- 写程序 transferMultipleColumToMatrix.py 将文件(multipleColExpr.txt)中基因在多个组织中的表达数据转换为矩阵形式
用到的知识点
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aDict[‘key’] = {}
-
aDict[‘key’][‘key2’] = value
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if key not in aDict
-
aDict = {‘ENSG00000000003’: {“A-431”: 21.3, “A-549”, 32.5,…},”ENSG00000000003”:{},}
输入格式(只需要前3列就可以)
Gene Sample Value Unit Abundance
ENSG00000000003 A-431 21.3 FPKM Medium
ENSG00000000003 A-549 32.5 FPKM Medium
ENSG00000000003 AN3-CA 38.2 FPKM Medium
ENSG00000000003 BEWO 31.4 FPKM Medium
ENSG00000000003 CACO-2 63.9 FPKM High
ENSG00000000005 A-431 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 A-549 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 AN3-CA 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 BEWO 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 CACO-2 0.0 FPKM Not detected
输出格式
Name A-431 A-549 AN3-CA BEWO CACO-2
ENSG00000000460 25.2 14.2 10.6 24.4 14.2
ENSG00000000938 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
ENSG00000001084 19.1 155.1 24.4 12.6 23.5
ENSG00000000457 2.8 3.4 3.8 5.8 2.9
Answer:
file = r'E:\Bioinformatics\Python\practice\chentong\notebook-master\data\multipleColExpr.txt'
with open(file) as f:
all = f.readlines()
lines = all[1:] #去除首行的表头
aDict = {}
sample = [] #定义样本存储变量
for line in lines:
details = line.split('\t')[:3] #取文件每行的前三列
key1 = details[0]
if key1 not in aDict: #若key1不在定义字典中，则进行记录，否则不记录
aDict[key1] = {}
key2 = details[1]
aDict[key1][key2] = details[2]
else:
key2 = details[1]
aDict[key1][key2] = details[2]
sample.append(key2) #记录样本
print('Name' + '\t'+ '\t'.join([i for i in set(sample)])) #set的作用是抹去重复
for key, subD in aDict.items(): #对嵌套字典进行打印
print(key, end = '\t')
for subK, subV in subD.items():
print('\t{}'.format(subV), end = '')
print()
运行结果
- 写程序 reverseComplementary.py计算序列 ACGTACGTACGTCACGTCAGCTAGAC的反向互补序列
用到的知识点
- reverse
- list(seq)
Answer:
seq = 'ACGTACGTACGTCACGTCAGCTAGAC'
complementary = []
for i in list(seq):
if i == 'A':
i = 'T'
elif i == 'T':
i = 'A'
elif i == 'G':
i = 'C'
elif i == 'C':
i = 'G'
complementary.append(i)
complementary.reverse()
print(''.join(complementary))
#results:
GTCTAGCTGACGTGACGTACGTACGT
- 写程序 collapsemiRNAreads.py转换smRNA-Seq的测序数据
输入文件格式(mir.collapse, tab-分割的两列文件，第一列为序列，第二列为序列被测到的次数)
ID_REF VALUE
ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC 2
ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA 25
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT 100
TCCTACGAGTTGCATGGATTC 4
输出文件格式 (mir.collapse.fa, 名字的前3个字母为样品的特异标示，中间的数字表示第几条序列，是序列名字的唯一标示，第三部分是x加每个reads被测到的次数。三部分用下划线连起来作为fasta序列的名字。)
>ESB_1_x2
ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC
>ESB_2_x25
ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA
>ESB_3_x100
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT
>ESB_4_x4
TCCTACGAGTTGCATGGATTC
Answer:
#方法一（繁琐）：
file = r'E:\Bioinformatics\Python\practice\chentong\notebook-master\data\mir.collapse'
with open(file) as f:
all = f.readlines()
lines = all[1:]
#----去除首行----
miRNA = {}
for line in lines:
info = line.split()
seq = info[0]
miRNA[seq] = info[1]
num = 1
for key, value in miRNA.items():
print('>' + 'ESB' + '_' + str(num) + '_' + 'x' + value, end = '\n')
print(key)
num +=1
方法二（简洁）：
file = r'E:\Bioinformatics\Python\practice\chentong\notebook-master\data\mir.collapse'
head = 1
sample = 'ESB'
lineno = 0
for line in open(file):
if head:
head -=1
continue #continue用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环
#----- skip header line ------
seq, value = line.split()
lineno += 1
print('>{}_{}_x{}\n{}'.format(sample, lineno, value, seq))
部分运行结果
- 简化的短序列匹配程序 (map.py) 把short.fa中的序列比对到ref.fa, 输出短序列匹配到ref.fa文件中哪些序列的哪些位置
用到的知识点
- find
- 输出格式 (输出格式为bed格式，第一列为匹配到的染色体，第二列和第三列为匹配到染色体序列的起始终止位置（位置标记以0为起始，代表第一个位置；终止位置不包含在内，第一个例子中所示序列的位置是(199,208](前闭后开，实际是chr1染色体第199-206的序列，0起始). 第4列为短序列自身的序列.)。
- 附加要求：可以只匹配到给定的模板链，也可以考虑匹配到模板链的互补链。这时第5列可以为短序列的名字，第六列为链的信息，匹配到模板链为'+'，匹配到互补链为'-'。注意匹配到互补链时起始位置也是从模板链的5'端算起的。
chr1 199 208 TGGCGTTCA
chr1 207 216 ACCCCGCTG
chr2 63 70 AAATTGC
chr3 0 7 AATAAAT
Answer:
f1 = r'E:\Bioinformatics\Python\practice\chentong\notebook-master\data\short.fa'
f2 = r'E:\Bioinformatics\Python\practice\chentong\notebook-master\data\ref.fa'
#通过生成两个字典的方式进行查找
#short字典中，基因名为去除'>'及'\n'后，剩余部分
#ref字典中，基因名为去除'>'及'\n'后，剩余部分
short = {}
ref = {}
for line in open(f1):
if line.startswith('>'):
key = line.strip('>\n')
short[key] = []
else:
short[key] = line.strip()
#----end reading f1-------------------
for line in open(f2):
if line.startswith('>'):
key = line.strip('>\n')
ref[key] = []
else:
ref[key].append(line.strip())
#----end reading f2(ref)--------------
#以单个ref为参照，对所有待查找序列进行遍历
for key2, value2 in ref.items():
#将ref中的序列进行连接，合并为一条长序列
seqRef = ''.join(value2)
for key1, value1 in short.items():
start = seqRef.find(value1)
while start != -1: #表明ref中可以查找到short序列
print('{}\t{}\t{}\t{}'.format(key2, start + 1, start + len(value1), value1))
new = seqRef[start+1:].find(value1) #继续在剩余序列中查找
if new == -1:
break
start = start + new + 1 #若new不等于-1，重新对start赋值（继续查找后续序列，一个循环能够对目标序列查找两遍）
比对结果
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