Một lần nữa, chắc chắn rằng có điều gì đó để nói về cấp số cộng phức cho khái niệm Khoảng trống lớn của James Maynard. Điều này không chỉ yêu cầu chúng ta phải vượt qua đơn giản Twin Prime trong vòng $\sigma$ của các phức hợp số phức, mà nó còn yêu cầu phải mô tả phỏng đoán của De Polignac [1849] như một chuỗi trong
Nội dung chính Hiển thị
phỏng đoán [De Polignac, 1849]. If $\mathbb{P}^{\gamma} = \{p_i, p_{i+1}\} \subset \mathbb{P}$ và $p_{i+1} -p_i= 2n$, với mọi giá
Bằng chứng không phải là một phần của vấn đề. Tra cứu trên Vixra nếu bạn muốn một định nghĩa chính xác hơn;. Tuy nhiên, các số được lấy từ các phức hợp cấp số cộng, mà tôi đã mô tả trong câu trả lời của mình cho Prime Gaps in Residue Classes
phỏng đoán. Gọi $\Delta \mathbb{P}_2$ là tập hợp các số mà $$\lambda \in \Delta \mathbb{P}_2 \implies \{6\lambda -1, 6\lambda +1\
Sau đó, nếu chúng ta đặt $T_C[r, m]$ là cấu trúc liên kết hỗn hợp trong $[r]_m$ $$\Delta \mathbb{P}_2 = \mathbb{Z}^+ \setminus \
Và mở rộng ra từng biểu diễn ma trận của các cấp số cộng được tạo ra, chúng ta có thể viết $\Delta \mathbb{P}_2$ sao cho nó là một phần tử của Rim $\sigma$ của các cấp số
$$\Delta \mathbb{P}_2 = \mathbb{Z}^+ \setminus \bigcup \{ M^{-1} \begin{pmatrix} -1 & n \\ 6 & 1 \end{pmatrix},
Đối với kích thước khoảng cách là 4, $\lambda \in \Delta \mathbb{P}_4$ ngụ ý rằng $\{6\lambda + 1, 6\lambda+5\} \subset \mathbb{P}$. Lý do là việc sử dụng số âm cho phần dư phải được giảm thiểu và $6\lambda + 5 = 6[\lambda + 1] - 1$ này, sao cho sự khác biệt duy nhất giữa $\Delta \mathbb{P}
$$\Delta \mathbb{P}_4 = \mathbb{Z}^+ \setminus \bigcup \{ T_C[1,6], T_C[-1,6] \oplus 1 \}$$
Và $\lambda \in \Delta \mathbb{P}_6$ ngụ ý rằng $\{6\lambda - 1, 6\lambda +5\} \subset \mathbb{P}$ và ${6\lambda + 1 . Vì vậy, trên thực tế, có thể có hai bộ k-bộ, cả hai đều có vùng tổng hợp
Về cấu trúc này, các cấu trúc liên kết tổng hợp đại diện cho vùng tổng hợp trong bộ k-Tuple chắc chắn rằng các phần tử nguyên tố biên liên tiếp trong chuỗi các nguyên tố nguyên tố và do đó tạo thành một điểm giao của các thành phần
Do đó, kết quả cho $\Delta \mathbb{P}_6$ và chuỗi De Polignac $\Delta \mathbb{P}_{2n}$ như sau [về cấu trúc liên kết hỗn hợp]
Nếu $n\in \{1\pmod{3}\}, k. = \frac{n-1}{3}$ $$\Delta \mathbb{P}_{2n} = \bigcap^{k}_{m=0}\{T_C[1,6] \oplus m \
Nếu $n\in \{2\pmod{3}\}, k. = \frac{n-2}{3}$ $$\Delta \mathbb{P}_{2n} = \bigcap^{k}_{m=0}\{T_C[1,6] \oplus [m
Và cuối cùng, nếu $n \in \{ 0\pmod 3\}, n>0$, một lần nữa, có hai cách để tạo k-tuple cho khoảng cách, vì vậy xét về cấu trúc liên kết tổng hợp
$$\Delta \mathbb{P}_{2n} = \{\bigcap^{k}_{m=0}\{T_C[1,6] \oplus m \cap T_C[-1,6] \oplus
Đó là những gì tôi có thể rút ra cho dạng tổng quát của Chuỗi De Polignac trong các vòng đã đề cập ở trên. Và có thể phân tích infima của từng phần tử của dãy số hoặc để tìm kích thước khoảng cách mà bạn tò mò hơn hoặc nếu bạn muốn tìm một dãy số tổng liên tiếp. Đó là cách nó được thực hiện. Khoảng cách lớn là bài toán khó. Ký hiệu trông giống như ngôn ngữ máy tính của máy tính và có thể mất một tập tin để dịch ngược nó. Nhưng $\phi[6] = 2$, do đó, có nhiều nhất 2 CAP cho mỗi cấu trúc liên kết tổng hợp và sau đó về lâu dài $inf \bigcup{[ax+b]^+_{[cx+ . =1$ để hình trở thành $a+b+c+d$, trong đó định dạng ma trận là $\begin{pmatrix} -a & n-b \\ c & d \end{pmatrix}$
Nếu đã có python 3 trong máy tính xách tay, liệu có cần tải xuống biopython không? . bippython. org, còn có "tải xuống", chúng giống hay khác nhau?
- xin lỗi nếu đó là một câu hỏi ngây thơ. Cảm ơn bạn trước cho đầu vào loại của bạn
bộ gen • 1. 4k lượt xem
Xin chào, Biopython là một gói tin sinh học dành cho python, vì vậy bạn sẽ cần cài đặt nó với
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]6 trong một dòng lệnh
Đăng nhập trước khi thêm câu trả lời của bạn
Biopython
[Các] tác giả gốc Chapman B, Chang J[1]Bản phát hành đầu tiên2000[1]Bản phát hành ổn định1. 79[2] / 3 tháng 6 năm 2021 ;
Kho lưu trữhttps. //github. com/biopython/biopythonViết bằng Python và CPplatformĐa nền tảngLoạiBioinformaticsGiấy phépGiấy phép BiopythonTrang web trăn sinh học. tổ chứcDự án Biopython là một bộ sưu tập mã nguồn mở các công cụ Python phi thương mại dành cho sinh học tính toán và tin sinh học, được tạo bởi một hiệp hội các nhà phát triển quốc tế. [1][3][4] Nó chứa các lớp biểu diễn trình tự sinh học và chú thích trình tự, đồng thời có thể đọc và ghi vào nhiều định dạng tệp khác nhau. Nó cũng cho phép một phương tiện lập trình để truy cập cơ sở dữ liệu trực tuyến về thông tin sinh học, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu tại NCBI. Các mô-đun riêng biệt mở rộng khả năng của Biopython để sắp xếp trình tự, cấu trúc protein, di truyền quần thể, phát sinh loài, họa tiết trình tự và học máy. Biopython là một trong số các dự án Bio* được thiết kế để giảm sự trùng lặp mã trong sinh học tính toán. [5]
Lịch sử[sửa]
Quá trình phát triển Biopython bắt đầu vào năm 1999 và nó được phát hành lần đầu tiên vào tháng 7 năm 2000. [6] Nó được phát triển trong một khung thời gian tương tự và với các mục tiêu tương tự như các dự án khác nhằm bổ sung khả năng tin sinh học cho các ngôn ngữ lập trình tương ứng của chúng, bao gồm BioPerl, BioRuby và BioJava. Các nhà phát triển ban đầu của dự án bao gồm Jeff Chang, Andrew Dalke và Brad Chapman, mặc dù cho đến nay đã có hơn 100 người đóng góp. [7] Năm 2007, một dự án Python tương tự, tên là PyCogent, được thành lập. [số 8]
Phạm vi ban đầu của Biopython liên quan đến việc truy cập, lập chỉ mục và xử lý các tệp trình tự sinh học. Mặc dù đây vẫn là trọng tâm chính, nhưng trong những năm tiếp theo, các mô-đun được bổ sung đã mở rộng chức năng của nó để bao quát các lĩnh vực sinh học bổ sung [xem Các tính năng chính và ví dụ]
Kể từ phiên bản 1. 77, Biopython không còn hỗ trợ Python 2. [9]
Thiết kế[sửa]
Bất cứ khi nào có thể, Biopython tuân theo các quy ước được sử dụng bởi ngôn ngữ lập trình Python để giúp người dùng quen thuộc với Python dễ dàng hơn. Ví dụ, các đối tượng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]7 và
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]8 có thể được thao tác bằng cách cắt, theo cách tương tự như các chuỗi và danh sách của Python. Nó cũng được thiết kế để có chức năng tương tự như các dự án Bio* khác, chẳng hạn như BioPerl. [6]
Biopython có thể đọc và ghi hầu hết các định dạng tệp phổ biến cho từng khu vực chức năng của nó và giấy phép của nó được cho phép và tương thích với hầu hết các giấy phép phần mềm khác, cho phép Biopython được sử dụng trong nhiều dự án phần mềm. [4]
Các tính năng và ví dụ chính[sửa | sửa mã nguồn]
Trình tự [ chỉnh sửa ]
Một khái niệm cốt lõi trong Biopython là trình tự sinh học và điều này được đại diện bởi lớp
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]7. [10] Một đối tượng Biopython
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]7 tương tự như một chuỗi Python ở nhiều khía cạnh. nó hỗ trợ ký hiệu lát Python, có thể được nối với các chuỗi khác và không thay đổi. Ngoài ra, nó bao gồm các phương pháp cụ thể theo trình tự và chỉ định bảng chữ cái sinh học cụ thể được sử dụng
>>> # This script creates a DNA sequence and performs some typical manipulations >>> from Bio.Seq import Seq >>> dna_sequence = Seq['AGGCTTCTCGTA', IUPAC.unambiguous_dna] >>> dna_sequence Seq['AGGCTTCTCGTA', IUPACUnambiguousDNA[]] >>> dna_sequence[2:7] Seq['GCTTC', IUPACUnambiguousDNA[]] >>> dna_sequence.reverse_complement[] Seq['TACGAGAAGCCT', IUPACUnambiguousDNA[]] >>> rna_sequence = dna_sequence.transcribe[] >>> rna_sequence Seq['AGGCUUCUCGUA', IUPACUnambiguousRNA[]] >>> rna_sequence.translate[] Seq['RLLV', IUPACProtein[]]
Chú thích trình tự[sửa]
Lớp
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]8 mô tả các chuỗi, cùng với các thông tin như tên, mô tả và các tính năng dưới dạng đối tượng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]0. Mỗi đối tượng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]0 chỉ định loại tính năng và vị trí của nó. Các loại tính năng có thể là 'gene', 'CDS' [trình tự mã hóa], 'repeat_region', 'mobile_element' hoặc các loại khác và vị trí của các tính năng trong chuỗi có thể chính xác hoặc gần đúng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]
Đầu vào và đầu ra[sửa]
Biopython có thể đọc và ghi vào một số định dạng trình tự phổ biến, bao gồm FASTA, FASTQ, GenBank, Clustal, PHYLIP và NEXUS. Khi đọc tệp, thông tin mô tả trong tệp được sử dụng để điền vào các thành viên của lớp Biopython, chẳng hạn như
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]8. Điều này cho phép các bản ghi của một định dạng tệp được chuyển đổi thành các định dạng tệp khác
Các tệp trình tự rất lớn có thể vượt quá tài nguyên bộ nhớ của máy tính, vì vậy Biopython cung cấp nhiều tùy chọn khác nhau để truy cập các bản ghi trong các tệp lớn. Chúng có thể được tải hoàn toàn vào bộ nhớ trong cấu trúc dữ liệu Python, chẳng hạn như danh sách hoặc từ điển, cung cấp khả năng truy cập nhanh với chi phí sử dụng bộ nhớ. Ngoài ra, các tệp có thể được đọc từ đĩa khi cần, với hiệu suất chậm hơn nhưng yêu cầu bộ nhớ thấp hơn
>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format. >>> from Bio import SeqIO >>> genomes = SeqIO.parse['salmonella.gb', 'genbank'] >>> for genome in genomes: .. SeqIO.write[genome, genome.id + '.fasta', 'fasta']
Truy cập cơ sở dữ liệu trực tuyến[sửa | sửa mã nguồn]
thông qua sinh học. Entrez, người dùng Biopython có thể tải xuống dữ liệu sinh học từ cơ sở dữ liệu NCBI. Mỗi chức năng do công cụ tìm kiếm Entrez cung cấp đều có sẵn thông qua các chức năng trong mô-đun này, bao gồm tìm kiếm và tải xuống các bản ghi
>>> # This script downloads genomes from the NCBI Nucleotide database and saves them in a FASTA file. >>> from Bio import Entrez >>> from Bio import SeqIO >>> output_file = open['all_records.fasta', "w"] >>> Entrez.email = '' >>> records_to_download = ['FO834906.1', 'FO203501.1'] >>> for record_id in records_to_download: .. handle = Entrez.efetch[db='nucleotide', id=record_id, rettype='gb'] .. seqRecord = SeqIO.read[handle, format='gb'] .. handle.close[] .. output_file.write[seqRecord.format['fasta']]
Phát sinh loài[sửa]
Hình 1. Một cây phát sinh gốc được tạo ra bởi Bio. Phylo cho thấy mối quan hệ giữa các tương đồng Apaf-1 của các sinh vật khác nhau[11]
Hình 2. Cây tương tự như trên, được vẽ không phân nhánh bằng Graphviz qua Bio. diệp hạ châu
sinh học. Mô-đun Phylo cung cấp các công cụ để làm việc và trực quan hóa cây phát sinh gen. Nhiều định dạng tệp được hỗ trợ để đọc và viết, bao gồm Newick, NEXUS và phyloXML. Các thao tác và duyệt cây phổ biến được hỗ trợ thông qua các đối tượng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]3 và
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]4. Các ví dụ bao gồm chuyển đổi và đối chiếu các tệp cây, trích xuất các tập hợp con từ cây, thay đổi gốc của cây và phân tích các đặc điểm của nhánh như độ dài hoặc điểm số. [12]
Cây có gốc có thể được vẽ bằng ASCII hoặc sử dụng matplotlib [xem Hình 1] và thư viện Graphviz có thể được sử dụng để tạo bố cục chưa có gốc [xem Hình 2]
Sơ đồ bộ gen[sửa | sửa mã nguồn]
Hình 3. Sơ đồ các gen trên plasmid pKPS77,[13] được hiển thị bằng cách sử dụng mô-đun GenomeDiagram trong Biopython
Mô-đun GenomeDiagram cung cấp các phương thức hiển thị trình tự trong Biopython. [14] Các chuỗi có thể được vẽ ở dạng tuyến tính hoặc hình tròn [xem Hình 3] và nhiều định dạng đầu ra được hỗ trợ, bao gồm PDF và PNG. Sơ đồ được tạo bằng cách tạo các bản nhạc và sau đó thêm các tính năng trình tự vào các bản nhạc đó. Bằng cách lặp lại các tính năng của trình tự và sử dụng các thuộc tính của chúng để quyết định xem chúng có được thêm vào các rãnh của sơ đồ hay không và bằng cách nào, người ta có thể thực hiện nhiều quyền kiểm soát đối với sự xuất hiện của sơ đồ cuối cùng. Liên kết chéo có thể được vẽ giữa các bản nhạc khác nhau, cho phép một người so sánh nhiều trình tự trong một sơ đồ
Cấu trúc đại phân tử[sửa]
sinh học. Mô-đun PDB có thể tải các cấu trúc phân tử từ các tệp PDB và mmCIF và đã được thêm vào Biopython vào năm 2003. [15] Đối tượng
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]5 là trung tâm của mô-đun này và nó tổ chức cấu trúc phân tử theo kiểu phân cấp.
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]5 đối tượng chứa
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]7 đối tượng chứa
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]8 đối tượng chứa
>>> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. >>> from Bio import SeqIO >>> seq_record = SeqIO.read['pTC2.gb', 'genbank'] >>> seq_record.name 'NC_019375' >>> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' >>> seq_record.features[14] SeqFeature[FeatureLocation[ExactPosition[4516], ExactPosition[5336], strand=1], type='mobile_element'] >>> seq_record.seq Seq['GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA[]]9 đối tượng chứa
>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format. >>> from Bio import SeqIO >>> genomes = SeqIO.parse['salmonella.gb', 'genbank'] >>> for genome in genomes: .. SeqIO.write[genome, genome.id + '.fasta', 'fasta']0 đối tượng. Dư lượng và nguyên tử bị rối loạn có các lớp riêng của chúng,
>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format. >>> from Bio import SeqIO >>> genomes = SeqIO.parse['salmonella.gb', 'genbank'] >>> for genome in genomes: .. SeqIO.write[genome, genome.id + '.fasta', 'fasta']1 và
>>> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format. >>> from Bio import SeqIO >>> genomes = SeqIO.parse['salmonella.gb', 'genbank'] >>> for genome in genomes: .. SeqIO.write[genome, genome.id + '.fasta', 'fasta']2, mô tả vị trí không chắc chắn của chúng
Sử dụng sinh học. PDB, người ta có thể điều hướng qua các thành phần riêng lẻ của tệp cấu trúc phân tử, chẳng hạn như kiểm tra từng nguyên tử trong protein. Có thể thực hiện các phân tích thông thường, chẳng hạn như đo khoảng cách hoặc góc, so sánh dư lượng và tính toán độ sâu dư lượng
Di truyền dân số[sửa | sửa mã nguồn]
sinh học. Mô-đun PopGen bổ sung hỗ trợ cho Biopython cho Genepop, gói phần mềm để phân tích thống kê về di truyền quần thể. [16] Điều này cho phép phân tích trạng thái cân bằng Hardy–Weinberg, sự mất cân bằng liên kết và các đặc điểm khác về tần số alen của quần thể
Mô-đun này cũng có thể thực hiện mô phỏng di truyền dân số bằng lý thuyết hợp nhất với chương trình fastsimcoal2. [17]
Trình bao bọc cho các công cụ dòng lệnh[sửa | sửa mã nguồn]
Nhiều mô-đun của Biopython chứa các trình bao bọc dòng lệnh cho các công cụ thường được sử dụng, cho phép sử dụng các công cụ này từ bên trong Biopython. Các trình bao bọc này bao gồm BLAST, Clustal, PhyML, EMBOSS và SAMtools. Người dùng có thể phân lớp một lớp bao bọc chung để thêm hỗ trợ cho bất kỳ công cụ dòng lệnh nào khác
Xem thêm [sửa]
- Tổ chức tin sinh học mở
- BioPerl
- Sinh họcRuby
- BioJS
- sinh họcJava
Tài liệu tham khảo [ chỉnh sửa ]
- ^ a b c Chapman, Brad; . "Trăn sinh học. Công cụ Python cho sinh học tính toán". Bản tin ACM SIGBIO. 20 [2]. 15–19. doi. 10. 1145/360262. 360268. S2CID 9417766.
- ^ "Biopython 1. 79 phát hành". Tổ chức tin sinh học mở. 3 tháng sáu 2021.
- ^ Con gà trống, Peter JA; . "Trăn sinh học. các công cụ Python có sẵn miễn phí cho sinh học phân tử tính toán và tin sinh học". tin sinh học. 25 [11]. 1422–3. doi. 10. 1093/tin sinh học/btp163. PMC 2682512 . PMID 19304878.
- ^ a b Tham khảo trang web Biopython để biết các bài báo khác mô tả Biopython và danh sách hơn một trăm ấn phẩm sử dụng/trích dẫn Biopython.
- ^ Mangalam, Harry [tháng 9 năm 2002]. "Bộ công cụ Bio*—một tổng quan ngắn gọn". Tóm tắt trong tin sinh học. 3 [3]. 296–302. doi. 10. 1093/yếm/3. 3. 296 . PMID 12230038.
- ^ a b Chapman, Brad [11 tháng 3 năm 2004], Dự án Biopython. Triết học, chức năng và sự kiện [PDF], được truy xuất ngày 11 tháng 9 2014