バイオインフォマティクスの分野では、PythonとRはどちらも広く使用されています。しかし、それぞれの言語が得意とする領域が異なります。
Pythonは、より洗練されたデータ解析、例えば機械学習や非常に大きなデータセットの処理を行いたい場合には、より適した選択肢かもしれません。Pythonはバイオインフォマティクスでますます人気を博しており、以前はRでしか利用できなかった単一細胞解析が、scanpyなどのツールを通じてPythonでも可能になっています。
一方、Rは統計計算に優れており、初心者にとっては特定の文法や機能の特異性から混乱を招くことがあります。しかし、RとPythonはどちらも外部パッケージを通じて高度に拡張可能であり、特定のタスクに対して外部ライブラリをインポートすることで使用できます。データの整形やデータの視覚化においても、両者は優れています。ただし、データ視覚化においては、ggplot2やlatticeなどのパッケージのおかげで、Rがリーダー的存在であると言えます。Pythonもその強みを持っており、Rよりも効率的で、高度に反復的なタスクに対して使いやすく、機械学習にも優れています。
具体的なバイオインフォマティクスのツールを使用したい場合、RはBioconductorのような取り組みのおかげで、-omicsに焦点を当てたパッケージのリーダーであると言えます。Bioconductorは、特定のRのバージョンに関連する「相互に互換性があり、追跡可能で、機能が保証されている」パッケージを確保することで、特定の分析で異なるパッケージを組み合わせて使用することを容易にします。Rプログラミング用に開発された人気のあるパッケージには、limma、DESeq2、edgeR、Seurat、clusterProfiler、ComplexHeatmap、Phyloseqなどがあります。
以上の情報を考慮に入れると、PythonとRのどちらを選ぶべきかは、あなたの目標に大きく依存します。あなたが自分のデータを分析しようとしているのか、特定のツールを使用したいのか、それとも広範に計算科学を学んでバイオインフォマティクスの問題に対して自分のスキルを適用したいのか、によって選択が変わるかもしれません。.