免费提供的计算分子生物学工具。

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Biopython on the Python Package Index (PyPI) Biopython on the Conda package conda-forge channel pre-commit.ci status Linux testing with CircleCI Windows testing with AppVeyor GitHub workflow status Research software impact on Depsy The Biopython Project

Biopython README 文件

Biopython 项目是一个国际性的组织，致力于开发和提供免费 Python 工具，用于计算分子生物学。

本 README 文件主要面向对使用 Biopython 源代码感兴趣的人，无论是从https://biopython.pythonlang.cn 网站发布的版本，还是从我们的 GitHub 代码库https://github.com/biopython/biopython

我们的以用户为中心的文档，包括Biopython 教程和食谱，以及 API 文档，是由我们的代码库使用 Sphinx 生成的。

NEWS 文件总结了 Biopython 每个版本的更改，同时DEPRECATED 文件记录了 API 的中断。

Biopython 软件包是开源软件，以慷慨的条款提供。有关详细信息，请参阅LICENSE 文件。

如果您使用 Biopython 在工作中为科学出版物做出贡献，我们要求您引用我们的应用笔记（如下）或我们网站上列出的模块特定出版物之一

Cock, P.J.A. 等人。Biopython：用于计算分子生物学和生物信息学的免费 Python 工具。生物信息学 2009 年 6 月 1 日；25(11)：1422-3 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp163 pmid:19304878

对有耐心的人

Python 包含包管理系统 "pip"，它应该允许您使用一条终端命令安装 Biopython（如果需要，还包括其依赖项 NumPy）、升级或卸载

pip install biopython
pip install --upgrade biopython
pip uninstall biopython

自 Biopython 1.70 版本以来，我们已在 PyPI 为 Linux、macOS 和 Windows 提供了预编译的二进制 wheel 软件包。这意味着 pip 安装应该很快，不需要编译器。

作为开发人员或潜在的贡献者，您可能希望自行下载、构建和安装 Biopython。以下将进行描述。

Python 要求

我们目前建议使用来自 https://pythonlang.cn 的 Python 3.11

Biopython 目前支持并测试以下 Python 实现

可选依赖项

Biopython 需要 NumPy（请参阅 https://numpy.com.cn），如果您使用 pip 安装 Biopython，它将自动安装（以下将说明如何自行编译 Biopython）。

根据您计划使用 Biopython 的哪些部分，还有一些其他可选的 Python 依赖项，如果需要，可以稍后安装

此外，还有一些第三方工具可能需要安装，例如独立的 NCBI BLAST、EMBOSS 或 ClustalW。

从源代码安装

我们建议使用 PyPI 上可用的预编译二进制 wheels。

pip install biopython

但是，如果您需要自己编译 Biopython，编译时需要以下内容

  • Python 包括开发头文件，如 python.h，在 Linux 上通常不默认安装（尝试查找并安装名为 python-dev 或 python-devel 的软件包以及 python 软件包）。

  • 适用于您 Python 版本的适当 C 编译器，例如 Linux 上的 GCC，Windows 上的 MSVC。对于 Mac OS X 或现在称为 macOS 的操作系统，使用 Apple 的命令行工具，可以通过终端命令安装

    xcode-select --install

    这将提供安装 Apple 的 XCode 开发套件，但不是必需的，并且会占用大量磁盘空间。

然后，下载并解压缩我们的源代码，或者使用 git 获取。现在切换到 Biopython 源代码文件夹，并运行

pip install -e .
python setup.py test
sudo python setup.py install

如果需要，用您的特定版本替换 python，例如 python3 或 pypy3。

要排除需要互联网连接的测试（这些测试可能需要很长时间），请使用 --offline 选项

python setup.py test --offline

如果您需要进行额外的配置，例如更改安装目录前缀，请键入 python setup.py。

测试

Biopython 包含一系列回归测试，以检查是否一切运行正常。要运行测试，请转到 Biopython 源代码目录，并键入

pip install -e .
python setup.py test

如果您想跳过在线测试（在重复测试时推荐这样做），请使用

python setup.py test --offline

如果您看到跳过测试的消息警告，请不要惊慌

test_DocSQL ... skipping. Install MySQLdb if you want to use Bio.DocSQL.

这通常意味着某个软件包未安装。如果它在您不打算使用的模块的测试中出现，您可以忽略它。如果您确实想使用该模块，请安装所需的依赖项并重新运行测试。

某些测试可能因网络问题而失败，这通常是由于偶然或服务中断。如果重新运行测试后问题仍未解决，您可以使用 --offline 选项。

有关更多信息，请参阅 Biopython 教程和食谱。

实验性代码

Biopython 1.61 引入了一个新的警告 Bio.BiopythonExperimentalWarning，它用于标记在稳定的 Biopython 版本中包含的任何实验性代码。这样的“beta”级别代码已准备好进行更广泛的测试，但仍然可能发生变化，并且应仅由早期采用者尝试，以便通过 biopython-dev 邮件列表提供反馈。

我们预计这样的实验性代码将在一到两个版本后达到稳定状态，届时我们将应用有关尝试保持向后兼容性的正常政策。

错误

虽然我们努力提供健壮的软件包，但问题仍然不可避免地会出现。如果您遇到的问题可能是由于Biopython中的错误引起的，它可能已经被识别。如果您还没有使用最新版本，请更新到最新版本并重试。如果问题仍然存在，请搜索我们的错误数据库和邮件列表，看看是否已经有人报告过（并希望已经修复），如果没有，请报告错误。我们无法修复我们不知道的问题；)

问题跟踪器： https://github.com/biopython/biopython/issues

如果您怀疑问题出在解析器中，那么很可能是数据格式已经改变，破坏了解析代码。（BLAST和GenBank文本格式似乎特别脆弱。）因此，Biopython中的解析代码有时更新速度比我们构建Biopython发布版本的速度要快。您可以通过从我们的git仓库中拉取相关文件（例如在Bio.SeqIO或Bio.Blast中的文件）来获取最新的解析器。但是，在这样做时请小心，因为github上的代码不如发布代码经过充分测试，并且可能包含新的依赖项。

在任何错误报告中，请告诉我们

  1. 您正在使用的操作系统和硬件（32位或64位）

  2. Python版本

  3. Biopython版本（或git提交/日期）

  4. 发生的跟踪回溯（完整的错误消息）

并且最好还提供

  1. 导致错误的示例代码

  2. 导致问题的数据文件

贡献，错误报告

Biopython由来自世界各地的志愿者运营，他们拥有许多不同的背景。我们一直在寻找有兴趣帮助代码开发、网站管理、编写文档、技术管理以及其他任何需要帮助的人。

如果您想做出贡献，请首先阅读CONTRIBUTING.rst，访问我们的网站https://biopython.pythonlang.cn并加入我们的邮件列表：https://biopython.pythonlang.cn/wiki/Mailing_lists

分发结构

  • README.rst – 此文件。

  • NEWS.rst – 发布说明和新闻。

  • LICENSE.rst – 您可以使用代码做什么。

  • CONTRIB.rst – 一份（不完整）的名单，列出了以某种方式帮助Biopython的人。

  • CONTRIBUTING.rst – 关于如何为Biopython做出贡献的概述。

  • DEPRECATED.rst – 包含关于Biopython中已删除或不再推荐使用的模块的信息，以及如何更新使用这些模块的代码。

  • MANIFEST.in – 配置要包含在发布中的文件。

  • setup.py – 安装文件。

  • Bio/ – 主要代码库。

  • BioSQL/ – 使用BioSQL数据库的代码。

  • Doc/ – 文档。

  • Scripts/ – 各种可能有用的小型独立脚本。

  • Tests/ – 回归测试代码，包括示例数据文件。

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下载文件

下载适合您平台的文件。如果您不确定该选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。

源分发

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上传时间 源

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