第一次写博客，分享一个做的提取基因序列的程序，根据bed文件里的位置信息从基因组里提取序列 源码地址：https://github.com/Liuyuan2018/fastaTools/blob/master.../pyGetFasta.py bed文件通常用来保存注释基因信息，BED文件必须的3列: chrom - 染色体号 chromStart - feature在染色体上起始位置（其实编号为0） chromEnd...- feature在染色体上末尾位置（不包括此编号） 第四列是基因的名称 还有些列想了解参考:http://genome.ucsc.edu/FAQ/FAQformat.html#format1
今天有一个需求，就是要将gtf中的转录本转成fasta序列，一开始是想着用bedtools getfasta实现，awk取出来坐标做成bed文件输入bedtools，但是结果发现bedtools是单纯按照坐标取出来的...如上图所示，“ENSMUST00000082908.1”转录本是这两个exons，取出这个转录本的fasta序列其实就是这两个exons对应的序列位置，需要把两个序列连起来。...那么取出来的序列为：AAAAAAAAAATTTTTTTTT。（exons中间空出的部分并没有真的转录出来）。...使用如下代码即可转换： gffread transcripts.gtf -g reference.fasta -w transcripts.fasta 转出来效果： ?
acc=GPL21827 rm(list = ls()) ## 魔幻操作，一键清空~ options(stringsAsFactors = F) # 注意查看下载文件的大小，检查数据 f='GPL21827...file.exists(f)){ gset <- getGEO('GPL21827', destdir="." ) ## 平台文件 save(gset,file=f) ## 保存到本地...载入数据 class(gset) length(gset) gset colnames(Table(gset)) probe2seq=Table(gset)[,c(1,4)] 可以看到探针ID及其对应的序列已经成为了一个数据框啦...只需要简单的技巧就可以写成fasta文件： all_recs=paste(apply(probe2seq,1,function(x) paste0('>',x[1],'\n',x[2])),collapse...之所以写出到fastq文件，是因为它可以拿去走比对流程。 其它探针序列没有什么区别，当然，也可以去芯片官网下载探针序列。
提取该蛋白质结构的所有序列 save 1ywt.fasta 仅提取该蛋白质结构的特定chain的序列 save 1ywt.fasta, chain A ? ?
Fasta Merge and Split 序列的合并和分割。这个功能是 TBtools 早期功能之一，估摸至少也是四五年前。写出来之后，我自己几乎是没用过的。...打开这个功能比较简单， [1240] 功能界面如下 [1240] 从界面看得出来，左边就是合并，右边就是分割。...Fasta Split 进行序列文件分割 分割功能，说实话，TBtools 有点厉害。我们使用刚才合并的那个文件。 [1240] 当然，我们也可以调整个数，比如分割后每个文件保留不多于4个序列记录。...[1240] 支持三种模式： 按分割后每个文件中序列最大记录数分割，比如上述，假定输入的文件含有11个序列，按照每个文件最多 4 个序列来分割，那么就是3个文件，分别含有 4,4,3 个序列。...指定分割成的文件数目，如尽量平均分配每个文件的记录数，比如输入的文件含有是 9 个序列，分割成 3 个文件，那么每个就是 3,3,4 个序列。
小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。...安装python模块 # 使用pip安装 pip install biopython pip install pandas 查看脚本参数 python Fasta_sort_renames.py...-h 实战演练 # 只对fasta文件中的序列进行命令 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna...# 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序，并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s...T -a rename_fasta.fna
NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换这篇文章有读者留言想要提取外显子，内含子，启动子，基因体，非编码区，编码区，TSS上游1500,TSS下游500的序列。...下面我们就来示范如何提取这些序列。 NGS基础 - 参考基因组和基因注释文件提到了如何下载对应的基因组序列和基因注释文件。...查看下文件内容和格式 基因组序列文件为FASTA格式，查看命令和内容如下（测试文件，只有1条染色体）： # 查看前10行，每行查看前40个字符 # FASTA序列一般比较长，查看前面一部分字符是一个常用的方式...提取基因序列的操作也类似于提取启动子序列。...这里要注意GFF文件的序列位置是从1开始，而bed文件的位置是从0开始，前闭后开，所以要对序列的起始位置进行-1的操作。
BCR有IGH,IGK,IGL这3类，而TCR有TRA,TRB,TRD,TRG，它们各自都有V，D（可选），J，C基因，这么多基因的序列都是可以直接下载的。...BCR的IGH,IGK,IGL 然后是多个物种的TCR的TRA,TRB,TRD,TRG的V，D（可选），J基因： ?...TCR的TRA,TRB,TRD,TRG 人类IGH的fasta文件下载 首先IGH是BCR的一种，有V，D，J基因，其fasta文件如下： mkdir ~/biosoft/igblast/imgt cd...简单统计是： IGHD.fasta:44，37 IGHJ.fasta:13，6 IGHV.fasta:402，106 http://www.imgt.org/IMGTrepertoire/LocusGenes...IGHV序列比对结果 可以看到，它们不同序列的差异很微弱，都集中在开头的几个碱基，其中IGHJ6跟另外的5类差异最大。 大家觉得该如何可视化上面的结果呢？
1 介绍 在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。...而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。...下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。 2 结构目录 ?...genbank 文件中提取 cds 序列及其完整序列 :param gb_file: genbank文件路径 :param f_cds: 是否只获取一个 CDS 序列 :return...: fasta 格式的 CDS 序列， fasta 格式的完整序列 """ # 提取完整序列并格式为 fasta gb_seq = SeqIO.read(gb_file, "genbank
：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda Biopython 序列处理：生物信息中的 Python 02 | 用biopython解析序列 示例 Genbank 数据：...下载链接 Genbank 数据介绍：生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列 目录结构： ?...genbank 文件，文件中包含： 两个基因组：LC553263.1 和 LC553262.1 一个基因组会有多个基因，下面是它的基因组结构： ?...output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域： ?...['S', 'M', 'ORF10']) 输出文件 output_s_m_orf10.fasta，分别提取到两个基因组的 S，M，ORF10 基因 CDS 区域：： ?
文章目录 一、序列下载与整理 下载fasta格式序列 合并多个fasta文件 二、多序列比对 软件下载安装 序列比对 三、进化树分析 四、保守位点分析 一、序列下载与整理 ---- 下载fasta...4、如图所示可以下载到fasta格式的序列，注意这里下载的是基因或者蛋白质的全序列 如果你有一定的Python编程基础，可以查看这篇文章来批量下载大量基因序列：生物信息中的Python 04 | 批量下载基因与文献...当然，你也可以直接用CDS，各种基因元件来做进化树。 如果你有编程基础，可以参考这篇从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列 来提取基因特征序列。...这里提供一种提取基因启动子区域的方法 假如你希望得到promoter的基因，可以在如图所示的位置输入起始位点和终止位点 一般promoter的位点不确定，可以通过将起始位点左右2kb基因视为promoter...合并多个fasta文件 1、下载多个序列后，我们将下载的序列整理到特定文件夹下，比如D:\Download\fasta_files，就像这样： ?
那么第一步便是从完整的叶绿体基因组的序列中分别将这四个区域提取出来，然后比对计算。...本篇文章记录提取这四个区域用到的python脚本 第一步：利用叶绿体基因组的fasta文件得到反向重复区的位置信息 叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个，然后结合已经发表的数据做分析。...已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。...调整后重新注释再来提取！ 这是因为这条序列的反向重复区位置和通常的不一样 ?...image.png 因为叶绿体基因组是环状的，放到文件里存储你可以选择任意一个碱基作为开始的第一个，叶绿体基因组通常是大单拷贝区的第一个碱基作为起始，但是这条序列不符合普遍情况，我们需要将序列起始的31
前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2 /mnt2 cp /etc/fstab /mnt1 cp /etc/hostname...，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取： dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector的单位就是512b 这样就把刚刚的fstab
参考文章http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/342计算FPKM值，发现计算完每个基因下所有外显子的总长度后，记录的都是ENSEMBL gene id，而我需要的是...奇怪的是GenomicFeatures既然把GTF文件读取进去了还抽取基因id了，但它就是不提供抽gene symbol的功能。...尝试使用clusterProfiler包装的转换器进行转换，发现基因丢了一半，这可不行。谷歌了一波没有发现满意的答案，有个refGenome包好像可以做，但读取文件半天卡死了，特别奇怪。...整个提取操作包装为函数了，输入可以是文件名或已经导入的gtf文件数据框（最好还是文件吧）。由data.table包支持，速度杠杠的！
Pysam[1]是一个 Python 模块，它打包了高通量测序库htslib[2]的 C-API，可用于读写基因组相关文件，如 Fasta/Fastq，SAM/BAM/CRAM，VCF 等。...文件中序列的数量，结果是一个整数 print("number of reference sequences: %d" % fa.nreferences) # Fasta文件中序列的名称，结果是一个列表...print("names of reference sequences: " + ",".join(fa.references)) # Fasta文件中序列的长度，结果是一个列表 print("lengths...Python风格半开区间：提取chr2位置11-20之间的碱基 # 半开区间碱基位置编号从0开始,（10, 20），其中包含位置10，不包含位置20 front1 = fa.fetch("chr2",...Samtools风格闭区间：提取chr2位置11-20之间的碱基，碱基位置编号从1开始 front2 = fa.fetch(region="chr2:11-20") print("samtools style
通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...文件中的数据，提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容，然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件中。...大家可以根据实际情况修改输入文件和输出文件的文件名，以及文件路径。
fa.seq) # 一个多序列文件中的所有序列 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse("res/multi.fasta", "fasta")] print (seqs...", "fasta") # =====获取详细的信息===== # 提取基因ID，name # Fasta 文件中序列名所在行的第一个词被作为 id 和 name print ("id: ", fa_seq.id...) print ("name: ", fa_seq.name) # 基因 Description 是fasta文件格式中的第一行 print ("description: ", fa_seq.description...(gb_seq) # =====获取详细的信息===== # 提取基因ID，name # gb文件中序列名包含比fasta更加详细的序列信息，下面分别是 id 和 name print ("id:...", gb_seq.id) print ("name: ", gb_seq.name) # 基因 Description 是fasta文件格式中的第一行 print ("description: ",
序列处理工具 在组学数据分析中，一个常见的问题是，如果基于给定的基因列表，从序列集合中提取序列 ? 这一功能，不仅可以用于提取基因的全序列，也可以基于用户指定的染色体区间，批量提取对应的区间序列。...查看序列文件中的序列个数，获得其中所有序列的ID和统计信息，有时候会有不少用户，尤其是做进化分析的朋友，Fasta Stater这一功能可以帮助用户快速统计Fasta文件中每个序列的信息，包括ID，长度...有时候，我们可能有几十个序列在一个序列文件中，需要对序列进行批量重命名，那么可以使用Fasta Renamer。这一功能的使用和推广，需要感谢福建农林高芳銮老师。 ?...甚至也在一些时候，我们希望一个Fasta序列文件中只包含一个序列，那么需要Fasta Split，而有些时候，却想要合并所有序列到一个文件，比如100个Sanger测序结果，那么需要Fasta Merge...高通量数据的极速发展，使得越来越多物种的序列容易获得。有些时候，我们需要基于物种的基因组序列和基因结构注释文件提取该物种所有CDS？所有蛋白？所有启动子序列？。
("res/multi.fasta", "fasta"): print (fa.seq) # 一个多序列文件中的所有序列 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse...格式文件 fa_seq = SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta") # =====获取详细的信息===== # 提取基因ID，name # Fasta...文件中序列名所在行的第一个词被作为 id 和 name print ("id: ", fa_seq.id) print ("name: ", fa_seq.name) # 基因 Description...是fasta文件格式中的第一行 print ("description: ", fa_seq.description) # 序列 print ("seq: ", fa_seq.seq) # 序列来源库信息...("res/sequence1.gb", "genbank") print (gb_seq) # =====获取详细的信息===== # 提取基因ID，name # gb文件中序列名包含比fasta
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列提取及过滤。进入TBtools界面，点击Sequence Toolkit进入Fasta Tools即可看到（如下图）。...Fasta序列提取及过滤分为四个工具： Fasta Extract (Recommended) Fasta Extract or Filter (Quick) Fasta Extract (Basic)...为了便于演示，我虚构了一个名为test.fasta的序列文件，如下： >contings-1 AGCAATTCCACCTTCGTAA >contings-2 AAGTCACCAGGGGATGCAA >contings...Extract (Recommended)主要功能包括： （1）提取Fasta序列文件中的某一个或者多个基因 在这里我们选择提取test.fasta中contings-1和contings-6。...Fasta序列文件中的序列区段 在这里我们选择提取test.fasta中contings-1的2-6号碱基、contings-3的4-8号碱基、contings-6的1-3号碱基。
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