Este documento describe las ventajas de Python para la ciencia y la bioinformática. Python es un lenguaje de código abierto, fácil de aprender y usar, con tipos de datos versátiles y una amplia biblioteca incorporada y externa. Se destaca su uso en matemáticas, bioinformática y mejoramiento genético de cultivos a través de la selección asistida por marcadores moleculares.
48. Métodos 1- Aislamiento de ADN puro de tomate 12.0 2.0 1.0 1.6 etiolated seedlings Fraction number 0 20 40 60 80 10 0 27 31 % of maximum activity PFP cyt c enriched mit fraction @ Percoll gradient fract intact mit “ pure” mit DNAse treatment DNA extraction 2- Contaminación de ADN y QC amplificando marcadores conocidos rbcL chl COXII mit 1:10 actin ncl 1:50 1:100 1:400 1:10 1:50 1:10 1:50 1:100 C- 1:200 1:200 C- 1:400 1:100 C- 1:200 1:400
49. Methodological strategy 3- Fragmentecion de ADN y construccion de biblioteca de shot-gun 0.8 1.0 1.6 2.0 3.0 4.0 enz mec cloning and transformation Fast check 4- Secuenciación Nomenclature: SlmiNNZZZXY . This code accounts for: Sl : Solanum lycopersicon (cv Heinz). mi : mitochondrial library NN : library # ZZZ : plate # XY : well in plate
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51. Sequences analysis and annotation pipeline Lecturas son generadas en instrumentos ABI 3101 Asignación de bases por Phred Validación, trimeo y enmascaramiento de vectores con SeqClean Contigs (y singletons) generados por CAP3 Contigs (y singletons) blasteados contra Plant mt, otras mt, y NCBI DB. Provisional map generated by anchoring onto the Nicotiana tabacum mitochondrial genome
55. Mariana Conte Sebastian Bassi Funding Credits Virginia Gonzalez EU-SOL project Partnership and Collaborators Partner groups Alisdair Fernie-Lothar Willmitzer Biosciences Dept, Sao Paulo Uni, Brazil Magdalena Rossi Boyce Thompson Institute, USA Jim Giovannoni Institute of Molecular and Cell Biology of Rosario. Estela Valle Laboratorio de Fisiología y Biologia Celular y Molecular Norberto Iusem Biochemistry and Clinical Immunology Centre, Cordoba University. Ramón Asís
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Notes de l'éditeur
Inexact : >>> getcontext() Context(..., flags=[Rounded, Inexact], ...) Rounded : This signal is used to detect loss of significant digits. >>> getcontext() Context(..., flags=[Rounded], ...)
Por ejemplo, dos autos del mismo modelo, color, motor, salidos de la misma línea de producción el mismo día no dejan de ser dos autos diferentes, por más que su conjunto de atributos y sus valores sean iguales. La única posibilidad de que dos objetos sean iguales es que sean el mismo objeto.
La forma más sencilla de entender el concepto de clase es si la vemos como una agrupación de objetos con características similares. Por ejemplo, un auto ES UN tipo particular de vehículo motorizado, con lo cual dentro de su comportamiento podemos encontrar “arrancar” y “frenar”, entre otros. Ahora bien, una motocicleta también ES UN vehículo motorizado, y tiene dentro de su comportamiento “arrancar” y “frenar”. El conjunto de atributos también es compartido entre una motocicleta y un automóvil, aunque sus valores no coincidan necesariamente. Por ejemplo, ambos tienen el atributo “cantidad de ruedas”, sólo que el auto tiene 4 y la motocicleta 2.
Otra forma útil de ver una clase es como una plantilla, plano o molde de un conjunto de entidades a partir del cual se crearán luego instancias particulares (los objetos). La interacción de las entidades en el mundo real se produce entre objetos, no entre clases. Las clases no tienen “vida” en el mundo real, los objetos sí. Para poder interactuar con alguna clase deberemos crear una instancia particular de ella, con un conjunto de valores definidos para los atributos. A este proceso se lo conoce como “instanciación de un objeto”.