您是否认为R是一种功能性而不是多范式语言?
如果是这样,那么R拥有最大的生物信息学库集。CRAN中有许多模块,但BioConductor是您要寻找的。它拥有一个活跃的社区,大多数库已经发表在同行评审期刊上。
注:我认为除了perl、python以及C/C++和Java中的一些小型尝试之外,没有其他编程语言具有良好的生物信息学库。
我已经开始了第一个严肃的BioScala项目,其中包括./doc中的教程和设计理念。此外,我正在blog.thebird.nl上解释如何在生物信息学中使用Scala。BioScala是一个正在进行中的工作。由于您可以从Scala中同时使用BioJava和BioRuby - 并且很快也可以使用BioLib - 所以您可以立即开始。
相反,用Haskell编写程序非常方便,以至于自己提供任何缺失的功能比理解别人晦涩的命令式代码更容易。
虽然Eric对我的维护技能有所质疑(嘿,接受补丁,你知道的),但我认为Haskell是生物信息学的一个不错平台,让用户编写简洁而高效的代码。 对我来说很有效!
除了BioRuby之外,您还可以使用biogem来获取那些不在bioruby核心中的软件包,因此您可以获得更多的软件包。
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进行了解。在R数据分析中,apply
函数族经常使用,看起来它们是直接从函数式编程范例中衍生而来。 - Sharpie