生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列

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

mark

3 Python代码

序列自动下载可以通过 Biopython 的 Entrez.efetch 方法来实现,这里以本地文件为例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018\9\20 0020 18:32
# @Author  : Baimoc
# @Email   : baimoc@163.com
# @File    : main.py
import os
from Bio import SeqIO


def format_fasta(ana, seq, num):
    """
    格式化文本为 fasta格式
    :param ana: 注释信息
    :param seq: 序列
    :param num: 序列换行时的字符个数
    :return: fasta格式文本
    """
    format_seq = ""
    for i, char in enumerate(seq):
        format_seq += char
        if (i + 1) % num == 0:
            format_seq += "\n"
    return ana + format_seq + "\n"


def get_cds(gb_file, f_cds):
    """
    从 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")
    complete_seq = str(gb_seq.seq)
    complete_ana = ">" + gb_seq.id + ":" + gb_seq.annotations["accessions"][2] + " " + gb_seq.description + "\n"
    complete_fasta = format_fasta(complete_ana, complete_seq, 70)

    # 提取 CDS 序列并格式为 fasta
    cds_num = 1
    cds_fasta = ""
    for ele in gb_seq.features:
        if ele.type == "CDS":
            cds_seq = ""
            cds_ana = ">lcl|" + gb_seq.id + "_cds_" + ele.qualifiers['protein_id'][0] + "_" + str(cds_num) + " [gene=" + \
                      ele.qualifiers['gene'][0] + "]" + \
                      " [db_xref=" + ele.qualifiers['db_xref'][0] + "]" + " [protein=" + ele.qualifiers['product'][
                          0] + "]" + \
                      " [protein_id=" + ele.qualifiers['protein_id'][0] + "]" + " [gbkey=CDS]\n"
            cds_num += 1
            for ele1 in ele.location.parts:
                cds_seq += complete_seq[ele1.start:ele1.end]
            cds_fasta += format_fasta(cds_ana, cds_seq, 70)
            if (f_cds):
                break
    return cds_fasta, complete_fasta


if __name__ == '__main__':
    # 文件输出路径
    cds_file = "out/cds.fasta"
    complete_file = "out/complete.fasta"
    # genbank 文件路径
    res_dir = "res"
    cds_file_obj = open(cds_file, "w")
    complete_file_obj = open(complete_file, "w")
    for file in os.listdir(res_dir):
        cds_fasta, complete_fasta = get_cds(res_dir + os.sep + file, True)
        cds_file_obj.write(cds_fasta)
        complete_file_obj.write(complete_fasta)

4 其他方法获取

类型 编号
AY,AP 同一个基因存在多个提交版本时的序列编号
NC,NM NCBI 官方推荐及使用的序列编号
IMAGE等 针对特定物种,或特定组织提供的序列编号
4.1 对于AY,AP,可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载,但是对于样本量大的序列分析比较低效
  • 这里的cds是可以点击的链接,点击
mark
  • 会有详细信息展示,点击 fasta 链接来下载序列

    mark
4.2 对于NC,NM,可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载,同样对于样本量大的序列分析比较低效
mark
4.3 通过爬虫实现自动化,但是成本比较高,而且加重 NCBI 服务器负担,搞不好IP就会被封掉
4.4 用 BioPython 的 Entrez.efetch(db="nuccore", id=ids, rettype="fasta_cds_na ", retmode="text") 方法实现。但是经过实际调用,并没有什么效果。但是可以利用它来下载genbank序列后续实现自动化提取
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,530评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,403评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,120评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,770评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,758评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,649评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,021评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,675评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,931评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,751评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,410评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,004评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,969评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,042评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,493评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容