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2021-06-01 09:32:01
最好新建一個python環境,因為我發現conda安裝blast預設的是python==3.6.11,可能會不小心把你的python版本改掉…然後你寫好的程式碼全die了……
conda create -n blast python==3.6.11 source activate blast conda install -c bioconda blast
nr和uniprot是比較通用的資料庫:
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/
https://www.uniprot.org/downloads
1)nr是ncbi收集的目前所有微生物的蛋白序列,是用來計算氨基酸一般情況下的頻率的,160G
2)uniprot90根據相似性做了一個去冗餘,所以比nr要小很多,56G
# 以uniprot90為例 wget ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/uniref/uniref90/uniref90.fasta.gz # 下載 gzip -d uniref90.fasta.gz # 解壓 makeblastdb -in uniref90.fasta -parse_seqids -hash_index -dbtype prot # 編譯
解析完成後的樣子:
檔案是這個樣子:(只擷取了一部分)
我的初始檔案是:
P00269.fasta是對單條蛋白質處理,裡面的格式是:
testset.fasta是對蛋白質集合批次處理,裡面的格式是(也可以單獨蛋白質存為.fasta檔案,由於blast只能處理單條蛋白糊,把這個集合知識歸總的意思,第一步還是要生成單條蛋白質的.fasta檔案,所以這個檔案看個人意願):
import os os.system('psiblast -query dataset/P00269.fasta -db /PSSM/uniref90.fasta -num_iterations 3 -out_ascii_pssm /dataset/P00269.pssm')##這個蛋白質好慢呀
import os file_name='/dataset/testset.fasta' Protein_id=[] with open(file_name,'r') as fp: i=0 for line in fp: if i%2==0: # Protein_id.append(line[1:-1]) id=line[0:-1] p=line[1:-1] with open ('/dataset/'+str(p)+'.fasta','a') as protein: protein.write(id) # protein.write() if i%2==1: seq=line[0:-1] with open ('/dataset/'+str(p)+'.fasta','a') as protein: protein.write('n') protein.write(seq) i=i+1 os.system('psiblast -query '+'/dataset/'+str(p)+'.fasta -db /PSSM/uniref90.fasta -num_iterations 3 -out_ascii_pssm /dataset/'+str(p)+'.pssm')
##PSSM真是太慢了,下面是隻生成一個後的截圖
emmmm,在研究怎麼把這個矩陣存入檔案方便呼叫,今天應該會更新……但是他好慢啊,不想用了。
到此這篇關於python伺服器批次處理得到PSSM矩陣的文章就介紹到這了,更多相關python伺服器批次處理內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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