Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现,提交的序列比对往往在几分钟,甚至几十秒就可以得到比对的结果;而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间!这到底是为什么呢?
Biopython是Python的最大,最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发,主要使用Python编写。它还包含C代码,以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows,Linux,Mac OS X等操作系统上运行。
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作,但是在Python的世界里,一项工作只要重复的次数多了,那么一定就会有大神来开发相应的包来解决,这个包名就是 Biopython 。接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。
我们小编欢乐豆有个压箱底的 perl 脚本,由于编程语言"洁癖",想要彻底抛弃 perl 语言转向 python,于是他使用 AI 辅助下进行了转换,由于脚本相对简单,转换竟然就成功了。中间发现四种碱基含量百分比和原脚本统计有出入,检查确认是序列大小写没有注意的原因,修改后就完美运行了,这里分享给大家!
序列比对是生物信息学分析中的常见任务,包含局部比对和全局比对两大算法,局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。在biopython中,支持对序列比对的结果进行读写,解析,以及运行序列比对的程序。
biopython和bioperl, biojava项目类似,都是Open Bioinformatics Foundation组织的项目之一,旨在提供一个编程接口,方便生物信息数据的处理。OBF的成员项目部分如下
去年的这个时候,欧密克戎变异体已经成为主要的严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)变异体。
hello,hello! 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。
hello,hello!小伙伴们大家好,我是小编豆豆,好久没有给大家分享使用的脚本了,最近小编在一直在忙着16s整理数据库,需要下载大量物种的16s rRNA序列。
通过biopython, 我们可以方便的读取这些格式的文件,并提取其中的信息。具体地,通过以下3个子模块来处理序列数据
很多人应该遇到过需要将序列排列到一行上,或者每行按照规定的bp数显示。我也经常遇到像60bp,70bp的不等长fasta序列共存于同一个fasta文件中的情况,为了避免不同长度对后面的处理造成影响,一般最好将格式统一。
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如,老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列,并构建相应的进化树,而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静,那么,接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
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。
这项工作已获得Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International协议的许可。这意味着您可以复制,共享和修改作品,只要结果以相同的许可证分发即可。本教程由Mobolaji Adeolu(adeolum@mcmaster.ca),John Parkinson(john.parkinson@utoronto.ca)和Xuejian Xiong(xuejian@sickkids.ca)制作。
把《Python生物信息学数据管理》这本书看完了,然后也写了一些笔记,和大家分享一下。
Python 开发环境:搭建 Python 高效开发环境: Pycharm + Anaconda
比如查看 POU5F1 基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/5460
相信 Entrez 的强大是有目共睹的,BioPython 将它几乎所有操作都封装为方法,使我们可以更加方便的利用这个强悍工具。对于分析比对多个序列文件时的工作量说多了都是泪。比如,老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列,并构建相应的进化树,而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静,那么,接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
本次学习分析的文章是这篇:https://academic.oup.com/gigascience/article/7/12/giy140/5202451 这篇文章的原始数据有点问题,使用sra和ena数据库直接下载都基本上会失败,sra只能下到一个10M左右的数据,转换格式成fastq后只能获得4.6M的数据。最后使用aspera connect下载可以成功。命令如下,我是黑果,其他系统格式应该类似,软件安装和使用参见我前面的学习记录。https://jiawen.zd200572.com/916.html
(1)出现的问题网址:https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
编者注:本文来自生信编程直播课程讲师投稿,点击阅读原文可以跳转到大神的博客,欢迎点击! 以下为文章全文: Python开发的方向太多了,有机器学习,数据挖掘,网络开发,爬虫等等。其实在生信领域,Py
相信大家在上一文中下载fasta的时候还没有感觉到下载是多么复杂,但是对于分析比对多个序列文件时,这个工作量说多了都是泪。比如,老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列,并构建相应的进化树,而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静,那么,接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
中科院北京基因组研究所搭建了国内的大数据中心BIGD, 拥有海量计算资源,5000以上CPU,8PB以上的存储,借助庞大的计算资源,存储了高通量测序产生的各种组学数据,同时集成了各种分析软件,组成了一个组学数据整合,挖掘的应用体系。
在过去几年里,研究发现long non-coding RNAs (lncRNAs)在疾病和生物调控过程中扮演着重要角色。但在大量非模式物种中lncRNA的鉴定仍是一项富有挑战性的工作。该工作需要确定的序列信息,注释信息以及构建物种特有的训练集,但具有lncRNA研究所需的足够完整的序列与注释的物种只占很少数。
比较序列相似性(sequence similarity)可以考虑用biopython或者emboss的几种比对方法。
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具,只需要输入fasta格式的转录本序列,该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分,根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类,网址如下
CPC2为CPC 的升级版,发布于2017 年,是目前最新的lncRNA 鉴定工具,也代表着lncRNA 鉴定的最新研究进展。在经过大量的特征选择后,CPC2 最终的特征主要包括四条:最长ORF 长度,ORF 的完整性,Fickett 分数以及等电点 (isoelectric point, pI)[39,40]。其中等电点特征主要是通过将最长ORF 翻译为氨基酸序列,而后根据氨基酸等电点这一理化性质计算而得。与大多lncRNA 鉴定工具相同,CPC2 也使用了支持向量机来构建分类器。
eggnog-mapper 是一种用于对未知序列进行快速功能注释的工具。它使用 eggNOG 数据库中预先计算好的直系同源基因组和系统发育树,根据其进化关系推断他们的功能信息。eggnog-mapper 一般用于注释新的基因组,转录组亦或是宏基因组数据。
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。本文以 Fasta/Fastq 文件的读写为例,介绍 Pysam 的用法,详细教程请查看官网。
https://de.cyverse.org/dl/d/89D2FE7A-41BA-4F64-80E2-B9C26D49E99F/Plants_model.tar.gz
“脱氧核糖核酸(DNA)是一种分子,其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“ —genome.gov
论文 A telomere-to-telomere gap-free reference genome of watermelon and its mutation library provide
输入限定符声明要接收的数据类型。Nextflow使用此信息来应用与每个限定符相关的语义规则,并根据目标执行平台(网格,云等)正确处理它。
biopython网站:https://biopython.org/wiki/Documentation
前两期周更我们通过一篇文章的复现整理了mRNA和lncRNA分析基本流程,但并没有涉及新lncRNA的鉴定,本周的推文本质上是我个人学习鉴定lncRNA的全套流程笔记,整合了我们公众号往期的资源,对代码进行了勘误更新,内容非常详实。
在上周的文章KEGG数据库不会下载?了解下API!里,我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id,并通过wget遍历所有id来get基因的序列。对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到,虽然KEGG数据库整体并不是很大(原核生物大概5G),但是反复访问API地址耗时甚长!基于国内高校网速现状,全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间!需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身,假如可以减少访问次数,那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。比较幸运的是,API指令中允许多个基因并行检索,如下所示:
昨天我们学习了正常情况下,6种SNV(C>A, C>G, C>T, T>A, T>C, T>G)突变频谱的制作,但是如果考虑到突变的上下文,就可以变成96种(如下图所示)!(如果你还不了解mutati
在宏基因组分析中,一个最常见的任务就是计算contigs和genes的丰度,这是我们后续定量分析的基础。原理大家都懂,无非就是将reads序列map到contigs或者genes序列上,根据map到的reads数量或碱基数目计算丰度。然而实际操作起来可能是比较麻烦的,也需要自己写一些脚本。今天,我为大家分享一个不需要写代码的contigs和genes丰度计算方法。
FASTX-Toolkit 最初是由 Hannon Lab 开发的一个为处理高通量测序数据(尤其是从 Illumina 测序平台获得的数据)设计的软件包。这个工具包包含了一系列命令行工具,用于对 FASTA 和 FASTQ 文件进行预处理操作,如质量控制、数据过滤、数据转换等。其特性包括:
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性,这种保守性可以使用共线性(synteny)或同线性(colinearity)来进行描述。共线性主要强调两方面,一是序列的同源性,二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性,这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性,常用来研究近缘物种基因组的进化。
Glimmer软件采用马尔科夫模型识别微生物中的蛋白编码基因,主要是针对细菌,古菌和病毒。该软件由The Institute for Genomic Research(TIGR)开发,已经用于上千个细菌,古菌,病毒基因组的注释。
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。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
一、CPAT和CPC2软件用于评估编码蛋白能力,一般在lncRNA分析中常用,生信技能树已经介绍过不再赘述。
首先定义一个函数,避免所有数据一次性读入内存(这段代码自己还看不太懂) There are many possible ways to solve this general problem, this recipe uses a generator function to avoid having all the data in memory at once.
日常工作的窘境 谈基因浏览器的必要性,不需要扯“各种基因组序列以及高通量测序数据爆炸性增长,满足基因组可视化、大规模基因组数据分析和应用需要”这些有的没的,只需要从日常实际需求出发就可以。 在日常数据处理和分析工作中,根据分析项目的不同我们会面对各种各样的文件,比如mapping得到的SAM或者BAM文件,在此基础上转化而来的记录各种(定量)信息的bedgraph文件、Wig文件或者tdf文件,亦或记录variant信息的VCF文件。以至于有一种比较调侃的说法,所谓生物信息就是整天和各种格式的文件打交道,转
astropy - A community Python library for Astronomy. 一个面向天文学的Python社区库 bcbio-nextgen - A toolkit pr
在之前的文章中,我们介绍过CPC和CNCI这两款软件,可以用于预测lncRNA序列。其中CPC基于序列比对的方式,对于注释信息相对全面的物种分类效果较好,但是运行速度相对较慢,CNCI基于序列的三联体碱基组成来区分编码和非编码转录本,对于注释信息缺乏的物种,效果也不错,但是当序列中存在插入缺失时,其分类效果就变得很差。
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