最近刚好写了一篇关于耐药基因相关分析的常规文章，分享一下最近的经验，方便大家借鉴参考我使用的是card,conda 安装abricate工具，写了个脚本，对60个菌株fasta文件自动分析保存（后面会出视频讲解耐药基因的分析全过程）

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如何获得耐药基因

如何从基因组中获取耐药基因？我们在基因组测序后进行组装获得了fasta文件，获取耐药基因的另一个关键步骤就是基因注释，也就是识别基因组中哪些部分可能涉及耐药性。这时，耐药基因数据库就发挥了至关重要的作用。以下是几个常用的耐药基因数据库：

CARD（抗药基因数据库）Comprehensive Antibiotic Resistance Database（综合抗生素耐药性数据库）CARD 是目前最为广泛使用的抗生素耐药基因数据库，由加拿大安大略省的McMaster大学开发的

ResFinder（Resistance Gene Finder）：丹麦哥本哈根大学（University of Copenhagen）的DTU Food开发并维护的在线工具

ARGANNOT(AntibioticResistanceGeneAnnotation）（抗生素耐药基因注释）法国的INRA（法国国家农业研究院）*开发的一个在线平台我使用的是card,conda 安装abricate工具，写了个脚本，对60个文件自动分析保存，每一个都会获得一个tab文件（表格的文本形式可以和EXCEL互换格式），脚本和tab文件如下图

因为不同的菌株有不同的耐药基因，我需要利用脚本先把这60个tab文件合并到一张表格，然后利用脚本统计出每一个耐药基因出现的次数，这里一共出现了71种耐药基因，平均每个菌株含有48个耐药基因,按照出现次数排序之后，这个时候可以做一个柱状图

这里涉及到两个概念，一个是抗生素的分类（很多都是简写好难分表），还有一个就是耐药基因的分类，这个需要借助人工智能来帮你总结一下，因为网上查资料真的很难查，试了Deepseek和Chatgpt,哈哈，Chatgpt更胜一筹哦

耐药基因分类：

"β-内酰胺类",  "四环素类", "氨基糖苷类", "大环内酯类","磺胺类", "喹诺酮类", "叶酸代谢抑制剂", "苯icol类","磷霉素类", "跨膜转运蛋白类"

抗生素分类：

1. β-内酰胺类抗生素（Beta-lactams）青霉素类（Penicillins）氨苄西林（AMP）氨苄西林/舒巴坦（AMS）头孢菌素类（Cephalosporins）头孢唑林（CFZ） — 第一代头孢西丁（CFX） — 第二代头孢呋辛（CXM） — 第二代头孢噻肟（CTX） — 第三代头孢他啶（CAZ） — 第三代头孢噻肟/克拉维酸（CTX/C） — 第三代 + 酶抑制剂头孢他啶/克拉维酸（CAZ/C） — 第三代 + 酶抑制剂头孢他啶/阿维巴坦（CZA） — 第三代 + 新型酶抑制剂头孢吡肟（CPM） — 第四代碳青霉烯类（Carbapenems）亚胺培南（IPM）厄他培南（ETP）2. 氟喹诺酮类（Fluoroquinolones）环丙沙星（CIP）萘啶酸（NAL）3. 氨基糖苷类（Aminoglycosides）庆大霉素（GEN）阿米卡星（AMK）4. 大环内酯类（Macrolides）阿奇霉素（AZM）5. 四环素类（Tetracyclines）四环素（TET）替加环素（TIG）6. 磺胺类（Sulfonamides）复方磺胺（SXT）7. 多肽类（Polymyxins）耐药基因热图的制作

制作热图，首先要制作一个0和1的矩阵，0代表没有这个耐药基因，1代表有这个耐药基因，当然这个也需要写脚本来制作更方便一下，然后还是利用python来制作热图，代码不会写可以用deepseek

01matrix

heatmap

制作热图的时候与两个问题需要注意

p上代码