1 读取常见的序列文件格式（fasta，gb）
2 浏览 fasta 序列文件内容
from Bio import SeqIO
# 读取包含单个序列 Fasta 格式文件
fa_seq = SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta")
# =====获取详细的信息=====
# 提取基因ID，name
# Fasta 文件中序列名所在行的第一个词被作为 id 和 name
print ("id: ", fa_seq.id)
print ("name: ", fa_seq.name)
# 基因 Description 是fasta文件格式中的第一行
print ("description: ", fa_seq.description)
# 序列
print ("seq: ", fa_seq.seq)
# 序列来源库信息（NCBI的数据库信息会包括数据库交叉引用）
print ("dbxrefs: ", fa_seq.dbxrefs)
# 全部序列的注释信息
print ("annotations: ", fa_seq.annotations)
# 序列中每个字母的注释信息
print ("letter_annotations: ", fa_seq.letter_annotations)
# 部分序列的注释信息
print ("features: ", fa_seq.features)
3.浏览 genebank 序列文件内容
相信大家可以看到 GeneBank 比 fasta 格式更加详细和贴心，但是对于序列处理来说内存占用和运行时间比这些信息更加重要。
这就使fasta成为我们一般在序列分析中常用的格式。
from Bio import SeqIO
# 读取包含单个序列的 gb 格式文件
gb_seq = SeqIO.read("res/sequence1.gb", "genbank")
print (gb_seq)
# =====获取详细的信息=====
# 提取基因ID，name
# gb文件中序列名包含比fasta更加详细的序列信息，下面分别是 id 和 name
print ("id: ", gb_seq.id)
print ("name: ", gb_seq.name)
# 基因 Description 是fasta文件格式中的第一行
print ("description: ", gb_seq.description)
# 序列信息, 这里的序列信息是以 bioPython 中的seq对象存储
print ("seq: ", gb_seq.seq)
# 序列来源库信息（NCBI的数据库信息会包括数据库交叉引用）
print ("dbxrefs: ", gb_seq.dbxrefs)
# 全部序列的注释信息
print ("annotations: ", gb_seq.annotations)
# 序列中每个字母的注释信息
print ("letter_annotations: ", gb_seq.letter_annotations)
# 部分序列的注释信息,SeqFeature 对象的形式保存了features table中的所有entries（如genes和CDS等）
print ("features: ", gb_seq.features)
# 该基因的物种信息
print ("organism: ", gb_seq.annotations["organism"])
# 关于序列的注释信息，相关数据库的交叉引用号
print ("comment: ", gb_seq.annotations["comment"])
# 序列来源的物种名
print ("source: ", gb_seq.annotations["source"])
# 该基因的分类学信息
print ("taxonomy: ", gb_seq.annotations["taxonomy"])
# 该基因的整理后的注释信息
print ("structured_comment: ", gb_seq.annotations["structured_comment"])
# 该基因序列相关的关键词
print ("keywords: ", gb_seq.annotations["keywords"])
# 该基因的相关文献编号，或递交序列的注册信息
print ("references: ", gb_seq.annotations["references"])
# 该基因的入库时，给的基因编号，以及在染色体上的位点信息
print ("accessions: ", gb_seq.annotations["accessions"])
# 该基因的分子类型，一般为 DNA
print ("molecule_type: ", gb_seq.annotations["molecule_type"])
# 该基因的数据文件划分方式
print ("data_file_division: ", gb_seq.annotations["data_file_division"])
# 基因发布时间
print ("date: ", gb_seq.annotations["date"])
# 该基因的更新版本
print ("sequence_version: ", gb_seq.annotations["sequence_version"])
# 该基因的拓扑结构
print ("topology: ", gb_seq.annotations["topology"])
4.
from Bio.Alphabet import IUPAC
from Bio.Seq import Seq
# 新建一个DNA序列对象
dna_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.unambiguous_dna)
# 新建一个RNA序列对象
rna_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.unambiguous_rna)
# # 新建一个蛋白质序列对象
protein_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.protein)
print(dna_seq)
print(rna_seq)
print(protein_seq)
print(IUPAC.unambiguous_dna)
print(IUPAC.unambiguous_rna)
print(IUPAC.protein)GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA
GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA
GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA
IUPACUnambiguousDNA()
IUPACUnambiguousRNA()
IUPACProtein()
序列对象由一段字符串和其对应的编码表所定义。我们可以从上述的代码中看到，字符串内容一样，唯一不同的就是第二个参数IUPAC值不一样。IUPAC (International Union of Pure and Applied Chemistry ) 是一个制定化学相关标准的组织，Biopython 所使用的编码表就是由它制定的，想了解详细细节可以参考http://www.bioinformatics.org/sms2/iupac.html ，详细定义如下：
名称编码表ambiguous_dna_lettersGATCRYWSMKHBVDNun
ambiguous_dna_lettersGATC
ambiguous_rna_lettersGAUCRYWSMKHBVDNun
ambiguous_rna_lettersGAUCproteinARNDCQEGHILKMFPSTWYV
5 修改序列文件
在生物学意义上，序列是不可以随便更改的，也就是不可变的。如果强行修改，那么就会报错TypeError: 'Seq' object does not support item assignment
dna_seq[0] = "G"如果你执意修改也是可以的，但是不建议这么做
dna_seq_mutable = dna_seq.tomutable()
dna_seq_mutable[0] = "G"6 操作序列文件
from Bio.Seq import Seq
from Bio.Alphabet import IUPAC
# 新建一个DNA序列对象
dna_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.unambiguous_dna)
# 序列信息
print("Sequence: ", dna_seq)
# 序列长度
print("Length : ", len(dna_seq))
# 单个核苷酸计数
print("G Counts: ", dna_seq.count("G"))
# 获取反向序列
print("reverse: ", dna_seq[::-1])
# 获取反向互补序列
print("Reverse complement: ", dna_seq.complement())
# 获取蛋白质的反向互补序列，这里显然是报错的，因为蛋白序列没有这一属性
#print("Protein reverse complement: ", protein_seq.complement())Sequence: GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA
Length : 69
G Counts: 20
reverse: ACGTTTGTGAGAGAAGAGACGGAACTGTTGAGGACTATGAAAAAACTTGTTCAATTATCTGTTGGTAGG
Reverse complement: CCTACCAACAGATAATTGAACAAGTTTTTTCATAGTCCTCAACAGTTCCGTCTCTTCTCTCACAAACGT
7 用 Biopython 将 DNA 翻译为 RNA
from Bio.Seq import Seq
from Bio.Alphabet import IUPAC
# 新建一个DNA序列对象
dna_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.unambiguous_dna)
print(dna_seq)
# =====转录=====
# 如果序列为编码链，那么直接转换
print ("rna: ", dna_seq.transcribe())
# 如果序列为模板链，就需要先转为编码链
transcribe_seq = dna_seq.reverse_complement().transcribe()
print ("rna: ", transcribe_seq)GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA
rna: GGAUGGUUGUCUAUUAACUUGUUCAAAAAAGUAUCAGGAGUUGUCAAGGCAGAGAAGAGAGUGUUUGCA
rna: UGCAAACACUCUCUUCUCUGCCUUGACAACUCCUGAUACUUUUUUGAACAAGUUAAUAGACAACCAUCC
8 用BioPython 将 RNA 翻译为 蛋白质
from Bio.Seq import Seq
from Bio.Alphabet import IUPAC
from Bio.Alphabet import generic_dna
# 新建一个DNA序列对象
dna_seq = Seq("GGATGGTTGTCTATTAACTTGTTCAAAAAAGTATCAGGAGTTGTCAAGGCAGAGAAGAGAGTGTTTGCA", IUPAC.unambiguous_dna)
transcribe_seq = dna_seq.reverse_complement().transcribe()
# =====翻译=====
print ("protein: ", transcribe_seq.translate())
# 如果翻译的是线粒体密码子，那么在参数中需要输入，其他参考 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Utils/wprintgc.cgi?mode=c or ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/misc/data/gc.prt
print ("protein: ", transcribe_seq.translate(table="Vertebrate Mitochondrial"))
# 在现实生物世界中，一般在遇到终止密码子之后的序列不用翻译
print ("protein: ", transcribe_seq.translate(table="Vertebrate Mitochondrial", to_stop=True))
# 如果DNA序列为编码序列，可以直接翻译，DNA序列不是3的倍数时，报错
print ("protein: ", dna_seq.translate())
# 在细菌世界中，在细菌遗传密码中 GTG 是个有效的起始密码子，注意第一个密码子（正常情况下 GTG编码缬氨酸， 但是如果作为起始密码子，则翻译成甲硫氨酸）
bacterial_dna = Seq("GTGAAAAAGATGCAATCTATCGTACTCGCACTTTCCCTGGTTCTGGTCGCTCCCATGGCATAA",generic_dna)
print ("protein: ", bacterial_dna.translate(table="Bacterial", to_stop=True))
print ("protein: ", bacterial_dna.translate(table="Bacterial", cds=True))protein: CKHSLLCLDNS*YFFEQVNRQPS
protein: CKHSLLCLDNSWYFFEQVN*QPS
protein: CKHSLLCLDNSWYFFEQVN
protein: GWLSINLFKKVSGVVKAEKRVFA
protein: VKKMQSIVLALSLVLVAPMA
protein: MKKMQSIVLALSLVLVAPMA9.
# =====寻找TATA框=====
# TATA框约在多数真核生物基因转录起始点上游约-30bp（-25~-32bp）处，基本上由A-T碱基对组成，是决定基因转录始的选择，为RNA聚合酶的结合处之一
print （"TA Counts: ", dna_seq.count("TA")）
# =====GC含量=====
# （A+T）/（G+C）之比随DNA的种类不同而异。GC含量愈高，DNA的密度也愈高，同时热及碱不易使之变性，因此利用这一特性便可进行DNA的分离或测定。
print （"GC Contenten", 100 * float(dna_seq.count("G") + dna_seq.count("C")) / len(dna_seq)）
# =====得到promoter序列=====
# 在寻找基因的promoter时(一般promoter的位点不确定)，但是可以通过将起始位点左右2kb基因视为promoter
# 这里训练切取，将切取设起始位点为前10bp
print （"Promoter seq: ",dna_seq[:10]）# =====寻找TATA框=====
# TATA框约在多数真核生物基因转录起始点上游约-30bp（-25~-32bp）处，基本上由A-T碱基对组成，是决定基因转录始的选择，为RNA聚合酶的结合处之一
print （"TA Counts: ", dna_seq.count("TA")）
# =====GC含量=====
# （A+T）/（G+C）之比随DNA的种类不同而异。GC含量愈高，DNA的密度也愈高，同时热及碱不易使之变性，因此利用这一特性便可进行DNA的分离或测定。
print （"GC Contenten", 100 * float(dna_seq.count("G") + dna_seq.count("C")) / len(dna_seq)）
# =====得到promoter序列=====
# 在寻找基因的promoter时(一般promoter的位点不确定)，但是可以通过将起始位点左右2kb基因视为promoter
# 这里训练切取，将切取设起始位点为前10bp
print （"Promoter seq: ",dna_seq[:10]）本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
