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脚本分享—从fasta格式文件中批量提取特定位置的序列

脚本简介： 这个脚本主要用于从FASTA格式文件中批量提取指定位置的序列，可以应用在很多不同场景，比如： 提取基因内部特定区域的序列，例如用于分析蛋白质或核酸的二级结构区域； 设计引物时，截取目标区域的序列作为模板...； 需要对特定区域进行比对或变异分析时，快速提取目标序列； 亚细胞定位预测后，提取对应区域的序列进行进一步研究； 根据BLAST比对结果，批量提取匹配到的特定序列； 批量提取UTR区域、基因间隔区等非编码序列...总之，通过这个脚本，用户可以根据自己的研究需要，从FASTA文件中灵活、精准地提取指定区间的序列，广泛应用于各种生物信息学分析工作中。...安装biopython模块： # 使用pip安装 pip install biopython 查看脚本帮助文档： python Extract_fasta_by_site.py -h 脚本使用方方法...： 1）脚本准备文件如下图所示 2）fasta文件详解 3）提取位置文件详解 实战演习 python Extract_fasta_by_site.py sequence.fasta site_list.tsv

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生物信息中的Python 02 | 用biopython解析序列

接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。 一、准备工作 1、 按照上一篇下载fasta文件的步骤，可以同理得到GeneBank的数据格式 ?...3.2 直接用安装包安装 二、Biopython 基础用法 1 读取常见的序列文件格式（fasta，gb） from Bio import SeqIO # 读取包含单个序列 Fasta 格式文件 fa_seq...= SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta") # print fa_seq # 读取包含多个序列的 fasta 格式文件 for fa in SeqIO.parse...文件格式中的第一行 print ("description: ", gb_seq.description) # 序列信息, 这里的序列信息是以 bioPython 中的seq对象存储 print ("...=True)) # 如果DNA序列为编码序列，可以直接翻译，DNA序列不是3的倍数时，报错 print ("protein: ", dna_seq.translate()) # 在细菌世界中，在细菌遗传密码中

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    序列比对在biopython中的处理

    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。...在biopython中，为不同格式，不同软件提供了统一的接口，方便我们的使用 1....读取多序列比对结果 通过Bio.AlignIO模块来对多序列比对结果进行读写，其中的parse方法用于从文件句柄中读取多序列比对的内容，用法如下 >>> from Bio import AlignIO...输出多序列比对结果 通过write方法将多序列比对的结果输出到文件中，可以指定输出文件的格式，用法如下 >>> alignments = AlignIO.parse("aln.fasta", "fasta...对于序列比对结果的运行和解析，通过biopython可以很好的将其整合到python生态中，对于用python构建一套完整的pipeline,非常的方便。

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    为什么 Biopython 的在线 BLAST 这么慢？

    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？...第三个参数是包含查询序列的字符串。这可以是序列本身，也可以是 fasta 格式的序列，或者是诸如 GI 号之类的标识符。...= NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "8332116") 另外，如果我们的查询序列已经存在于 FASTA 格式的文件中，则只需打开文件并以字符串形式读取此记录，然后将其用作查询参数...= NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", fasta_string) 我们还可以将 FASTA 文件作为 SeqRecord 对象进行读取，然后仅提供序列本身进行比对： >>>...综上种种原因，如果考虑使用 NCBIWWW.qblast() 执行频繁的序列在线批处理，或许不是一个好的解决方案。

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    脚本分享—gbk文件中提取蛋白质序列以及注释信息

    脚本简介： 本脚本用于从 GenBank（GBK）格式文件中提取蛋白质序列，并将结果输出为 FASTA 格式文件。...主要功能包括： 提取 CDS 区域的蛋白质序列； 可根据参数选择是否在序列标题中附加蛋白质的功能注释； 该脚本适用于基因组注释分析、蛋白质功能预测等常见生物信息学任务。...安装biopython模块： # 使用pip安装 pip install biopython # 使用conda安装 conda install -c bioconda biopython 查看脚本帮助文档...： python Gbk_extea_protein.py -h 脚本使用方法： 1）脚本准备文件如下图所示 2）注意事项 GBK文件从NCBI GeneBank数据库下载，文件中必须包含蛋白质文件；...对于基因组较大的真核生物，如人基因组，gbk文件有多个染色体组成，不包含蛋白序列文件，这样的gbk文件无法使用脚本提取蛋白质序列； 程序依赖于biopython模块，需要提前安装好； 实战演习 # 只提取蛋白质序列和蛋白质

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    Biopython | 介绍和安装

    基本上，Biopython是python模块的集合，这些模块提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的功能，例如DNA字符串的反向互补，寻找蛋白质序列中的基序等。...它提供了很多解析器，可以读取所有主要的遗传数据库 如GenBank，SwissPort，FASTA等，以及在python环境中运行其他流行的生物信息学软件/工具(如NCBI BLASTN，Entrez等...支持FASTA，PDB，GenBank，Blast，SCOP，PubMed/Medline，ExPASy相关格式。 处理序列格式的选项。 管理蛋白质结构的工具。...通过提供将生物信息学文件解析为特定格式的记录对象或序列加特征的通用类的模块，来支持解析器开发。 清除基于食谱样式的文档。 (4).....Biopython提供了用于种群遗传学的Bio.PopGen模块。该模块包含收集经典种群遗传学信息的所有必要功能。 RNA结构DNA，RNA和蛋白质是我们生活中必不可少的三个主要生物大分子。

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    用 Python 玩转常用生物序列

    # print fa_seq # 读取包含多个序列的 fasta 格式文件 for fa in SeqIO.parse("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("res/multi.fasta", "fasta")] print (seqs...gb_seq.description) # 序列信息, 这里的序列信息是以 bioPython 中的seq对象存储 print ("seq: ", gb_seq.seq) # 序列来源库信息（NCBI的数据库信息会包括数据库交叉引用...IUPAC (International Union of Pure and Applied Chemistry ) 是一个制定化学相关标准的组织，Biopython 所使用的编码表就是由它制定的，想了解详细细节可以参考...=True)) # 如果DNA序列为编码序列，可以直接翻译，DNA序列不是3的倍数时，报错 print ("protein: ", dna_seq.translate()) # 在细菌世界中，在细菌遗传密码中

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    BioPython安装与入门

    一般来讲，Biopython致力于通过创造高质量的和可重复利用的模块及 类，从而使得Python在生物信息学中的应用变得更加容易。...Biopython的特点包括解析各种生物信息学格式的文件(BLAST， Clustalw， FASTA， Genbank...)，访问在线的服务器(NCBI，Expasy...)...BioPython主要功能 将生物信息学文件解析为Python可用的数据结构，包含以下支持的格式： Blast输出结果 – standalone和在线Blast Clustalw FASTA GenBank...对序列实现常规操作的工具，如翻译，转录和权重计算。 利用k最近邻接、Bayes或SVM对数据进行分类的代码。 处理比对的代码，包括创建和处理替换矩阵的标准方法。 分发并行任务到不同进程的代码。...实现序列的基本操作，翻译以及BLAST等功能的GUI程序。 使用这些模块的详细文档和帮助，包括此文件，在线的wiki文档，网站和邮件列表。

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    脚本分享—根据序列ID从fasta文件提取特定的序列

    是一个常用的序列筛选工具，适用于各种生物信息学数据处理场景 主要用途： 快速从FASTA文件中提取多个特定ID的序列； 使用 -i 参数直接输入多个ID； 或使用 -l 参数指定一个ID列表文件。...支持FASTA压缩格式（.gz）自动识别，无需手动解压； 可选输出到文件（使用 -o），否则默认打印到终端，也可以使用>重定向到文件中； 支持是否保留原FASTA注释（description），用于记录更详细的序列信息...： 脚本使用方法： 1）fasta文件 2）list文件 实战演习： # 如果提取的序列较少，可以使用-i参数 python Extract_fasta_by_id.py -a SMA684v2_nucleotide.ffn...-i gene_00001 gene_00004 gene_00006 # 如果提取的序列较多，可以将待提取的ID存入文件中，每一行是一个序列id python Extract_fasta_by_id.py...# 如果提供的序列ID fasta文件中没有，脚本会给出警告，方便进行结果核对 python Extract_fasta_by_id.py -a SMA684v2_nucleotide.ffn -i

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    宏转录组学习笔记--另一个教程

    本教程将带您逐步处理100000个reads的一部分，而不是使用整个2500万个reads的整个过程（后者在桌面上可能要花费几天的时间）。...开场 工作目录 创建一个新目录，该目录将存储在本实验中创建的所有文件。...mouse1_unique.fastq.clstr创建第二个输出文件，该文件确切显示由去复制的文件中的每个唯一序列表示的复制序列，mouse1_unique.fastq2.clstr还创建了第三个空的输出文件...mouse1_proteins.fasta虽然我们在这里仅使用BWA，但可以使用BWA跟BLAT进行更彻底的搜索，microbial_all_cds.fasta如步骤3和4中所述。...为此，我们将使用Diamond来从SWISS-PROT数据库中识别已分配酶功能的基因/蛋白质的同源物。菱形是通过同源性注释酶功能的相对粗略而直接的方法。我们选择在这里使用它是为了避免引入其他工具。

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    使用机器学习和Python揭开DNA测序神秘面纱

    2 单个DNA线（螺旋）的序列 这些碱基的顺序决定了DNA链中包含哪些生物学指令。例如，序列ATCGTT可能指示蓝眼睛，而ATCGCT可能指示棕色眼睛。 使用Python处理DNA序列数据 ?...Biopython是python模块的集合，这些模块提供处理DNA，RNA和蛋白质序列操作的功能，例如DNA字符串的反向互补，寻找蛋白质序列中的基序列等。...文件可以包含一个或多个DNA序列。...还有许多其他格式，但是fasta是最常见的格式。 这是使用Biopython处理Fasta格式的DNA序列的简要示例。...序列对象将包含诸如序列ID和sequence等属性以及可以直接使用的序列长度。 我们将使用Biopython的Bio.SeqIO来解析DNA序列数据（fasta）。

    2.5K21

    详解 Python 批量下载基因序列

    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。 自动获取基因序列数据 0....如果没有安装 Biopython 的小伙伴，执行以下代码安装。...= "your_email@163.com" Entrez.tool = "getGeneSeqScript" # 查询 oct4 基因的在 Nucleotide 中的总数 hd_egquery...ids = read_esearch["IdList"][:2] # 用得到的 id 列表去下载每一条 fasta 文件，并合并，以便后续分析使用（比如进化树构建） hd_efetch_fa = Entrez.efetch

    2.4K40

    使用biopython处理序列数据

    序列是基因组学数据的基本单位，对于序列先关信息的存储，有以下两种常用的文件格式 1. fasta 2. genebank 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。...Bio.Seq Bio.Seq提供了最核心的序列对象，即由基本字符构成的序列，比如核酸序列和蛋白质序列，初始化方式如下 >>> from Bio.Seq import Seq >>> my_seq =...Bio.SeqIO Bio.SeqIO用于文件的读写，支持多种文件格式，对于序列的存储格式fasta和genebank而言，读取的方式如下 >>> from Bio import SeqIO >>> for...", "fasta") write方法提供了输出功能，将序列对象输出到指定格式的文件中，针对格式转换这一常见场景，用法如下 >>> count = SeqIO.convert("input.gb",..."genbank", "out.fasta", "fasta") 以上3个子模块层层渐进，构建了biopython处理序列数据的完整生态，对于使用者而言，通过简单的几句代码，就可以完成基本的序列操作，对于开发者而言

    1.6K20

    Python每日一谈｜No.26.实例.7-Bioinfor.1-Blast-Python调用

    •核酸序列对蛋白质序列库比对（blastx）：自动将输入的核酸序列翻译为蛋白质氨基酸序列后（根据可能的读码框和编码链的差别，一段核酸序列可能翻译为六种氨基酸序列），比对数据库中的蛋白质序列。...•蛋白质序列对蛋白质序列库比对（blastp）：直接将输入的蛋白质氨基酸序列与数据库中的氨基酸序列进行比对。...•蛋白序列对核酸序列库比对（tblastn）：将输入的蛋白质氨基酸序列，与由核酸数据库中的序列翻译而来的潜在的蛋白质氨基酸序列进行比对。...由于蛋白质可能在不同的数据库中存在，并且可能在同一个数据库中有多个版本，为了去冗余，UniaraParc对每条唯一的序列只存一次，无论是否为同一物种的序列，只要序列相同就被合并为一条，每条序列提供稳定的...v 数据库卷的大小 整数 0 单位：兆字符 -s 限制索引的类型 [T/F] F T为仅用接收号创建索引 -L 创建数据库别名 输出文件名 -F Gi列表的文件名 输入文件 配合-L使用 -B 生成的

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    少即是多：精心构造的小数据也可以产生与大数据相当的洞察力

    ）来解析/读取fasta文件中的核苷酸序列，使用打印函数一瞥文件内部的内容。...fasta序列存储在变量omicron中。...然后，使用EBI Webserver上的Clustal对近似的剌突序列进行了比对。 使用Jalview来删除冗余/重复的序列。...使用Mega X编辑比对，使用GISAID剌突参考序列作为指南，去除剌突基因的逐渐减少的末端。 清理文件并通过Datamonkey网服务器上传到FUBAR进行选择分析。 分析后导出的.csv文件。...请记住，用于选择这些序列的过滤器之一是患者数据，并且我将根据使用情况演示使用这些数据的一种方法。 首先选择了患者状态，但还有其他字段需要考虑，如性别、地点、采集日期等其他参数。

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    使用Primer Premier 5软件设计引物

    创建一个新的项目或者打开一个已有的项目。2. 输入目标序列在 Primer Premier 5 中设计引物的第一步是输入目标序列。这通常是你的基因或 DNA 片段的序列。...可以直接粘贴 DNA 序列，或者从文件中导入序列（例如 .fasta 格式的文件）。3. 选择引物设计方法自动设计引物：你可以选择自动设计引物。...引物筛选和比对：通过比对功能检查引物是否特异性地绑定目标序列。批量设计：支持批量设计多个引物对，适用于大规模实验需求。注意事项引物长度与质量：引物不宜过长或过短，通常设计 18-25 个碱基。...在 Primer Premier 5 软件中，实际的引物设计过程是通过图形界面进行的，而不是通过编写代码。该软件是一个集成的图形化工具，它为用户提供了可视化界面进行引物设计、优化和筛选。...使用 Python 进行引物设计的示例所需库：Biopython：用于处理 DNA 序列和计算引物的特性（如 Tm 和 GC 含量）。

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    序列比对：双序列比对与BLAST

    （如箭头所示），直到起点(0, 0)，回溯过程中可能遇到多个路径，选择最大得分作为最优路径，即是最优解。...此外，也可以使用任意数据库序列文件通过BLAST提供的格式转换工具由其他格式序列文件转换而得到，如下所示： 软件下载地址：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables...待格式化的序列文件 -input_type：输入序列文件的格式，默认为fasta -title：输出数据库的title，默认使用-in参数文件名的前缀 -dbtype：数据库类型，蛋白质prot或核酸nucl...，但目前仅支持blastp、blastx，也即使用蛋白质或核酸序列在蛋白质数据库中进行比对检索。...参数说明： --in：输入的数据库序列文件（FASTA格式） -p：程序运行使用的核数 -d：输出结果的文件名前缀 数据库建成后，即可对目标序列进行比对检索，其使用方法与BLAST类似。。 END

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    使用Python实现基因组数据处理

    推荐使用virtualenv创建一个虚拟环境，以便管理依赖库。此外，我们将使用常见的生物信息学库Biopython来处理基因组数据。...# 创建并激活虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装所需依赖库 pip install biopython numpy pandas...数据读取与预处理 基因组数据通常存储在FASTA或FASTQ格式的文件中。我们将使用Biopython库读取这些文件，并进行基本的预处理操作。...我们可以通过比对不同个体的基因组序列来识别变异位点。以下示例展示了如何使用Biopython和自定义函数进行简单的变异检测。...案例分析 # 读取两个个体的基因组序列 file_path1 = "path/to/individual1.fasta" file_path2 = "path/to/individual2.fasta"

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