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Biopython

Biopython项目包含一系列用于计算生物学和生物信息学的非商业性Python工具，是一个国际性开发者协会所创建的开源软件集。[1] [4][5]其中包含表示生物序列和序列注释的类，且能够读取和写入多种文件格式。它还允许通过编程访问在线的生物学数据库，例如美国国家生物技术信息中心（NCBI）数据库。单独模块还能使Biopython的功能扩展到序列比對、蛋白质结构、群体遗传学、系统发生学、序列基序和机器学习。Biopython项目意图减少计算生物学中的代码重复问题，并与相似项目一样以Bio为前缀命名。[6]

Biopython
原作者Chapman B, Chang J[1]
首次发布2002年12月17日，​21年前​（2002-12-17）
当前版本
  • 1.81（2023年2月12日；穩定版本）[2]
  • 183（2024年1月10日；穩定版本）[3]
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源代码库https://github.com/biopython/biopython在维基数据编辑
编程语言Python和C语言
平台跨平台
类型生物信息学
许可协议Biopython许可证
网站biopython.org

历史

Biopython的开发始于1999年，并于2000年7月首次发布[7]。同时期被开发的同类项目还有BioPerl、BioRuby和BioJava，这些项目的命名都体现了开发所使用的编程语言。该项目的早期开发人员包含Jeff Chang、Andrew Dalke和Brad Chapman，至今有100余人做出贡献。[8]2007年时建立了类似的Python项目PyCogent。[9]

Biopython最初可以访问、索引和处理生物序列文件，这也是其主要目标。在之后几年中，新增的其他模块使其功能也涵盖其他生物学领域（见主要特点和示例）。

1.77版本起，Biopython项目结束对Python 2的支持。 [10]

设计

Biopython尽可能遵循Python语言的惯例，以便Python用户轻松使用。例如，Seq和SeqRecord对象可以通过切片进行操作，与Python的字符串和列表相似。其功能设计也与其他Bio*项目（如BioPerl）相似。[7]

Biopython的每个功能区可读写常见的文件格式，并且许可证宽松，能与其他多数软件的许可证兼容，因此能在许多软件项目中使用Biopython。[5]

主要特点和示例

序列

Biopython的一个核心概念是由Seq类表示的生物序列。[11]Seq对象与Python字符串很相似：它支持Python切分符号，可与其他序列连接，并且不可变。此外，它有序列专用的方法，并能指定要使用的特定的生物字母表。

>>> # 该脚本创建 DNA 序列并执行一些典型的操作
>>> 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())

序列注释

SeqRecord类以SeqFeature对象的形式描述序列以及名称、描述和特征等信息。每个SeqFeature对象指定特征的类型及其位置。特征类型可以是“gene”、“CDS”（编码序列）、“repeat_region”、“mobile_element”或其他，特征在序列中的位置可以是精确的或近似的。

>>> # 该脚本从文件中加载带注释的序列并查看其部分内容。
>>> 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())

输入输出

Biopython可以读写多种常见的序列格式，包括FASTA、FASTQ、GenBank、Clustal、PHYLIP和NEXUS。读取文件时，文件中的描述性信息会填充Biopython类的成员，例如SeqRecord，因此可以将某种文件格式的记录转换成其他格式。

超大的序列文件可能占满计算机的内存资源，因此Biopython提供了多种选项来访问大型文件中的记录。文件可以完全加载到Python数据结构（例如列表或字典）的内存中，以占用内存为代价提供快速访问。也可以按需从磁盘读取文件，这样访问性能较差，但内存用量较低。

>>> # 该脚本加载一个包含多个序列的文件，并以不同的格式保存每个序列。
>>> from Bio import SeqIO
>>> genomes = SeqIO.parse("salmonella.gb", "genbank")
>>> for genome in genomes:
...     SeqIO.write(genome, genome.id + ".fasta", "fasta")

访问在线数据库

Biopython用户可以通过Bio.Entrez模块从NCBI数据库下载生物学数据。Entrez搜索引擎提供的各项功能都可通过该模块的功能实现，包括搜索、数据记录下载。

>>> # 该脚本从 NCBI 核苷酸数据库下载基因组并将其保存在 FASTA 文件中。
>>> from Bio import Entrez
>>> from Bio import SeqIO
>>> output_file = open("all_records.fasta", "w")
>>> Entrez.email = "[email protected]"
>>> 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"))
 
图1：Bio创建的有根系统发育树。Phylo显示不同生物体Apaf-1同源物之间的关系[12]
 
图2：与上面相同的树，使用Graphviz via Bio.Phylo绘制的无根树。

Bio.Phylo模块提供了用于处理和可视化系統發生樹的工具，且支持多种文件格式的读写，包括Newick、Nexus和phyloXML。通过Tree和Clade对象支持常见的树操作和遍历。示例包括转换和整理树文件、从树中提取子集、更改树的根以及分析分支特征（例如长度或分数）。[13]

有根树可以用ASCII或使用matplotlib绘制（见图1），且Graphviz库可用于创建无根布局（见图2）。

基因组图

 
图3：pKPS77质粒上的基因图， [14]使用Biopython中的GenomeDiagram模块进行可视化

GenomeDiagram模块为Biopython提供了可视化序列的方法。[15]序列可以以线性或圆形形式绘制（参见图 3），并且支持许多输出格式，包括PDF和PNG 。制作轨迹然后向轨迹添加序列特征可以创建图表。通过遍历序列的特征和使用其属性，可以决定是否、如何将其添加到图表的轨迹，且可以对最终图表的外观进行更多控制。可以在不同轨迹之间绘制交叉链接，从而在单个图表中比较多个序列。

高分子结构

2003年时Bio.PDB模块被添加到Biopython[16]，它可以从PDB和mmCIF文件加载分子结构，Structure对象是该模块的核心，它以分层方式组织大分子结构：Structure对象包含Model对象，Model对象包含Chain对象，Chain对象包含Residue对象，Residue对象包含Atom对象。无序残基和原子有自己的类， DisorderedResidue和DisorderedAtom ，描述它们的不确定位置。

使用Bio.PDB可以浏览大分子结构文件的各个组成部分，例如检查蛋白质中的每个原子。可以进行常见的分析，例如测量距离或角度、比较残留物以及计算残留物深度。

群体遗传学

Bio.PopGen模块增加了对Biopython for Genepop的支持，Genepop是一个用于群体遗传学统计分析的软件包。 [17]这允许分析哈迪-温伯格平衡、连锁不平衡和群体等位基因频率的其他特征。

该模块还可以使用fastsimcoal2程序，利用凝聚态理论进行群体遗传模拟。[18]

命令行工具的包装

Biopython的许多模块都包含常用工具的命令行包装器，允许在Biopython中使用这些工具。这些包装器包括BLAST、Clustal、PhyML、EMBOSS和SAMtools。用户可以将通用封装类子类化，以添加对其他命令行工具的支持。

参见

参考文献

  1. ^ 1.0 1.1 Chapman, Brad; Chang, Jeff. Biopython: Python tools for computational biology. ACM SIGBIO Newsletter. August 2000, 20 (2): 15–19. S2CID 9417766. doi:10.1145/360262.360268  . 
  2. ^ Release biopython-181: Commit Release 1.81 (#4233). [2023年4月22日]. 
  3. ^ Release 183. 2024年1月10日 [2024年1月19日]. 
  4. ^ Cock, Peter JA; Antao, Tiago; Chang, Jeffery T; Chapman, Brad A; Cox, Cymon J; Dalke, Andrew; Friedberg, Iddo; Hamelryck, Thomas; Kauff, Frank; Wilczynski, Bartek; de Hoon, Michiel JL. Biopython: freely available Python tools for computational molecular biology and bioinformatics. Bioinformatics. 20 March 2009, 25 (11): 1422–3. PMC 2682512  . PMID 19304878. doi:10.1093/bioinformatics/btp163. 
  5. ^ 5.0 5.1 Refer to the Biopython website for other papers describing Biopython （页面存档备份，存于互联网档案馆）, and a list of over one hundred publications using/citing Biopython （页面存档备份，存于互联网档案馆）.
  6. ^ Mangalam, Harry. The Bio* toolkits—a brief overview. Briefings in Bioinformatics. September 2002, 3 (3): 296–302. PMID 12230038. doi:10.1093/bib/3.3.296  . 
  7. ^ 7.0 7.1 Chapman, Brad, The Biopython Project: Philosophy, functionality and facts (PDF), 11 March 2004 [11 September 2014], （原始内容存档 (PDF)于2023-06-03） 
  8. ^ List of Biopython contributors, [11 September 2014], （原始内容存档于11 September 2014） 
  9. ^ Knight, R; Maxwell, P; Birmingham, A; Carnes, J; Caporaso, J. G.; Easton, B. C.; Eaton, M; Hamady, M; Lindsay, H; Liu, Z; Lozupone, C. Py Cogent: A toolkit for making sense from sequence. Genome Biology. 2007, 8 (8): R171. PMC 2375001  . PMID 17708774. doi:10.1186/gb-2007-8-8-r171  . 
  10. ^ Daley, Chris, Biopython 1.77 released, [6 October 2021], （原始内容存档于2023-10-29） 
  11. ^ Chang, Jeff; Chapman, Brad; Friedberg, Iddo; Hamelryck, Thomas; de Hoon, Michiel; Cock, Peter; Antao, Tiago; Talevich, Eric; Wilczynski, Bartek, Biopython Tutorial and Cookbook, 29 May 2014 [28 August 2014], （原始内容存档于2015-01-01） 
  12. ^ Zmasek, Christian M; Zhang, Qing; Ye, Yuzhen; Godzik, Adam. Surprising complexity of the ancestral apoptosis network. Genome Biology. 24 October 2007, 8 (10): R226. PMC 2246300  . PMID 17958905. doi:10.1186/gb-2007-8-10-r226  . 
  13. ^ Talevich, Eric; Invergo, Brandon M; Cock, Peter JA; Chapman, Brad A. Bio.Phylo: A unified toolkit for processing, analyzing and visualizing phylogenetic trees in Biopython. BMC Bioinformatics. 21 August 2012, 13 (209): 209. PMC 3468381  . PMID 22909249. doi:10.1186/1471-2105-13-209  . 
  14. ^ Klebsiella pneumoniae strain KPS77 plasmid pKPS77, complete sequence. NCBI. [10 September 2014]. 
  15. ^ Pritchard, Leighton; White, Jennifer A; Birch, Paul RJ; Toth, Ian K. GenomeDiagram: a python package for the visualization of large-scale genomic data. Bioinformatics. March 2006, 22 (5): 616–617. PMID 16377612. doi:10.1093/bioinformatics/btk021  . 
  16. ^ Hamelryck, Thomas; Manderick, Bernard. PDB file parser and structure class implemented in Python. Bioinformatics. 10 May 2003, 19 (17): 2308–2310. PMID 14630660. doi:10.1093/bioinformatics/btg299  . 
  17. ^ Rousset, François. GENEPOP'007: a complete re-implementation of the GENEPOP software for Windows and Linux. Molecular Ecology Resources. January 2008, 8 (1): 103–106. PMID 21585727. S2CID 25776992. doi:10.1111/j.1471-8286.2007.01931.x. 
  18. ^ Excoffier, Laurent; Foll, Matthieu. fastsimcoal: a continuous-time coalescent simulator of genomic diversity under arbitrarily complex evolutionary scenarios. Bioinformatics. 1 March 2011, 27 (9): 1332–1334. PMID 21398675. doi:10.1093/bioinformatics/btr124  . 

外部链接

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