非常善于处理文本，而生物数据本质上就是文本，生物信息分析本质上也就是处理文本。

第二，这些语言都根植于Linux平台，无需编译可以直接执行；

第三，作为脚本语言，不需要提前定义变量，也不用严格区分变量类型，比如C语言中要定义一大堆整形，浮点型，单精度与双精度浮点型这么多复杂的概念，perl和python都不需要；

第四，用来处理生物信息，这些语言都集成了大量第三方工具，比如perl的CPAN模块库，python也有类似的模块库。生物信息中常见的bioperl项目和biopython项目等；

第五，已经有大量的生物软件用这两种语言编写，比如perl编写的rnamer，nucmer，sspace，python编写的qiime等。

所以，我们看到，这两种语言都非常适合用来做生物信息，尤其是perl，简直是Born for Bio。

三、这两个语言之间有什么差别呢。

 Perl 一般被称为“实用报表提取语言”（Practical Extraction and Report Language），Perl 最初的设计者为拉里·沃尔（Larry Wall）也就是我们课程的封面人物。perl的吉祥物是骆驼。Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年发明，python

的吉祥物是蟒蛇。设计perl的是语言学家，设计python的是数学家。虽然二者都能完成同样的工作，但是语言风格上却有非常大的差别，perl是艺术性的而python是富有逻辑性的，也就是二者在编程思想上有明显的不同，甚至是对立的。perl追求的是There's More Than One Way To Do It。而在The Zen of Python中，则强调There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。解决问题最好的方式只有一

种。因此，perl的语法更自由，可以随便写，perl程序里，有各种各样奇特甚至说奇葩的操作符，这些操作符往往能非常高效解决问题，所以，perl的程序一般看起来非常乱，天马行空，因为解决问题方法不止一种。而python则追求优雅，python的程序看起来非常整洁，语法简洁，格式工整，便于阅读。所以，选择哪种看个人喜好。

此外，如果单纯是处理生物信息，并且没有多少编程基础，那么perl是一个很好的选择，perl比较容易，学会小骆驼中的正则表达式，就可以解决绝大部分的问题，剩余的掌握复杂数据结构就可以，比如引用。而python的话则需要掌握的较深，特别是python对象和变量之间的关系，掌握好python对象的处理方式，才能游刃有余的解决问题。

如果实在是哪个都不愿放弃，那就两个一起学吧，先学习perl，再学习python。而我还是同样的观点，其实这个问题的本质并不在于我们选择学习哪个，而是是否能够学好。我们经常看到有人电脑里收藏几百份生物信息学习的资料，微信天天分享和收藏相关的信息，但是从来都没有认真看过，还不如一份资料，认真学习。

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