生物信息学perl语言基础,perl 生物信息学
生物信息学 perl 为什么学
perl是比较方便的进行大规模信息处理的编程语言，适合处理生物信息。
Perl语言怎么样？发展前景怎么样？可以编什么？
Perl语言是由Larry Wall设计的文字分析报告语言，用于Unix环境下的编程.
发展前景：目前还在用Perl语言开发大型网站的只有日美英，其中日本工作机会最多，可考虑移民。
国内现在一般用PHO ，JAVA。perl作为一种高级语言，特别适合快速开发，尤其是快速原型开发，工具开发等。perl也许很多项目里面不会用到，但是如果你会用perl，那么你就比别人多了一把瑞士军刀，可以做一些意想不到的事情。
Perl强项在于文本处理，或者作为各种程序之间的“胶水，它有着自动识别变量的特征，可以写动态网页，而且拥有大量的共享插件可以用。Perl是一个完整的编程语言，其他编程语言能做的事情他都能做（复杂程度可能有所不同）。
在文本处理方面，生物信息学中用的很多很多。
扩展资料：
Perl编程小技巧
1、Perl超时机制
eval
{
my $tmpCmd="ping 192.168.0.1";
local $SIG{ALRM} = sub { alarm 0; die "TIMEOUT"; };
alarm(10);
my $startCmdResult = qx($tmpCmd);
alarm(0);
};
if ($@ =~ /TIMEOUT/)
{
print "ping timeout";
}
2、忽略SIGCHLD信号,避免产生僵尸进程
$SIG{CHLD} = 'IGNORE';
3、等待
sub show_flower
{
local $| = 1;
my @progress_symbol = ('-','\\','|','/');
my $n = 0;
my $count=8;
while($count--)
{
#print "\r$progress_symbol[$n]";
$n = ($n=3)? 0:$n+1;
select(undef, undef, undef, 0.1);
}
#print "\r";
local $| = 0;
}
4、 Perl多行注释
单行注释：用#号
多行注释：
最常用的方法是使用 POD(Plain Old Documentations) 来进行多行注释。方法如下:
=pod
codes to comment
=cut
5、类似于unix shell中的“此处文档”语法
#!/usr/bin/perl -w
$P = 3.1415926;
print EOF;
? the price is $P.
? ?Hello World.
EOF
6. Perl常量的用法
use constant PI = ( 4* atan2(1,1) );
PI=6; # Cannot modify PI; produces an error.
use constant DEBUG =? 1;
print "Pi equals ", PI, "...\n" if DEBUG
参考资料来源：百度百科-Perl语言
推荐一些学习perl的实用教程或资料吧，最好是生物信息学常用的
推荐小骆驼（Perl语言入门），把这本看懂，基础的perl程序你就没有压力，如果觉得书内容多，就先看你遇见的程序再去书里面找~个人建议起码把小骆驼浏览几次，这样出问题起码知道问题是什么，希望对你有帮助~
生物背景入门生物信息学，需要补哪些计算机知识？
学会Linux的基础操作，譬如常见的ls，grep，less，ark等即可。当然最开始接触Linux的时候会各种不习惯，比较好的学习手段是把自己的笔记本装成Linux，大多数人喜欢mate界面的fedora。然后在Linux里听歌看电影，如果写文档就用虚拟机或者bps。这么用个1-2个月就比较舒服了。学一门编程语言，会简单的文本处理。现在知乎上首推python，据说语法清晰入门简单。认认真真看个1个月加练习，基本上普通的文本处理就没什么问题了。本条目可以和第一条一起用，在Linux下用python有加乘效果。如果想稍微进阶一下，需要学习和了解常见的数据结构，譬如什么是二叉树，什么是哈希表，什么是链表，哈希碰撞是怎么产生的，链表相对数组有哪些性能优劣等等。这些基础数据结构大概花费几天即可掌握，不需要深入。如果在处理文本时能使用恰当的数据结构，则会事半功倍。那么如果能花1-2个月把上述问题都搞明白了，顺便做个简单的项目，譬如写个fast.Oz的过滤脚本，那么后面的进度就很简单了。目前主流二代测序的数据分析本质来说也就是用些开源软件倒腾下然后网上找公开数据库折腾。并没有多高的技术壁垒。反而是对生物学意义的理解更为重要。最后，编写代码方面，需要一些技能是光上一点基础课学不来的，必须在战争中学习战争。比如说会写了python或者C，java，但是还是需要一些高级技术以及技术细节。之前在做测序数据分析的时候要求写成并行的程序，这样服务器跑起来快，免得结果等好几天。如此种种还有很多，解决程序运行中出现的形形色色的幺蛾子需要扎实的经验积累。
Perl，R，Python在生物信息学中是怎样的角色？
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。