Python Bio 模块

我们大多数人都曾思考过，为什么 Python 相比其他编程语言发展如此迅速？是的，Python 确实在很短的时间内变得非常流行，现在我们可以在各个领域看到 Python 的应用。是的，各个领域意味着所有涉及技术的领域。Python 编程语言不仅限于编程或开发目的，现在我们还可以在医疗、商业、国防、电子商务等各个领域看到它的应用。Python 巨大发展和普及的主要原因是它的简单性以及附带的众多库。许多领域仅仅因为使用了 Python 就在成功和发展方面取得了新的高度。

如果我们再次审视我们提到的领域名称，我们会发现我们也提到了医疗领域。现在，我们许多人会想，Python 在医疗领域是如何发挥作用的。这个问题的答案不仅限于医院或诊所中使用的医疗设备，Python 还用于医学的其他各个领域。Python 可以应用的一个重要医学领域是生物信息学，我们不必在这里将遗传学（即生物技术）与生物信息学混淆。

注意：生物信息学是一个交叉学科领域，包括生物学和计算机科学、数学、物理学等其他各个领域的研究。

在 Python 中，我们有一个非常著名的生物信息学模块 Biopython，这个模块的使用正在迅速增加，因为许多科学家现在正在使用这个模块进行研究。在本教程中，我们将学习 Biopython 模块并对其进行一些了解。我们还将学习它的安装以及如何通过示例将其用于生物信息学研究工作。

Biopython 模块

在 Python 甚至大多数编程语言中，Biopython 不仅仅是最流行，也是最大的生物信息学软件包。Biopython 模块包含许多不同的子包，用于执行常见的生物信息学任务。Biopython 模块主要用 Python 编写，但也包含 C 代码，由 Chang 和 Chapman 开发。Biopython 包中存在的 C 代码用于优化模块的复杂计算部分。Biopython 可以在多个操作系统上运行，例如 Windows、Linux、UNIX、Mac OS X 等。

在我们开始学习 Biopython 模块之前，我们必须对生物信息学术语有基本的了解，例如 DNA、RNA、蛋白质序列、基因组序列等。否则，理解这个模块的工作原理和功能将不容易。除了生物信息学基本术语之外，我们还应该确保我们的系统中安装了最新版本的 Python，并且我们熟悉 pip 安装程序。

Biopython 模块：介绍

Biopython 模块是不同 Python 模块的集合，它提供了许多不同的功能来处理各种遗传结构，如 DNA、RNA 和蛋白质序列操作。我们这里提到的蛋白质序列操作可以是查找蛋白质序列中的基序、DNA 序列的反向互补等。在 Biopython 模块中，我们提供了许多解析器，借助这些解析器，我们可以读取所有主要的遗传数据库，如 SwissPort、GenBank、FASTA 等。这些解析器在读取主要的包装器/接口方面也非常有用，这些包装器/接口对于运行其他流行的生物信息学工具/软件（如 Entrez、NCBI BLASTN 等）非常有用。借助 Biopython 模块，我们可以在 Python 环境中使用 Python 程序完成所有这些操作。

Biopython 模块：功能

到目前为止，我们肯定已经了解了 Biopython 模块的重要性以及它对所有与生物信息学领域相关的人的帮助。现在，我们将讨论 Biopython 模块提供的功能以及它闻名的原因。以下是 Biopython 模块的显著功能列表：

• Biopython 模块易于学习、易于移植且语法非常清晰。
• Biopython 模块提供了处理蛋白质序列格式的选项。
• Biopython 模块提供了各种工具，通过它们可以管理不同类型的蛋白质结构。
• Biopython 模块与 Python 一样是面向对象的、解释型的和交互式的。
• Biopython 模块提供了访问许多本地生物信息学服务的权限，包括 Clustalw、Blast、EMBOSS 等。
• Biopython 模块支持各种生物信息学文件格式，例如 SCOP、FASTA、Medline 或 PubMed、PDB、ExPaSY 相关格式和 GenBank。
• 通过 Biopython 模块，我们可以访问各种在线服务和数据库，如 NCBI 服务（包括 PubMed、Blast、Entrez 等）和 ExPaSY 服务（如 Prosite 和 SwissPort）。
• Biopython 模块还提供了 BioSQL 选项，这是一组标准的 SQL 表，我们可以使用它们来存储序列以及特征和注释。

我们现在已经看到了 Biopython 模块的所有显著功能，现在我们可以理解这个模块对于生物信息学领域的所有工作是多么有用。

Biopython 模块：目标

众所周知，Biopython 模块是生物信息学领域所有实地工作和研究工作的最佳 Python 包，但这个包的构建一定有一些目标。一般来说，Biopython 模块的构建目标是提供标准、简单且广泛的访问所有生物信息学工作所需的数据和工具，通过 Python 语言实现。但这并不是构建此模块的唯一目标；还有其他主要目标。我们将在本节中讨论构建 Biopython 模块的所有这些主要目标并列出它们。

以下是构建 Biopython 模块的所有主要或特定目标的列表：

• Biopython 模块旨在帮助执行基因组数据分析。
• Biopython 模块的构建目标是提供高质量且可重用的脚本和模块。
• 构建 Biopython 模块的目标之一是提供对所有生物信息学资源的标准化访问。
• Biopython 模块的构建目标还在于实现快速数组操作，可用于 PDB、马尔可夫模型、朴素贝叶斯和聚类代码。

因此，这些就是构建 Biopython 模块并将其作为生物信息学包引入 Python 的所有具体和主要目标。

Biopython 模块：优点

我们现在已经了解了 Biopython 模块的功能以及它如何对所有与生物信息学领域相关的人非常有帮助。我们可以很容易地描绘出这个模块的一些优点，但仍然有一些优点是我们无法通过列出的功能或目标来猜测的。因此，在本节中，我们将看到 Biopython 模块的所有优点以及它在许多方面的帮助。

以下是使用 Biopython 模块进行所有与生物信息学相关的研究和工作的一些优点：

• Biopython 模块为我们提供了聚类过程中使用的不同微阵列数据类型。
• Biopython 模块还支持医疗应用中使用的所有类型的期刊数据。
• Biopython 模块为我们提供了基于食谱风格的清晰文档选项。
• Biopython 模块在读取和写入具有树视图类型的不同文件方面也非常有用。
• Biopython 模块非常有用，因为它通过提供各种子模块来支持解析器开发，这些子模块可用于将生物信息学文件解析为序列加特征的通用类或特定于格式的记录对象。
• Biopython 模块还支持用于 PDB 表示、分析和解析的结构数据。
• Biopython 模块还支持各种生物信息学数据库，例如 BioSQL 数据库（一种在所有生物信息学项目中广泛用作标准数据库的数据库）。

因此，这是我们使用 Biopython 模块时所拥有的所有优点的列表，它也描绘了这个模块对所有与生物信息学领域相关的人是多么有益和有用。

Biopython 模块：安装

现在，我们将学习它在 Python 程序中的实现和功能。我们必须首先在我们的系统中安装 Biopython 模块，然后才能在 Python 程序中导入和使用此模块的功能。因此，我们这里将学习 Biopython 模块在我们系统中的安装过程，我们还将检查我们设备中安装的 Python 的兼容性。这是因为 Biopython 模块在 Python 2.5 或更高版本中受支持，Python 版本低于 2.5 的不支持 Biopython 模块的安装和导入。这就是为什么我们首先应该确保我们系统中安装的 Python 是更高要求或最新版本。

现在，如果我们不知道我们系统中安装的 Python 版本，并且我们想检查它，那么我们可以在命令提示符终端中使用以下命令：

当我们按下回车键时，系统中安装的 Python 版本将被显示，如我们在输出图像中看到的那样。

在显示的版本中，我们可以看到系统中安装的 Python 版本高于所需版本。但是，如果我们系统中存在的 Python 版本不知何故不等于或高于所需版本，即 Python 2.5 版，那么我们应该首先更新它，然后才能继续安装部分。

注意：有许多其他方法可以检查我们系统中安装的 Python 版本，但我们将首选使用这种方法，因为这是最简单直接的方法。

现在，在检查了我们系统中安装的 Python 版本之后，我们将着手安装 Biopython 模块，我们将使用 pip 安装程序来安装此模块。我们将在命令提示符终端中使用以下 pip 安装程序命令在我们的系统中安装 Biopython 模块：

当我们输入命令后按下回车键时，pip 安装程序将开始在我们的系统中安装 Biopython 模块。

Biopython 模块现已成功安装在我们的系统中，现在我们可以将其导入 Python 程序以使用其功能并学习其实现。

Biopython 模块：实现

为了了解 Biopython 模块的工作原理以及它如何帮助解析生物信息学文件，我们首先必须创建一个示例 FASTA 文件（这里的“fasta”指的是源自生物信息学软件的文件格式序列）。在 FASTA 文件格式中，文件中的序列一个接一个地排列，文件中的每个序列都将拥有自己的 ID、名称、描述和实际序列数据。

我们首先必须打开我们系统中的记事本并在其中写入以下内容：

现在，我们必须将此记事本文件保存为“SampleFile1.fasta”，并且必须将其保存到安装 Python 的同一目录中，这样我们在打开文件时就不必写入整个目录。现在，我们将使用 Python 程序中的 Biopython 模块，并通过解析我们创建的示例 fasta 文件来学习其实现。

请看下面的 Python 程序，我们使用 Biopython 模块的功能解析了示例 fasta 文件：

输出

Id of FASTA File: sampleFile|P2426|FMS1_ECOLI
Name of FASTA File: sampleFile|P2426|FMS1_ECOLI
Description of FASTA File: sampleFile|P2426|FMS1_ECOLI CS1 is a fimbrial subunit of the precursor (Have CS1 pilin)
Annotations in FASTA File: {}
Sequence Data in FASTA File: MKLKKTIGADALATLFATMGASAVEKTISVTASVDMTVDLLQSDGSALPNSVALTYSPAVNNFEAHTINTVVQTNDSDKGVVVKLSAMPVLSNVLNPTLQIPVSVNFAGKPLSTTGITIDSNDLNFASSGVNKVSMTQKLSIHADATRVTGGALTAGQYQGLVSIILTKSTTTTTTTKGT

Id of FASTA File: sampleFile|P2631|FMS3_ECOLI
Name of FASTA File: sampleFile|P2631|FMS3_ECOLI
Description of FASTA File: sampleFile|P2631|FMS3_ECOLI CS3 is a fimbrial subunit of the precursor (Have CS3 pilin)
Annotations in FASTA File: {}
Sequence Data in FASTA File: MLKIKYLLIGLSKSAMSSYSLAAAGPTLTKELALTVLSPAALDATWAPQDNLTLSNTGVSNTLVGVLTLSNTSIDTVSIANTNVSDTSKNGTVTFAHETNNSASFATTISTDNANITLDKNAGNTIVKTTNGSPLPTNLPLKFITTEGNEHLVSGNYRANITITSTIKGGGTKKGTTDKK

说明

我们首先使用 'from' 关键字在程序中导入了 Biopython 模块的不同工具，例如 parse、SeqRecord 和 Seq。然后，我们使用 open() 函数打开了我们在程序中创建的示例 fasta 文件。之后，我们对我们初始化以打开示例文件的变量（即 sampleFile）使用了 parse() 函数。然后，我们循环遍历 parseRecords 变量（文件已解析的初始化变量）以打印文件中的不同属性和特性。

我们使用 Biopython 模块的相应函数显示了以下属性：

• 我们使用 record.id 打印了文件中的 id，
• 我们使用 record.name 打印了文件中序列的名称，
• 我们使用 record.description 打印了文件中序列的描述，
• 我们使用 record.annotations 打印了序列的注释，
• 最后，我们使用 record.seq 打印了示例文件中的序列。

如我们在输出中看到的，示例 fasta 文件的所有属性都已成功打印，这些属性首先打印第一个序列，然后打印第二个序列。

这是一个示例文件示例，说明了我们如何在生物信息学工作中使用 Biopython 模块，以及它如何通过 Python 程序帮助解析生物信息学软件文件。