بيوبايثون

📅 آخر تحديث: ٢٠ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٠ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 3 صور
الموسوعة الحرة

Biopython عبارة عن مجموعة مفتوحة المصدر من وحدات بايثون غير التجارية لعلم الأحياء الحاسوبي والمعلوماتية الحيوية . تُتيح هذه المجموعة للباحثين الوصول بسهولة إلى أكواد قوية ومُختبرة جيدًا. بايثون لغة برمجة كائنية التوجه، وهي خيار مناسب لأتمتة المهام الشائعة. يُوفر توفر المكتبات القابلة لإعادة الاستخدام وقت التطوير، ويُمكّن الباحثين من التركيز على معالجة المسائل العلمية. يتم تحديث Biopython وصيانتها باستمرار من قِبل فريق كبير من المتطوعين حول العالم. [ 1 ]

تحتوي مكتبة Biopython على محللات لصيغ تسلسل ومحاذاة وبنية متنوعة في مجال المعلوماتية الحيوية . تشمل صيغ التسلسل FASTA و FASTQ و GenBank و EMBL . أما صيغ المحاذاة فتشمل Clustal و BLAST و PHYLIP و NEXUS . وتشمل صيغ البنية PDB، التي تحتوي على الإحداثيات الذرية ثلاثية الأبعاد للجزيئات الكبيرة . كما توفر المكتبة إمكانية الوصول إلى المعلومات من قواعد البيانات البيولوجية مثل NCBI و Expasy و PBD وBioSQL. ويمكن استخدام هذه المعلومات في البرامج النصية أو دمجها في برامج أخرى. [ 3 ] تحتوي Biopython على فئة تسلسل قياسية ، وأدوات لمحاذاة التسلسل، وتحليل الأنماط. كما تتضمن خوارزميات تجميع ، ووحدة لعلم الأحياء البنيوي ، ووحدة لتحليل علم الوراثة العرقي . [ 4 ]

تاريخ

بدأ تطوير لغة البرمجة Biopython في عام 1999، وصدرت لأول مرة في يوليو 2000. [ 5 ] أُصدرت النسخة "شبه المكتملة" و"شبه المستقرة" الأولى في مارس 2001 وديسمبر 2002 على التوالي. وقد طُوّرت خلال فترة زمنية مماثلة وبأهداف مشابهة لمشاريع أخرى أضافت إمكانيات المعلوماتية الحيوية إلى لغات البرمجة الخاصة بها، بما في ذلك BioPerl و BioRuby و BioJava . ومن بين المطورين الأوائل للمشروع جيف تشانغ وأندرو دالك وبراد تشابمان، على الرغم من أن أكثر من 100 شخص ساهموا فيه حتى الآن. [ 6 ] وفي عام 2007، أُنشئ مشروع بايثون مشابه ، وهو PyCogent . [ 7 ]

انصبّ النطاق الأولي لـ Biopython على الوصول إلى ملفات التسلسل البيولوجي وفهرستها ومعالجتها . ثم تُحلل البيانات المسترجعة من قواعد البيانات البيولوجية الشائعة إلى بنية بيانات بايثون. ورغم أن هذا لا يزال محورًا رئيسيًا، فقد وسّعت الوحدات الإضافية على مرّ السنوات اللاحقة وظائفها لتشمل مجالات بيولوجية أخرى. يتمثل التحدي الرئيسي في تصميم محللات تنسيقات ملفات المعلوماتية الحيوية في وتيرة تغيير تنسيقات البيانات. ويعود ذلك إلى عدم كفاية تنظيم بنية البيانات، والتغييرات في محتويات قواعد البيانات. وقد تم التغلب على هذه المشكلة بتطبيق تصميم محلل قياسي موجه نحو الأحداث (انظر الميزات الرئيسية والأمثلة ). [ 1 ]

ابتداءً من الإصدار 1.77، لم يعد Biopython يدعم Python 2. [ 8 ] تم إصدار النسخة المستقرة الحالية من Biopython، وهي الإصدار 1.85، في 15 يناير 2025. وهي تدعم Python 3 فقط، وتتطلب الإصدارات الحديثة من Biopython مكتبة NumPy (وليس Numeric). [ 9 ]

تصميم

يحرص Biopython، قدر الإمكان، على اتباع اصطلاحات لغة برمجة Python لتسهيل استخدامه على المستخدمين الملمين بها. فعلى سبيل المثال، يمكن معالجة الكائنات باستخدام Seqتقنية التقطيع ، بطريقة مشابهة لمعالجة السلاسل والقوائم في Python. كما صُمم ليكون مشابهًا وظيفيًا لمشاريع Bio* الأخرى، مثل BioPerl . [ 5 ] وهو مُنظم في حزم فرعية معيارية، مثل `<biopython>` و` < biopython>` و`<biopython> `، حيثما أمكن ، تُستخدم كل منها في مجال مختلف من مجالات المعلوماتية الحيوية. وقد اعتمد على مبادئ مثل التغليف وتعدد الأشكال ، لا سيما في الفئات ` <biopython> ` و`<biopython>` و`<biopython >`. كما يمكنه التفاعل مع أدوات Python الأخرى ( مثل Pandas و Matplotlib و SciPy ). [ 3 ]SeqRecordBio.SeqBio.AlignBio.PDBBio.EntrezSeqSeqRecordBio.PDB.Structure

يستطيع برنامج Biopython قراءة وكتابة معظم تنسيقات الملفات الشائعة لكل مجال من مجالاته الوظيفية، كما أن ترخيصه متساهل ومتوافق مع معظم تراخيص البرامج الأخرى، مما يسمح باستخدامه في مجموعة متنوعة من مشاريع البرامج. [ 10 ]

متطلبات

يتم حاليًا دعم واختبار Biopython مع تطبيقات Python التالية: [ 11 ]

  • بايثون 3 أو باي باي 3
  • NumPy

الميزات الرئيسية والأمثلة

المدخلات والمخرجات

تستطيع لغة Biopython قراءة وكتابة العديد من الصيغ الشائعة. عند قراءة الملفات، تُستخدم المعلومات الوصفية الموجودة في الملف لتعبئة عناصر فئات Biopython، مثل SeqRecord. وهذا يسمح بتحويل سجلات صيغة ملف معينة إلى صيغ أخرى.

قد تتجاوز ملفات التسلسل الكبيرة جدًا موارد ذاكرة الحاسوب، لذا توفر مكتبة Biopython خيارات متعددة للوصول إلى السجلات في هذه الملفات. يمكن تحميلها بالكامل في الذاكرة باستخدام هياكل بيانات بايثون، مثل القوائم أو القواميس ، مما يوفر وصولًا سريعًا على حساب استهلاك الذاكرة. بدلاً من ذلك، يمكن قراءة الملفات من القرص عند الحاجة، مع أداء أبطأ ولكن متطلبات ذاكرة أقل.

>>> # يقرأ هذا الكود ملف GenBank سجلًا تلو الآخر لمعالجة ملفات التسلسل الكبيرة بكفاءة دون استهلاك الذاكرة. ثم يحول كل سجل تسلسل إلى تنسيق FASTA ويكتبه في ملف إخراج جديد.>>> from Bio import SeqIO>>> # قراءة التسلسلات من ملف GenBank وكتابتها إلى ملف FASTA >>> input_file = "sequence_1.gb" >>> output_file = "converted_sequences.fasta">>> # استخدام المُكرِّر لقراءة ملف كبير دون تحميله بالكامل في الذاكرة >>> with open ( output_file , " w" ) as out_handle : ... for record in SeqIO.parse ( input_file , "genbank" ): ... # كل سجل هو SeqRecord مُعبأ بالبيانات الوصفية ... print ( f " Processing record: { record.id } - { record.description } " ) ... SeqIO.write ( record , out_handle , " fasta" ) # التحويل والكتابة إلى FASTA

التسلسلات

يُعدّ التسلسل البيولوجي مفهومًا أساسيًا في لغة Biopython، ويتم تمثيله بواسطة الصنف [ 12 ]Seq . يُشبه كائن Biopython سلسلة Python في جوانب عديدة: فهو يدعم ترميز الشرائح في Python، ويمكن دمجه مع تسلسلات أخرى، وهو غير قابل للتغيير. يتضمن هذا الكائن طرقًا عامة تُشبه السلاسل، وأخرى خاصة بالتسلسلات البيولوجية. من الأفضل تخزين معلومات النوع البيولوجي ( DNA ، RNA ، بروتين ) بشكل منفصل عن التسلسل، بدلًا من استخدام وسيط أبجدي صريح.Seq

>>> # يقوم هذا البرنامج النصي بإنشاء تسلسل الحمض النووي وإجراء بعض العمليات النموذجية>>> from Bio.Seq import Seq >>> dna_sequence = Seq ( "AGGCTTCTCGTA" ) >>> print ( dna_sequence ) Seq('AGGCTTCTCGTA')>>> print ( dna_sequence [ 2 : 7 ]) Seq('GCTTC')>>> print ( dna_sequence . reverse_complement ()) Seq('TACGAGAAGCCT')>>> rna_sequence = dna_sequence.transcribe ( ) >>> print ( rna_sequence ) Seq('AGGCUUCUCGUA' )>>> print ( rna_sequence . back_transcribe ()) Seq('AGGCTTCTCGTA')>>> print ( rna_sequence . translate ()) Seq('RLLV')

شرح التسلسل

يصف هذا SeqRecordالصنف التسلسلات، بالإضافة إلى معلومات مثل الاسم والوصف والخصائص في شكل SeqFeatureكائنات. يحدد كل SeqFeatureكائن نوع الخاصية وموقعها. يمكن أن تكون أنواع الخصائص "جينًا" أو "تسلسل ترميز" أو "منطقة تكرار" أو "عنصر متحرك" أو غيرها، ويمكن أن يكون موقع الخصائص في التسلسل دقيقًا أو تقريبيًا.

>>> # يقرأ البرنامج النصي ملف GenBank لاستخراج اسم التسلسل ووصفه وطباعتهما. ثم يصل إلى معلومات تفصيلية حول ميزة محددة مُعَلَّمة (مثل جين) داخل التسلسل ويعرضها.>>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read ( "sequence.gb" , " genbank " )>>> # الوصول إلى البيانات الوصفية >>> print ( seq_record . name ) >>> print ( seq_record . description ) 'NC_005816' 'Yersinia pestis biovar Microtus str. 91001 plasmid pPCP1, complete sequence'>>> # الوصول إلى قائمة الميزات ومثال على الميزة في الفهرس 14 إن وُجد >>> إذا كان طول ( seq_record.features ) أكبر من 14 : ... اطبع ( seq_record.features [ 14 ] ) ... وإلا : ... اطبع ( " الميزة في الفهرس 14 غير متوفرة" )النوع: CDS الموقع: [6115:6421](+) المؤهلات:  المفتاح: codon_start، القيمة: ['1']  المفتاح: inference، القيمة: ['COORDINATES: similar to AA sequence:RefSeq:WP_002221218.1']  المفتاح: locus_tag، القيمة: ['YP_RS22235']  المفتاح: note، القيمة: ['Derived by automation computational account analysis using gene prediction method: Protein Homology.']  المفتاح: old_locus_tag، القيمة: ['pPCP07', 'YP_pPCP07']  المفتاح: product، القيمة: ['hypothetical protein']  المفتاح: protein_id، القيمة: ['WP_002221218.1']  المفتاح: transl_table، القيمة: ['11']  المفتاح: translation، القيمة: ['MSKTKSGRHRLSKTDKRLLAALVVAGYEERTARDLIQKHVYTLTQADLRHLVSEISNGVGQSQAYDAIYQAR

الوصول إلى قواعد البيانات عبر الإنترنت

من خلال وحدة Bio.Entrez، يستطيع مستخدمو Biopython تنزيل البيانات البيولوجية من قواعد بيانات NCBI. وتتوفر جميع وظائف محرك البحث Entrez من خلال وظائف هذه الوحدة، بما في ذلك البحث عن السجلات وتنزيلها.

>>> # يقوم هذا الكود بجلب سجلات تسلسل النيوكليوتيدات من قاعدة بيانات NCBI لمعرفات الوصول المحددة، ويقرأ البيانات المنسقة بتنسيق GenBank، ويطبع السطرين الأولين. يمكن أيضًا كتابة المخرجات إلى ملف.>>> from Bio import Entrez>>> Entrez.email = "example@example.com" >>> record_ids = [ "NM_000546.6" , " NM_001354689.3 " ]>>> for record_id in record_ids : ... with Entrez . efetch ( db = "nucleotide" , id = record_id , rettype = "gb" , retmode = "text" ) as handle : ... line_count = 0 ... for line in handle : ... print ( line . rstrip ()) ... line_count += 1 ... if line_count == 2 : # Print only first 2 lines of the record ... breakالموقع NM_000546، 2512 زوج قاعدي، mRNA خطي، تاريخ البدء 12 يونيو 2025، التعريف: بروتين الورم البشري p53 (TP53)، النسخة المتغيرة 1، mRNA. الموقع NM_001354689، 3251 زوج قاعدي، mRNA خطي، تاريخ البدء 12 يونيو 2025، التعريف: جين Raf-1 الأولي المسرطن البشري، كيناز سيرين/ثريونين (RAF1).

نسالة

الشكل 1: شجرة تطورية جذرية تم إنشاؤها بواسطة Bio.Phylo توضح العلاقة بين متماثلات Apaf-1 للكائنات الحية المختلفة [ 13 ]
الشكل 2: نفس الشجرة الموضحة أعلاه، مرسومة بدون جذر باستخدام Graphviz عبر Bio.Phylo

توفر وحدة Bio.Phylo أدوات للعمل مع الأشجار التطورية وتصورها . تدعم الوحدة مجموعة متنوعة من تنسيقات الملفات للقراءة والكتابة، بما في ذلك Newick و NEXUS و phyloXML . كما تدعم عمليات معالجة الأشجار الشائعة واجتيازها عبر Treeالكائنات Clade. تشمل الأمثلة تحويل ملفات الأشجار وتجميعها، واستخراج مجموعات فرعية من الشجرة، وتغيير جذر الشجرة، وتحليل خصائص الفروع مثل الطول أو النتيجة. [ 14 ]

يمكن رسم الأشجار الجذرية في ASCII أو باستخدام matplotlib (انظر الشكل 1)، ويمكن استخدام مكتبة Graphviz لإنشاء تخطيطات غير جذرية (انظر الشكل 2).

مخططات الجينوم

الشكل 3: رسم تخطيطي للجينات الموجودة على البلازميد pKPS77، [ 15 ] تم عرضه باستخدام وحدة GenomeDiagram في Biopython

توفر وحدة GenomeDiagram طرقًا لتصوير التسلسلات ضمن Biopython. [ 16 ] يمكن رسم التسلسلات بشكل خطي أو دائري (انظر الشكل 3)، وتدعم الوحدة العديد من صيغ الإخراج، بما في ذلك PDF و PNG . تُنشأ المخططات بإنشاء مسارات ثم إضافة خصائص التسلسل إليها. من خلال تكرار خصائص التسلسل واستخدام سماتها لتحديد ما إذا كانت ستُضاف إلى مسارات المخطط وكيفية إضافتها، يمكن التحكم بشكل كبير في مظهر المخطط النهائي. يمكن رسم روابط متقاطعة بين المسارات المختلفة، مما يسمح بمقارنة تسلسلات متعددة في مخطط واحد.

البنية الجزيئية الكبيرة

تستطيع وحدة Bio.PDB تحميل البنى الجزيئية من ملفات PDB و mmCIF ، وقد أُضيفت إلى Biopython في عام 2003. [ 17 ] يُعدّ الكائن Structureأساسيًا لهذه الوحدة، حيث يُنظّم بنية الجزيئات الكبيرة بشكل هرمي: Structureتحتوي الكائنات على Modelكائنات تحتوي بدورها على كائنات تحتوي على Chainكائنات تحتوي على Residueكائنات تحتوي على Atomكائنات. تحصل البقايا والذرات غير المنتظمة على فئاتها الخاصة، DisorderedResidueوالتي DisorderedAtomتصف مواقعها غير المؤكدة.

باستخدام برنامج Bio.PDB، يمكن استعراض المكونات الفردية لملف بنية جزيئية كبيرة، مثل فحص كل ذرة في البروتين. كما يمكن إجراء تحليلات شائعة، مثل قياس المسافات أو الزوايا، ومقارنة الأحماض الأمينية، وحساب عمق الأحماض الأمينية.

>>> # يقوم هذا البرنامج النصي بتحليل ملف PDB لعرض معرّفات السلاسل للنموذج الأول واستخراج إحداثيات الذرات في الحمض الأميني رقم 100 من كل سلسلة. يوضح البرنامج كيفية التنقل في التسلسل الهرمي لبنية البروتين والوصول إلى بيانات أحماض أمينية محددة.>>> from Bio.PDB import PDBParser>>> # تحليل ملف PDB >>> parser = PDBParser ( QUIET = True ) >>> structure = parser . get_structure ( "2yox" , "2yox.pdb" )>>> # التكرار على النماذج >>> for model in structure : >>> print ( f "معرف النموذج: { model . id } " ) >>> # التكرار على السلاسل في النموذج >>> for chain in model : ... print ( f "معرف السلسلة: { chain . id } " ) >>> # التحقق مما إذا كان المتبقي 100 موجودًا في هذه السلسلة >>> if 100 in chain : ... remaining = chain [ 100 ] ... print ( f "إحداثيات الذرات في المتبقي 100:" ) ... # طباعة إحداثيات كل ذرة في المتبقي 100 ... for atom in remaining : ... print ( atom . coord ) ... else : ... print ( "لم يتم العثور على المتبقي 100 في هذه السلسلة." ) ... breakمعرّف النموذج: 0، معرّف السلسلة: A،  إحداثيات الذرات في البقايا 100: [9.837 18.218 81.24] [9.644 18.809 79.938] [8.772 20.066 80.01] [7.572 19.996 80.27] [9.07 17.788 78.962] [8.989 18.261 77.529] [10.352 18.647 76.938] [11.281 17.832 76.922] [10.486 19.917 76.503] ، معرّف السلسلة: B،  إحداثيات الذرات في البقايا 100: [23.712] [13.531 36.955] [23.197 12.95 35.746] [23.961 11.693 35.339] [25.138 11.757 34.935] [23.183 13.97 34.623] [22.49 13.49 33.361] [21.022 13.13 33.571] [20.22 13.96 34.039] [20.66 11.867 33.253]

علم الوراثة السكانية

تضيف وحدة Bio.PopGen دعمًا لـ Biopython لـ Genepop، وهي حزمة برمجية للتحليل الإحصائي لعلم الوراثة السكانية . [ 18 ] وهذا يسمح بتحليل توازن هاردي-واينبرغ ، وعدم توازن الارتباط ، وخصائص أخرى لترددات الأليلات في السكان .

يمكن لهذه الوحدة أيضًا إجراء عمليات محاكاة وراثية للسكان باستخدام نظرية الاندماج مع برنامج fastsimcoal2. [ 19 ]

أغلفة لأدوات سطر الأوامر

كانت لغة Biopython تتضمن سابقًا واجهات سطر أوامر لأدوات مثل BLAST وClustal وEMBOSS وSAMtools. وقد أتاح هذا الخيار للمستخدمين تشغيل أوامر الأدوات الخارجية من داخل الكود باستخدام فئات Biopython المتخصصة.

مع ذلك، Bio.Applicationفقد أصبحت الوحدات البرمجية وأغلفتها قديمة وسيتم إزالتها في الإصدارات المستقبلية من Biopython. والسبب الرئيسي لذلك هو عبء الصيانة الكبير لتحديثها بما يتناسب مع تطور الأدوات الخارجية.

الأسلوب المُوصى به هو إنشاء وتنفيذ أوامر أدوات سطر الأوامر مباشرةً باستخدام وحدة بايثون المُدمجة subprocess. توفر هذه الطريقة مرونةً وتُزيل الاعتماد على أغلفة Biopython. subprocessهي وحدة بايثون أصلية تُفيد في تشغيل الأوامر والبرامج الخارجية، والتقاط مُخرجاتها. [ 20 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 3 تشابمان، براد؛ تشانغ، جيف (أغسطس 2000). "Biopython: أدوات بايثون لعلم الأحياء الحاسوبي" . نشرة ACM SIGBIO . 20 (2): 15-19 . doi : 10.1145/360262.360268 . S2CID 9417766 . 
  2. ↑ خطأ: تعذر عرض المرجع من ويكي بيانات بشكل صحيح. التفاصيل التقنية:
    • سبب فشل { { Cite web } } : يحتوي مرجع Wikidata على ترخيص حقوق الملكية (P275) ، والذي لم يتم تعيينه لأي معلمة من معلمات هذا القالب.
    • سبب فشل { { Cite Q } } : يحتوي مرجع Wikidata على ترخيص حقوق الملكية (P275) ، والذي لم يتم تعيينه لأي معلمة من معلمات هذا القالب.
    راجع الوثائق لمزيد من التفاصيل.
  3. 1 2 كوك، بيتر جيه إيه؛ أنتاو، تياجو؛ تشانغ، جيفري تي؛ تشابمان، براد إيه؛ كوكس، سيمون جيه؛ دالك، أندرو؛ فريدبيرج، إيدو؛ هاملريك، توماس؛ كوف، فرانك؛ ويلكزينسكي، بارتيك؛ دي هون، ميشيل جيه إل (20 مارس 2009). "Biopython: أدوات بايثون متاحة مجانًا لعلم الأحياء الجزيئي الحاسوبي والمعلوماتية الحيوية" . المعلوماتية الحيوية . 25 (11): 1422-1423 . doi : 10.1093/bioinformatics/btp163 . hdl : 10400.1 / 5523 . ISSN 1367-4811 . PMC 2682512. PMID 19304878 .   
  4. ↑ "مقدمة - وثائق Biopython 1.85" . biopython.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 أغسطس 2025 .
  5. 1 2 تشابمان، براد (11 مارس 2004)، مشروع بايوبايثون: الفلسفة والوظائف والحقائق (ملف PDF) ، تم استرجاعه في 11 سبتمبر 2014
  6. ↑ قائمة المساهمين في Biopython ، تم الاطلاع عليها بتاريخ 11 سبتمبر 2014{{citation}}: CS1 maint: deprecated archiveal service ( link )
  7. ↑ نايت، ر؛ ماكسويل، ب؛ برمنغهام، أ؛ كارنز، ج؛ كابوراسو، ج.ج؛ إيستون، ب.س؛ إيتون، م؛ حمادي، م؛ ليندسي، هـ؛ ليو، ز؛ لوزوبون، س؛ ماكدونالد، د؛ روبسون، م؛ ساموت، ر؛ سميت، س؛ ويكفيلد، م.ج؛ ويدمان، ج؛ ويكمان، س؛ ويلسون، س؛ يينغ، هـ؛ هاتلي، ج.أ (2007). "Py Cogent : مجموعة أدوات لفهم التسلسل" . علم الأحياء الجينومي . 8 (8): R171. doi : 10.1186/gb-2007-8-8-r171 . PMC 2375001. PMID 17708774 .  
  8. ↑ دالي، كريس، تم إصدار Biopython 1.77 ، تم الاطلاع عليه في 6 أكتوبر 2021
  9. ↑ "تنزيل · Biopython" . biopython.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 أغسطس 2025 .
  10. ↑ راجع موقع Biopython الإلكتروني للاطلاع على أوراق بحثية أخرى تصف Biopython ، وقائمة تضم أكثر من مائة منشور تستخدم/تستشهد بـ Biopython .
  11. ↑ "Biopython" . GitHub .
  12. ↑ تشانغ، جيف؛ تشابمان، براد؛ فريدبيرغ، إيدو؛ هاملريك، توماس؛ دي هون، ميشيل؛ كوك، بيتر؛ أنتاو، تياغو؛ تاليفيتش، إريك؛ ويلكزينسكي، بارتيك (29 مايو 2014)، دليل وكتاب طبخ Biopython ، تم الاطلاع عليه في 28 أغسطس 2014
  13. ↑ زماسيك، كريستيان م؛ تشانغ، تشينغ؛ يي، يوتشن؛ غودزيك، آدم (24 أكتوبر 2007). "تعقيد مدهش لشبكة موت الخلايا المبرمج السلفية" . علم الأحياء الجينومي . 8 (10): R226. doi : 10.1186/gb-2007-8-10-r226 . PMC 2246300. PMID 17958905 .  
  14. ↑ تاليفيتش، إريك؛ إنفيرجو، براندون م؛ كوك، بيتر جيه إيه؛ تشابمان، براد أ (21 أغسطس 2012). "Bio.Phylo: مجموعة أدوات موحدة لمعالجة وتحليل وتصوير الأشجار التطورية في Biopython" . BMC Bioinformatics . 13 (209): 209. doi : 10.1186 / 1471-2105-13-209 . PMC 3468381. PMID 22909249 .  
  15. ↑ "تسلسل كامل لبلازميد سلالة كليبسيلا الرئوية KPS77 (pKPS77)" . المركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية (NCBI) . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 سبتمبر 2014 .
  16. ↑ بريتشارد، لايتون؛ وايت، جينيفر أ؛ بيرش، بول آر جيه؛ توث، إيان كيه (مارس 2006). "GenomeDiagram: حزمة بايثون لتصور البيانات الجينومية واسعة النطاق" . المعلوماتية الحيوية . 22 (5): 616-617 . doi : 10.1093/bioinformatics/btk021 . PMID 16377612 . 
  17. ↑ هاملريك، توماس؛ ماندريك، برنارد (10 مايو 2003). "محلل ملفات PDB وفئة البنية المنفذة بلغة بايثون" . المعلوماتية الحيوية . 19 (17): 2308-2310 . doi : 10.1093/bioinformatics/btg299 . PMID 14630660 . 
  18. ↑ روسيه، فرانسوا (يناير 2008). "GENEPOP'007: إعادة تنفيذ كاملة لبرنامج GENEPOP لأنظمة ويندوز ولينكس". موارد علم البيئة الجزيئية . 8 (1): 103-106 . Bibcode : 2008MolER...8..103R . doi : 10.1111/ j.1471-8286.2007.01931.x . PMID 21585727. S2CID 25776992 .  
  19. ↑ إكسكوفييه، لوران؛ فول، ماثيو (1 مارس 2011). "fastsimcoal: محاكاة اندماجية مستمرة الزمن للتنوع الجينومي في ظل سيناريوهات تطورية معقدة بشكل تعسفي" . المعلوماتية الحيوية . 27 (9): 1332-1334 . doi : 10.1093/bioinformatics/btr124 . PMID 21398675 . 
  20. ↑ "حزمة Bio.Application - وثائق Biopython 1.74" . biopython.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 15 أغسطس 2025 .