質問

イムは、NCBI BLASTのxmlファイルからのみ最初のヒットを抽出しようとしています。次の私は最初のHSPを取得したいと思います。最終段階で、私は最高のスコアに基づいてこれらを取得したいと思います。 xmlファイルのサンプルここでは、物事を明確にします。

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE BlastOutput PUBLIC "-//NCBI//NCBI BlastOutput/EN" "http://www.ncbi.nlm.nih.gov/dtd/NCBI_BlastOutput.dtd">
<BlastOutput>
  <BlastOutput_program>blastx</BlastOutput_program>
  <BlastOutput_version>blastx 2.2.22 [Sep-27-2009]</BlastOutput_version>
  <BlastOutput_reference>~Reference: Altschul, Stephen F., Thomas L. Madden, Alejandro A. Schaffer, ~Jinghui Zhang, Zheng Zhang, Webb Miller, and David J. Lipman (1997), ~&quot;Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search~programs&quot;,  Nucleic Acids Res. 25:3389-3402.</BlastOutput_reference>
  <BlastOutput_db>/Applications/blast/db/viral1.protein.faa</BlastOutput_db>
  <BlastOutput_query-ID>lcl|1_0</BlastOutput_query-ID>
  <BlastOutput_query-def>DSAD-090629_plate11A01a.g1 CHROMAT_FILE: DSAD-090629_plate11A01a.g1 PHD_FILE: DSAD-090629_plate11A01a.g1.phd.1 CHEM: term DYE: big TIME: Thu Sep 17 15:33:59 2009 TEMPLATE: DSAD-090629_plate11A01a DIRECTION: rev</BlastOutput_query-def>
  <BlastOutput_query-len>1024</BlastOutput_query-len>
  <BlastOutput_param>
    <Parameters>
      <Parameters_matrix>BLOSUM62</Parameters_matrix>
      <Parameters_expect>1e-05</Parameters_expect>
      <Parameters_gap-open>11</Parameters_gap-open>
      <Parameters_gap-extend>1</Parameters_gap-extend>
      <Parameters_filter>F</Parameters_filter>
    </Parameters>
  </BlastOutput_param>
  <BlastOutput_iterations>
    <Iteration>
      <Iteration_iter-num>1</Iteration_iter-num>
      <Iteration_query-ID>lcl|1_0</Iteration_query-ID>
      <Iteration_query-def>DSAD-090629_plate11A01a.g1 CHROMAT_FILE: DSAD-090629_plate11A01a.g1 PHD_FILE: DSAD-090629_plate11A01a.g1.phd.1 CHEM: term DYE: big TIME: Thu Sep 17 15:33:59 2009 TEMPLATE: DSAD-090629_plate11A01a DIRECTION: rev</Iteration_query-def>
      <Iteration_query-len>1024</Iteration_query-len>
      <Iteration_stat>
        <Statistics>
          <Statistics_db-num>68007</Statistics_db-num>
          <Statistics_db-len>19518578</Statistics_db-len>
          <Statistics_hsp-len>0</Statistics_hsp-len>
          <Statistics_eff-space>0</Statistics_eff-space>
          <Statistics_kappa>0.041</Statistics_kappa>
          <Statistics_lambda>0.267</Statistics_lambda>
          <Statistics_entropy>0.14</Statistics_entropy>
        </Statistics>
      </Iteration_stat>
      <Iteration_message>No hits found</Iteration_message>
    </Iteration>
    <Iteration>
<Iteration>
      <Iteration_iter-num>6</Iteration_iter-num>
      <Iteration_query-ID>lcl|6_0</Iteration_query-ID>
      <Iteration_query-def>DSAD-090629_plate11A05a.g1 CHROMAT_FILE: DSAD-090629_plate11A05a.g1 PHD_FILE: DSAD-090629_plate11A05a.g1.phd.1 CHEM: term DYE: big TIME: Thu Sep 17 15:33:59 2009 TEMPLATE: DSAD-090629_plate11A05a DIRECTION: rev</Iteration_query-def>
      <Iteration_query-len>1068</Iteration_query-len>
      <Iteration_hits>
        <Hit>
          <Hit_num>1</Hit_num>
          <Hit_id>gnl|BL_ORD_ID|23609</Hit_id>
          <Hit_def>gi|38707884|ref|NP_945016.1| Putative ribose-phosphate pyrophosphokinase [Enterobacteria phage Felix 01]</Hit_def>
          <Hit_accession>23609</Hit_accession>
          <Hit_len>293</Hit_len>
          <Hit_hsps>
            <Hsp>
              <Hsp_num>1</Hsp_num>
              <Hsp_bit-score>49.2914</Hsp_bit-score>
              <Hsp_score>116</Hsp_score>
              <Hsp_evalue>5.15408e-06</Hsp_evalue>
              <Hsp_query-from>580</Hsp_query-from>
              <Hsp_query-to>792</Hsp_query-to>
              <Hsp_hit-from>202</Hsp_hit-from>
              <Hsp_hit-to>273</Hsp_hit-to>
              <Hsp_query-frame>-1</Hsp_query-frame>
              <Hsp_identity>26</Hsp_identity>
              <Hsp_positive>45</Hsp_positive>
              <Hsp_gaps>2</Hsp_gaps>
              <Hsp_align-len>73</Hsp_align-len>
              <Hsp_qseq>MHIIGDVE--GRTCILVDDMVDTAGTLCHAAKALKERGAAKVYAYCTHPVLSGRAIENIENSVLDELVVTNTI</Hsp_qseq>
              <Hsp_hseq>MRILDDVDLTDKTVMILDDICDGGRTFVEAAKHLREAGAKRVELYVTHGIFS-KDVENLLDNGIDHIYTTNSL</Hsp_hseq>
              <Hsp_midline>M I+ DV+   +T +++DD+ D   T   AAK L+E GA +V  Y TH + S + +EN+ ++ +D +  TN++</Hsp_midline>
            </Hsp>
          </Hit_hsps>
        </Hit>
        <Hit>
          <Hit_num>2</Hit_num>
          <Hit_id>gnl|BL_ORD_ID|2466</Hit_id>
          <Hit_def>gi|51557505|ref|YP_068339.1| large tegument protein [Suid herpesvirus 1]</Hit_def>
          <Hit_accession>2466</Hit_accession>
          <Hit_len>3084</Hit_len>
          <Hit_hsps>
            <Hsp>
              <Hsp_num>1</Hsp_num>
              <Hsp_bit-score>48.9062</Hsp_bit-score>
              <Hsp_score>115</Hsp_score>
              <Hsp_evalue>6.70494e-06</Hsp_evalue>
              <Hsp_query-from>369</Hsp_query-from>
              <Hsp_query-to>875</Hsp_query-to>
              <Hsp_hit-from>2312</Hsp_hit-from>
              <Hsp_hit-to>2465</Hsp_hit-to>
              <Hsp_query-frame>-2</Hsp_query-frame>
              <Hsp_identity>52</Hsp_identity>
              <Hsp_positive>70</Hsp_positive>
              <Hsp_gaps>4</Hsp_gaps>
              <Hsp_align-len>173</Hsp_align-len>
          <Hsp_qseq>APESQEPGASTWRSSTSVVKKGQPSQK*CTSSVTSKAVPASWSTTWSTLPAPCATPPKR*KSAAPPRSTPTAPTRCCPAAPSRTSRIPSWTSWWSPTPSRCPLRRSPARVFASSTSPR-SSPKRSAASATKNRSAP---CSAKRNWPDHTAPPRAGLFALPPEAGRKPQGGLV</Hsp_qseq>
          <Hsp_hseq>APPAQKPPAQPATAAATTAPKATPQTQPPTRAQTQTAPPPPSAAT-----AAAQVPPQ------PPSSQPAAKPRGAPPAPPAPP--PPSAQTTLPRPAAPPAPPPPS---AQTTLPRPAPPPPSAPAATPTPPAPGPAPSAKKSDGDRIVEPKAG---APPDVRDAKFGGKV</Hsp_hseq>
          <Hsp_midline>AP +Q+P A    ++ +   K  P  +  T + T  A P   + T     A    PP+      PP S P A  R  P AP      P       P P+  P    P+   A +T PR + P  SA +AT    AP    SAK++  D    P+AG    PP+      GG V</Hsp_midline>
        </Hsp>
      </Hit_hsps>
    </Hit>
  </Iteration_hits>
  <Iteration_stat>
    <Statistics>
      <Statistics_db-num>68007</Statistics_db-num>
      <Statistics_db-len>19518578</Statistics_db-len>
      <Statistics_hsp-len>0</Statistics_hsp-len>
      <Statistics_eff-space>0</Statistics_eff-space>
      <Statistics_kappa>0.041</Statistics_kappa>
      <Statistics_lambda>0.267</Statistics_lambda>
      <Statistics_entropy>0.14</Statistics_entropy>
    </Statistics>
  </Iteration_stat>
</Iteration>

は、基本的には、各クエリの検索は、反復要素を作成します。各繰り返しは、順番に複数のHSPを持つことができ、複数のヒットを持つことができます。私は最初のヒットを取得したいと思い、それが各反復から最初のHSPです。 BLASTは何もヒットを発見した場合、私は反復を無視したいと思います。 私はこの単純なコードを後処理します:

#!/usr/bin/env python
from elementtree.ElementTree import parse
from elementtree import ElementTree as ET
file = open("/Applications/blast/blanes_viral_nr_results.xml", "r")
save_file = open("/Applications/blast/Blast_parse_ET.txt", 'w')
tree = parse(file)
elem = tree.getroot()
print elem
Per_ID = ()

save_file.write('>%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t\n\n\n\n' % ("It_Num\t", "It_ID\t", "Hit_Def\t", "Num\t", "ID\t", "ACC\t"))
iteration = tree.findall('BlastOutput_iterations/Iteration')
for iteration in iteration:
   for hit in iteration.findall('Iteration_hits/Hit'):
  It_Num = iteration.findtext('Iteration_iter-num')
  It_ID = iteration.findtext('Iteration_query-def')
  Hit_Def = hit.findtext('Hit_def')
  Num =  hit.findtext('Hit_num')
  ID = hit.findtext('Hit_id')
  DEF =  hit.findtext('Hit_def')
  ACC = hit.findtext('Hit_accession')
  save_file.write('>%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t%s\t' % (It_Num, It_ID[12:26], Hit_Def[1:10], Num, ID, ACC,))
  for hsp in hit.findall('Hit_hsps'):
        HSPN = hsp.findtext('Hsp/Hsp_num')
        identities = hsp.findtext('Hsp/Hsp_identity')
        #print 'id: ', identities.rjust(4),
        length = hsp.findtext('Hsp/Hsp_align-len')
        #print 'len:', length.rjust(4),
        Per_ID = int(identities) * 100.0 / int(length)
        #print hsp.findtext('Hsp/Hsp_qseq')[:50]
        #print hsp.findtext('Hsp/Hsp_midline')[:50]
        #print hsp.findtext('Hsp/Hsp_hseq')[:50]
        save_file.write('%s\t%s\t%s\%st\n' % ('***', '%', HSPN, Per_ID))
  save_file.write('n\n' % ())

すべてのヘルプは大幅にappriciatedされます!

役に立ちましたか?

解決

独自のパーサを構築する際は、BLASTのxmlファイルを解析することができますそこにパッケージはあなたがそう望むならば、それもあなたのためにローカルBLASTインスタンスの中間呼び出しを行うことができます...すでにある「楽しい」かもしれません。

メインのサイトはこちらです: http://biopython.org/wiki/Biopythonする

とXMLのBLASTパーサはここにあります: http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html# htoc82する

のような何かます:

from Bio.Blast import NCBIXML
with open('xml/results/file') as handle:
    all_records = NCBIXML.parse(handle)
    first_record = all_records.next()

動作するはずです。私は一般的にBioPythonパーサや作家を愛するが、私は、クラス構造組織を好きではありません。だから私は、一般的にちょうどパーサーを使用して、私は私自身の構造に必要な情報を抽出します。 YMMV

希望に役立ちます。

他のヒント

私はJudoWillが提案秒何だろう - BioPythonパーサではない難しく、賢く働きます。 これはもう少しあなたを取得する必要があります:

from Bio.Blast import NCBIXML
blast = NCBIXML.parse(open('results.xml','rU'))
for record in blast:
    if record.alignments:
        # to print the "best" matches e-score
        print record.alignments[0].hsps[0].expect
        # to print the "best" matches bit-score
        print record.alignments[0].hsps[0].score
        break

これは最初のクエリ(最初とベストマッチを返す)した後に停止します。私はあなたが同じファイル内の他のクエリの結果をすることが疑われるので、ちょうど最後の行からbreakを削除します。

私はあなたの基本的な要件を理解していれば、あなたがトップヒットを取得したい/クエリタンパク質/ヌクレオチドsequence.WhyのHSPは、あなたがフォーマットされたNR / NTデータベースを使用してシステム上のスタンドアロンの爆発をインストールしていけません。 オプションを入力します。

blastall -p {blast programme blastp for protein,blastn for nucleotide} -d {database} -i {input query} -v 1{for top hit} -b 1{alignment of the top hit with query} -m 7{xml blast output} -o example.xml

あなたは各クエリ配列とトップシングルヒット

とblastoutputの表形式を見ることができるMS ExcelでXML出力ファイルを開きます
ライセンス: CC-BY-SA帰属
所属していません StackOverflow
scroll top