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$ export CC=clang
$ export CXX=clang
$ export FFLAGS=-ff2c
$ git clone https://github.com/numpy/numpy.git
$ cd numpy
$ python3 setup.py build
$ python3 setup.py install

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if a==b:
    with open('f.txt') as f:
        # do something
    # do something

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# Code here is adapted from 
# http://gettinggeneticsdone.blogspot.tw/2011/04/using-rstats-bioconductor-to-get.html
# If Bioconductor or the required packages (e.g., BSgenome) are not installed, 
# One should first run the following code section "Installation"
source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")

# === Installation ===
# --- known gene ---
# biocLite('TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene')

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# 本資料由 PaiChiou (基隆金城武) 於 2013.08.08 分享
# 文章代碼(AID): #1I0eeAVU (NTU) [ptt.cc] [分享] B02級男女比例表
# 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/NTU/M.1375898122.A.7DE.html
# 資料簡述：
#       台灣大學 B02級(2013.09入學) 新生男女比例表
#
# TODO:
#       * 性別比按院系作圖
#       * 人數按院系作圖
#       * 聯誼人數配對問題

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Introduction to Next Bio

Your next, and hoped the last, bio python library.

NextBiopy 中的 Next 有兩種涵意：第一，它想分析次世代定序技術（Next Generation Sequencing）的資料，此類資料龐大，在以往缺乏統一且有效的方式來讀取相關檔案；第二，Python 有一專門處理生物相關的套件 Biopython，但歷史久遠有許多包伏下，面對未來大資料的分析往往效能表現不理想，且 API 設計複雜，故希望藉次世界定序為出發點，逐一改善 Biopython 其他功能的效能表現與設計。

平常生資研究者往往專注在分析結果上，往往缺乏一個完整的時間改善分析流程與使用工具，以及與同仁交流技術的場所。藉由本次 Sprint 互相認識以及經驗分享，並對於 NextBiopy 架構如何設計才能更滿足多數研究者的需求。

NextBiopy 相較本次其他專案而言，為較初期的專案，加上研究者可能較缺乏開源協同開發的經驗，大部份的 issue 為解決跨版本、跨平台、CI、底層架構設計等問題。故本專案會藉由這次 Sprint 來讓參加者了解開源專案所需的基礎技術與建設。

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# same as Mynt, which requires PyYAML
from yaml import load_all

with open('this_file.md') as f:
    # "---" is used to separate mutliple YAML entries,
    # so the loader returns a generator
    yaml_gen = load_all(f.read(), Loader=Loader)
    description = next(yaml_gen)    # get first entry only
    print(description)      # description should be a dict

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Readme

這些程式碼包含：

• 資料前處理
• 繪圖
• Bayesian linear regression model 計算

三大部份的程式碼，以下將分別列述。 由於原始資料需經過一定處理轉換才能使用，但細節較多且複雜，另獨立列述。

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Yeast Genome Resources

學名：Saccharomyces cerevisiae

Main Database

• BNA: Yeast Genomics，整理多種資源 http://www.bioinformatics.org/bna/wiki/Main/YeastGenomicsResources
• 日本的 Yeast Resource http://yeast.lab.nig.ac.jp/nig/index_en.html
• U. Washington http://depts.washington.edu/yeastrc/
• U. Princeton，應該是最大的資料庫，有GO http://www.yeastgenome.org/
• NAR paper