Antworten:
Was Perl für die Bioinformatik so nützlich macht, ist, dass 1) es eine relativ einfach zu erlernende Sprache ist, 2) es viele bereits vorhandene Skripte gibt, einschließlich bioPerl, und 3) das Labor, in dem Sie arbeiten, wahrscheinlich Hunderte von Skripten und Modulen enthält , bereits in Perl geschrieben.
Das Niveau des Programmierers hat weniger mit der Wahl der Sprache zu tun, als mit den von ihm gestellten Aufgaben. Alle erweiterten oder rechenintensiven Jobs werden normalerweise in Java oder C geschrieben und in einem Cluster ausgeführt.
Eine Sache, die man über Bioinformatik verstehen sollte, ist, dass es sich um ein abwechslungsreiches Gebiet handelt, in dem unterschiedliche Aufgaben an diejenigen gestellt werden, die es praktizieren. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ich Perl, R und Java an einem Tag verwende. Perl für das Erstellen von Skripten, das Verschieben von Dateien, das Herunterladen von Dingen, einige grundlegende Datenanalysen usw., R für die Datenvisualisierung und Java für die algorithmische Berechnung / Bearbeitung und Änderung von Anwendungen. Abgesehen davon, dass die meisten Aufgaben, die ich erledige, die Verwendung von Perl erfordern, möchte ich jedoch zu Ruby wechseln, da es erweiterte Funktionen, Lambdas & Procs, hat, die zu prägnanterem Code führen können und vollständig objektorientiert sind.
Abgesehen von den inhärenten Tugenden von Perl ist ein Teil davon einfach Geschichte. Die Bioinformatik erfuhr um die Jahrhundertwende aufgrund des Humangenomprojekts eine bedeutende Expansion. Zu dieser Zeit war Perl die mit Abstand beliebteste Skriptsprache, die allgemein verwendet wurde . Ruby und Python waren sicherlich in der Nähe, hatten aber nicht annähernd die Unterstützung / Meinung, die sie heute haben. Dies gab Perl viel Schwung auf dem Gebiet.
Ich denke, die Verwendung von Perl in der Bioinformatik nimmt ab und R wird immer beliebter. Aber für jede Sprache, die Sie benennen möchten, finden Sie wahrscheinlich ein Bioinformatik-Labor, das sie verwendet.
Ich werde hier eine Antwort hinzufügen, da ich denke, dass viele von ihnen einen wichtigen Punkt übersehen haben ...
Perl ist in der Bioinformatik beliebt, da es ursprünglich eine Textverarbeitungssprache ist .
Perl macht es einfach:
Es hat auch die Vorteile:
Während es nicht möglich ist, Verarbeitungsprogramme zu erstellen, die so schnell wie ein C-Äquivalent sind, ist die Entwicklungszeit viel kürzer und es werden Batterien für die Textverarbeitung mitgeliefert ( leistungsfähige reguläre Ausdrücke , wer?), Was es einfacher macht in einem Laborkontext aufgreifen und verwenden, um diese Aufgaben zu lösen.
Auch ist es offensichtlich auch:
Der Grund, warum es für Perl so viele bioinformatische (und allgemein wissenschaftliche) Erweiterungen und Module gibt, liegt in den oben genannten Gründen. In vielen Fällen ist die Sprache aufgrund ihres Designs und ihrer Fähigkeiten nahezu perfekt für den Job geeignet (trotz vieler möglicher Widerwillen, die man dagegen hegen kann).
All dies macht Perl zu einem guten Anwärter auf wissenschaftliche Forschung, insbesondere in Bereichen, in denen die zu verarbeitenden Daten überwiegend im Textformat vorliegen.
Natürlich sind andere Sprachen aufgetaucht und beanspruchen aus anderen Gründen einen Marktanteil (gesteigerte Ausdruckskraft, bessere Lesbarkeit, explizite Vermeidung unklarer Hacks und guru-artiger Einzeiler ...), aber sie konkurrieren in bestimmten Aspekten immer noch mit Perl (Ruby ist es) so schnell zu lernen, wie es zum Beispiel langsam ist, Daten zu verarbeiten). Im Bereich der Bioinformatik (oder NLP), in dem Sie sich mit Textformaten, schnellen Forschungszyklen und immer größeren Datenmengen beschäftigen (danke, Genomik und NGS), ist Perl immer noch sehr relevant.
Tatsächlich sind gerade die Kommentare von maple_shaft , Charles und geoffjentry aufgefallen , in denen auch die Bedeutung regulärer Ausdrücke erwähnt wurde, sodass dies nicht von allen übersehen wurde. :)
Einer der Hauptgründe für die Popularität von Perl in der Bioinformatik ist BioPerl , ein umfassender Satz von Modulen für die Arbeit mit relevanten Daten.
Es sieht so aus, als ob die meisten Module tatsächlich für die Arbeit mit Daten ausgelegt sind, die von anderen Programmen generiert wurden. Perl ist schließlich ein hervorragendes Klebeband für die Berichterstattung.
Die Auswahl der Tools hängt von den Fähigkeiten der Bediener und der Benutzerfreundlichkeit ab. Es dauert eine Weile, bis ein kompiliertes Programm oder eine kompilierte IDE eine einfach zu interpretierende Sprache überholt.
Perl hat einige ernstzunehmende Änderungen, ernstzunehmende Dokumentationen, ernstzunehmende Bibliotheken und eine breite freie Verfügbarkeit. Was ist daran nicht zu mögen?
Perl verfügt über dieselben Fähigkeiten, Datenkonstruktionen und Methoden anderer Sprachen und ist einfacher zu erlernen als die meisten anderen. Dies ist gut für Forscher und Wissenschaftler, die nicht sehr viel Erfahrung mit Programmieren haben, da sie Perl leicht aufgreifen und ihre gewünschte (n) Aufgabe (n) erledigen können
Zusätzlich:
Viele Online-Support und kostenlose Skripte sind verfügbar, was eindeutig von Vorteil ist! =)
In der Summe wollen die meisten Wissenschaftler und Forscher nur die Arbeit erledigen, und zwar so schnell wie möglich, und Perl ist die perfekte Lösung dafür