Biopython 简介
功能强大的生物信息学程序 Biopython 已成为该领域专家的标准资源。本文将向您介绍 Biopython，其中还介绍了它的安装并提供了演示其用法的示例。尽管我们正在介绍 Biopython，但请记住，它只是更大的 Python 生态系统的一小部分，该生态系统提供了广泛的模块和工具来满足不同的计算和科学需求。
Biopython 一瞥
一个名为 Biopython 的 Python 模块是为了帮助科学家使用 Python 进行生物信息学而创建的。它提供了处理生物数据的资源，例如用于组装基因组、分析蛋白质序列和使用机器学习进行生物信息学的函数。
安装 Biopython
您必须在 Python 环境中安装 Biopython 才能使用它。如果尚未安装 Biopython，您可以使用下面列出的 pip 命令进行安装:
pip install biopython
通过示例探索 Biopython 的功能
为了更好地理解如何使用 Biopython，让我们深入研究一些实际的例子。
示例 1:序列操作
生物序列的操作是 Biopython 提供的基本功能之一。 Bio.Seq 模块的 Seq 类使用户能够处理和使用序列−
from Bio.Seq import Seq
# 创建序列
seq = Seq("AGTACACTGGT")
# 打印序列
print("Sequence:", seq)
# 反转序列
print("Reversed serial:", seq[::-1])
# 序列的补码
print("Complement:", seq.complement())
# 反向补码
print("Reverse Complement:", seq.reverse_complement())
示例 2:计算 GC 含量
DNA 序列中核苷酸的比例鸟嘌呤 (G) 或胞嘧啶 (C) 的氨基酸残基称为 GC 含量。Biopython 中提供了一个计算 GC 含量的函数 −
from Bio.Seq import Seq
from Bio.SeqUtils import GC
# 创建序列
seq = Seq("AGTACACTGGT")
# 计算 GC 含量
print("GC content:", GC(seq), "%")
示例 3:读取序列文件
对于读取和写入各种序列文件格式(例如 FASTA、GenBank 等)，Biopython 提供了功能。以下是如何读取 FASTA 文件的说明 −
from Bio import SeqIO
# 读取 FASTA 文件
for seq_record in SeqIO.parse("example.fasta", "fasta"):
print("ID:", seq_record.id)
print("序列长度:", len(seq_record))
print("序列:", seq_record.seq)
请将 FASTA 文件的路径替换为"example.fasta"。
示例 4:转录和翻译
转录和翻译的基本分子生物学过程由 Biopython 实现。具体操作如下 −
from Bio.Seq import Seq
# 创建 DNA 序列
dna_seq = Seq("ATGGCCATTGTAATGGGCCGCTGAAAGGGTGCCCGATAG")
# 将 DNA 序列转录为 mRNA
mrna_seq = dna_seq.transcribe()
print("mRNA 序列:", mrna_seq)
# 将 mRNA 序列翻译为蛋白质序列
protein_seq = mrna_seq.translate()
print("蛋白质序列:", Protein_seq)
示例 5:解析 BLAST 输出
BLAST(基本局部比对搜索)工具)输出文件可以通过 Biopython 进行解析，Biopython 在生物信息学中被广泛用于识别生物序列之间的相似区域。这里有一个简单的例子 −
from Bio.Blast import NCBIXML
# 解析 BLAST xml 输出
blast_record = NCBIXML.read(open("my_blast.xml"))
# 循环遍历 blast 输出中的每个比对
for alignment in blast_record.alignments:
for hsp in alignment.hsps:
print("****Alignment****")
print("sequence:", alignment.title)
print("length:", alignment.length)
print("e value:", hsp.expect)
print(hsp.query)
print(hsp.match)
print(hsp.sbjct)
将本例中的"my_blast.xml"替换为您的 BLAST 输出文件的位置。
示例 6:从 NCBI 获取记录
Biopython 可以从 NCBI 数据库检索数据。可以使用以下步骤访问核苷酸数据库 -
from Bio import Entrez # 始终告诉 NCBI 您是谁 Entrez.email = "your_email@example.com" # 获取记录 handle = Entrez.efetch(db="nucleo", id="EU490707", rettype="gb", retmode="text") record = SeqIO.read(handle, "genbank") # 打印记录 print(record)
请将您的电子邮件地址替换为"your_email@example.com"。此示例检索并发布特定的 GenBank 条目。
结论
正如我们所见，生物学和生物信息学的 Python 环境受到 Biopython 的显著影响，Biopython 提供了一套用于生物信息学分析的工具。然而，本介绍只是开始触及 Biopython 功能的表面。此外，Biopython 还有大量其他模块，可提供搜索生物数据库、分析蛋白质结构、在生物信息学中使用机器学习等任务的功能。
对于有兴趣进一步了解生物信息学领域的程序员和生物学家来说，Biopython 是一个很棒的工具。卷起袖子开始用 Biopython 编码，因为学习工具的最好方法就是使用它。
