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環境構築 - 必要パッケージ群のインストール # 公開されているレポジトリからファイル群を取得 $ git clone https://github.com/kyclark/biofx_python $
cd biofx_python # requirements.txt に記載のパッケージをインストール $ pip3 install -r requirements.txt # pylintの設定ファイルをホームディレクトリに移動 $ cp pylintrc ~/.pylintrc # mypyの設定ファイルをホームディレクトリに移動 $ cp mypy.ini ~/.mypy.ini -
ファイル入力の渡し方 読み取り可能なファイルを入力としたい場合、argparseではtypeで指定する。 これを指定すると、読み取り不可能なを入力とした際にエラーで弾くことができる def get_args() -> Args: """ Get command-line
arguments """ parser = argparse.ArgumentParser( description='Compute GC content', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('file', metavar='FILE', type=argparse.FileType('rt'), nargs='?', default=sys.stdin, help='Input sequence file') args = parser.parse_args() return Args(args.file) -
FASTAファイル 今回の入力フォーマットはFASTAファイルとなっている。 「>」から始まる配列IDと複数行の配列情報から構成される。 $ cat tests/inputs/1.fa >Rosalind_6404 CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGCCTTCCC TCCCACTAATAATTCTGAGG >Rosalind_5959
CCATCGGTAGCGCATCCTTAGTCCAATTAAGTCCCTATCCAGGCGCTCCGCCGAAGGTCT ATATCCATTTGTCAGCAGACACGC >Rosalind_0808 CCACCCTCGTGGTATGGCTAGGCATTCAGGAACCGGAGAACGCTTCAGACCAGCCCGGAC TGGGAACCTGCGGGCAGTAGGTGGAAT -
Bio.SeqIOモジュールを使った配列解析 SeqIOモジュールを使うとバイオ系のフォーマットを適切に扱うことができる >>> from Bio import SeqIO >>> recs =
SeqIO.parse('tests/inputs/1.fa', 'fasta') >>> type(recs) <class 'Bio.SeqIO.FastaIO.FastaIterator'> >>> rec = next(recs) >>> type(rec) <class 'Bio.SeqRecord.SeqRecord'> 1 1 第1引数にファイル名、第2引数にファイルのフォーマットを指定する 2 返り値はイテレータとなっている 2 3 3 イテレータの中身はSeqRecordクラスのオブジェクトが格納されている -
SeqRecordクラス SeqIOモジュールで読み取ったデータはSeqRecordクラスのオブジェクトとして扱う >>> rec SeqRecord( seq=Seq('CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGC...AGG'), id='Rosalind_6404', name='Rosalind_6404', description='Rosalind_6404', dbxrefs=[]
) 1 1 seq属性には、FASTAファイルに含まれていた配列のSeqオブジェクトが格納され ている 2 id属性には、FASTAファイルに含まれていた配列IDが格納される 2 3 他にもnameやdescriptionといった情報が格納できる。 3 -
SeqRecordクラスからの配列情報の取り出し 配列情報は.seq属性に含まれている。 Seqオブジェクトとして扱うと配列に係わる様々な便利なモジュールが使える。 # 配列情報の取り出し >>> rec.seq Seq('CCTGCGGAAGATCGGCACTAGAATAGCCAGAACCGTTTCTCTGAGGCTTCCGGC...AGG') # 相補鎖配列を使用する場合は
reverse_complement メソッドを使う(第3回の内容) >>> rec.seq.reverse_complement() Seq('CCTCAGAATTATTAGTGGGAGGGAAGGCCGGAAGCCTCAGAGAAACGGTTCTGG...AGG') 参考:https://biopython.org/docs/1.75/api/Bio.Seq.html -
SeqIOモジュールを使ったループ処理 SeqIO.parseで読み取ったオブジェクトはイテレータなのでforループで逐次的に値を取り出せる >>> recs = SeqIO.parse('tests/inputs/1.fa', 'fasta') >>> for rec
in recs: ... print(rec.id, rec.seq[:10]) ... Rosalind_6404 CCTGCGGAAG Rosalind_5959 CCATCGGTAG Rosalind_0808 CCACCCTCGT # イテレータが値を出し尽くすと、中身は空 >>> for rec in recs: ... print(rec.id, rec.seq[:10]) ... -
GC含量(個数)の算出 純粋にGC含量(個数)をカウントする場合以下のように実装すればよい seq = 'CCACCCTCGTGGTATGGCT' gc = 0 for base
in seq: if base in ('G', 'C'): gc += 1 1 1 GC含量を格納する変数を0で初期化 2 seqに格納された文字列 をイテレーション 3 ループしている文字列がGまたはCのいずれかであればカウントアップ 2 3 -
formatメソッドを用いた文字列フォーマット # formatメソッドを使う場合 >>> '{:0.6f}'.format(gc * 100 / len(seq)) '63.157895'
# f文字列を使う場合 >>> f'{gc * 100 / len(seq):0.6f}' '63.157895' foramtメソッドやf文字列を使用すると、 {}をプレースホルダーとして使用することで変数を文字列 に埋め込める。また、「 :」の後に表示したい任意の桁数を指定することができる。 -
解法1~3 demo 解法1 1. 配列IDごとにループし、GC含量とIDをセットにしたタプルを作成 2. 最大のGC含量を持つタプルを max()関数で取得し、f文字列で必要な情報 を出力 解法2
解法1を以下によって改善 1. 名前付きタプルを使用 2. テストを実装 解法3 解法2を以下によって改善(メモリ効率) 1. GC含量最大のデータのみを保持するようにループを回す