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Pythonと正規表現を使用してORF（オープンリーディングフレーム）を見つけています。

ATGC次のような文字のみ（スペースや新しい行は含まない）で構成される文字列のサブ文字列を検索します。

で始まり、またはまたはATGで終わり、最初の文字、2番目、3番目のシーケンスを考慮する必要があります。TAGTAATGA

Seq= "CCTCAGCGAGGACAGCAAGGGACTAGCCAGGAGGGAGAACAGAAACTCCAGAACATCTTGGAAATAGCTCCCAGAAAAGC
AAGCAGCCAACCAGGCAGGTTCTGTCCCTTTCACTCACTGGCCCAAGGCGCCACATCTCCCTCCAGAAAAGACACCATGA
GCACAGAAAGCATGATCCGCGACGTGGAACTGGCAGAAGAGGCACTCCCCCAAAAGATGGGGGGCTTCCAGAACTCCAGG
CGGTGCCTATGTCTCAGCCTCTTCTCATTCCTGCTTGTGGCAGGGGCCACCACGCTCTTCTGTCTACTGAACTTCGGGGT
GATCGGTCCCCAAAGGGATGAGAAGTTCCCAAATGGCCTCCCTCTCATCAGTTCTATGGCCCAGACCCTCACACTCAGAT
CATCTTCTCAAAATTCGAGTGACAAGCCTGTAGCCCACGTCGTAGCAAACCACCAAGTGGAGGAGCAGCTGGAGTGGCTG
AGCCAGCGCGCCAACGCCCTCCTGGCCAACGGCATGGATCTCAAAGACAACCAACTAGTGGTGCCAGCCGATGGGTTGTA
CCTTGTCTACTCCCAGGTTCTCTTCAAGGGACAAGGCTGCCCCGACTACGTGCTCCTCACCCACACCGTCAGCCGATTTG
CTATCTCATACCAGGAGAAAGTCAACCTCCTCTCTGCCGTCAAGAGCCCCTGCCCCAAGGACACCCCTGAGGGGGCTGAG
CTCAAACCCTGGTATGAGCCCATATACCTGGGAGGAGTCTTCCAGCTGGAGAAGGGGGACCAACTCAGCGCTGAGGTCAA
TCTGCCCAAGTACTTAGACTTTGCGGAGTCCGGGCAGGTCTACTTTGGAGTCATTGCTCTGTGAAGGGAATGGGTGTTCA
TCCATTCTCTACCCAGCCCCCACTCTGACCCCTTTACTCTGACCCCTTTATTGTCTACTCCTCAGAGCCCCCAGTCTGTA
TCCTTCTAACTTAGAAAGGGGATTATGGCTCAGGGTCCAACTCTGTGCTCAGAGCTTTCAACAACTACTCAGAAACACAA
GATGCTGGGACAGTGACCTGGACTGTGGGCCTCTCATGCACCACCATCAAGGACTCAAATGGGCTTTCCGAATTCACTGG
AGCCTCGAATGTCCATTCCTGAGTTCTGCAAAGGGAGAGTGGTCAGGTTGCCTCTGTCTCAGAATGAGGCTGGATAAGAT
CTCAGGCCTTCCTACCTTCAGACCTTTCCAGATTCTTCCCTGAGGTGCAATGCACAGCCTTCCTCACAGAGCCAGCCCCC
CTCTATTTATATTTGCACTTATTATTTATTATTTATTTATTATTTATTTATTTGCTTATGAATGTATTTATTTGGAAGGC
CGGGGTGTCCTGGAGGACCCAGTGTGGGAAGCTGTCTTCAGACAGACATGTTTTCTGTGAAAACGGAGCTGAGCTGTCCC
CACCTGGCCTCTCTACCTTGTTGCCTCCTCTTTTGCTTATGTTTAAAACAAAATATTTATCTAACCCAATTGTCTTAATA
ACGCTGATTTGGTGACCAGGCTGTCGCTACATCACTGAACCTCTGCTCCCCACGGGAGCCGTGACTGTAATCGCCCTACG
GGTCATTGAGAGAAATAA"

私が試したこと：

# finding the  stop codon here 

def stop_codon(seq_0):

        for i in range(0,len(seq_0),3):
            if (seq_0[i:i+3]== "TAA" and i%3==0) or (seq_0[i:i+3]== "TAG" and i%3==0) or (seq_0[i:i+3]== "TGA" and i%3==0) :
                a =i+3

                break

            else:
                a = None

# finding the start codon here 

startcodon_find =[m.start() for m in re.finditer('ATG', seq_0)]

開始コドンを確認してから最初の終止コドンを見つける方法を見つけるにはどうすればよいですか。続いて、次の開始コドンと次の停止コドンを見つけます。

これを3フレーム実行したいと思います。前述のように、3つのフレームは、シーケンスの1番目、2番目、および3番目の文字を開始と見なします。

また、シーケンスは3の小さな部分に分割する必要があります。そのため、次のようなものが必要です。

ATG TTT AAA ACA AAA TAT TTA TCT AAC CCA ATT GTC TTA ATA ACG CTG ATT TGA

どんな助けでもありがたいです。

私の最終的な答え：

def orf_find(st0):

    seq_0=""
    for i in range(0,len(st0),3):
        if len(st0[i:i+3])==3:
            seq_0 = seq_0 + st0[i:i+3]+ " "

    ms_1 =[m.start() for m in re.finditer('ATG', seq_0)]
    ms_2 =[m.start() for m in re.finditer('(TAA)|(TAG)|(TGA)', seq_0)]

    def get_next(arr,value):
        for a in arr:
            if a > value:
                return a
        return -1




    codons = []
    start_codon=ms_1[0]
    while (True):
        stop_codon = get_next(ms_2,start_codon)
        if stop_codon == -1:
            break
        codons.append((start_codon,stop_codon))
        start_codon = get_next(ms_1,stop_codon)
        if start_codon==-1:
            break

    max_val = 0
    selected_tupple = ()
    for i in codons:
        k=i[1]-i[0]
        if k > max_val:
            max_val = k
            selected_tupple = i

    print "selected tupple is ", selected_tupple

    final_seq=seq_0[selected_tupple[0]:selected_tupple[1]+3]

    print final_seq
    print "The longest orf length is " + str(max_val)



output_file = open('Longorf.txt','w')
output_file.write(str(orf_find(st0)))

output_file.close()

上記の書き込み機能は、コンテンツをテキストファイルに書き込むのに役立ちません。私がそこに入るのはNONEだけです..なぜこのエラー..誰かが助けることができますか？

4

3 に答える 3

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手作業でコーディングしたい場合：

import re
from string import maketrans

pattern = re.compile(r'(?=(ATG(?:...)*?)(?=TAG|TGA|TAA))')

def revcomp(dna_seq):
    return dna_seq[::-1].translate(maketrans("ATGC","TACG"))

def orfs(dna):
    return set(pattern.findall(dna) + pattern.findall(revcomp(dna)))

print orfs(Seq)
于 2014-07-30T12:24:57.707 に答える
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あなたがそれをBiopythonとタグ付けしたので、私はあなたがBiopythonを知っていると思います。ドキュメントをもうチェックしましたか？http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html#htoc231が役立つ場合があります。

上記のリンクのコードを少し調整して、シーケンスで機能するようにしました。

from Bio.Seq import Seq

seq = Seq("CCTCAGCGAGGACAGCAAGGGACTAGCCAGGAGGGAGAACAGAAACTCCAGAACATCTTGGAAATAGCTCCCAGAAAAGCAAGCAGCCAACCAGGCAGGTTCTGTCCCTTTCACTCACTGGCCCAAGGCGCCACATCTCCCTCCAGAAAAGACACCATGAGCACAGAAAGCATGATCCGCGACGTGGAACTGGCAGAAGAGGCACTCCCCCAAAAGATGGGGGGCTTCCAGAACTCCAGGCGGTGCCTATGTCTCAGCCTCTTCTCATTCCTGCTTGTGGCAGGGGCCACCACGCTCTTCTGTCTACTGAACTTCGGGGTGATCGGTCCCCAAAGGGATGAGAAGTTCCCAAATGGCCTCCCTCTCATCAGTTCTATGGCCCAGACCCTCACACTCAGATCATCTTCTCAAAATTCGAGTGACAAGCCTGTAGCCCACGTCGTAGCAAACCACCAAGTGGAGGAGCAGCTGGAGTGGCTGAGCCAGCGCGCCAACGCCCTCCTGGCCAACGGCATGGATCTCAAAGACAACCAACTAGTGGTGCCAGCCGATGGGTTGTACCTTGTCTACTCCCAGGTTCTCTTCAAGGGACAAGGCTGCCCCGACTACGTGCTCCTCACCCACACCGTCAGCCGATTTGCTATCTCATACCAGGAGAAAGTCAACCTCCTCTCTGCCGTCAAGAGCCCCTGCCCCAAGGACACCCCTGAGGGGGCTGAGCTCAAACCCTGGTATGAGCCCATATACCTGGGAGGAGTCTTCCAGCTGGAGAAGGGGGACCAACTCAGCGCTGAGGTCAATCTGCCCAAGTACTTAGACTTTGCGGAGTCCGGGCAGGTCTACTTTGGAGTCATTGCTCTGTGAAGGGAATGGGTGTTCATCCATTCTCTACCCAGCCCCCACTCTGACCCCTTTACTCTGACCCCTTTATTGTCTACTCCTCAGAGCCCCCAGTCTGTATCCTTCTAACTTAGAAAGGGGATTATGGCTCAGGGTCCAACTCTGTGCTCAGAGCTTTCAACAACTACTCAGAAACACAAGATGCTGGGACAGTGACCTGGACTGTGGGCCTCTCATGCACCACCATCAAGGACTCAAATGGGCTTTCCGAATTCACTGGAGCCTCGAATGTCCATTCCTGAGTTCTGCAAAGGGAGAGTGGTCAGGTTGCCTCTGTCTCAGAATGAGGCTGGATAAGATCTCAGGCCTTCCTACCTTCAGACCTTTCCAGATTCTTCCCTGAGGTGCAATGCACAGCCTTCCTCACAGAGCCAGCCCCCCTCTATTTATATTTGCACTTATTATTTATTATTTATTTATTATTTATTTATTTGCTTATGAATGTATTTATTTGGAAGGCCGGGGTGTCCTGGAGGACCCAGTGTGGGAAGCTGTCTTCAGACAGACATGTTTTCTGTGAAAACGGAGCTGAGCTGTCCCCACCTGGCCTCTCTACCTTGTTGCCTCCTCTTTTGCTTATGTTTAAAACAAAATATTTATCTAACCCAATTGTCTTAATAACGCTGATTTGGTGACCAGGCTGTCGCTACATCACTGAACCTCTGCTCCCCACGGGAGCCGTGACTGTAATCGCCCTACGGGTCATTGAGAGAAATAA")


table = 1
min_pro_len = 100

for strand, nuc in [(+1, seq), (-1, seq.reverse_complement())]:
    for frame in range(3):
        for pro in nuc[frame:].translate(table).split("*"):
            if len(pro) >= min_pro_len:
                print "%s...%s - length %i, strand %i, frame %i" % (pro[:30], pro[-3:], len(pro), strand, frame)

ORFも翻訳されています。別の変換テーブルを選択できます。http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html#sec:translationをチェックしてください

編集：コードの説明：

一番上で、文字列からシーケンスオブジェクトを作成します。に注意してseq = Seq("ACGT")ください。2つのforループは、6つの異なるフレームを作成します。内側のforループは、選択した変換テーブルに従って各フレームを変換し、各停止コドンがとしてコード化されているアミノ酸鎖を返します*。このsplit関数はこの文字列を分割してこれらのプレースホルダーを削除し、可能なタンパク質配列のリストを作成します。min_pro_lenを設定することにより、検出されるタンパク質の最小アミノ酸鎖長を定義できます。1は標準テーブルです。http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/Utils/wprintgc.cgi#SG1をチェックしてください。ここでは、開始コドンがAUG（等しいATG）であり、終了コドン（ヌクレオチド配列の*）がTAA、、TAGであることがわかります。とTGA、あなたが望むように。別の変換テーブルを使用することもできます。

追加するとき

print nuc[frame:].translate(table)

2番目のforループのすぐ内側で、次のようになります。

PQRGQQGTSQEGEQKLQNILEIAPRKASSQPGRFCPFHSLAQGATSPSRKDTMSTESMIRDVELAEEALPQKMGGFQNSRRCLCLSLFSFLLVAGATTLFCLLNFGVIGPQRDEKFPNGLPLISSMAQTLTLRSSSQNSSDKPVAHVVANHQVEEQLEWLSQRANALLANGMDLKDNQLVVPADGLYLVYSQVLFKGQGCPDYVLLTHTVSRFAISYQEKVNLLSAVKSPCPKDTPEGAELKPWYEPIYLGGVFQLEKGDQLSAEVNLPKYLDFAESGQVYFGVIAL*REWVFIHSLPSPHSDPFTLTPLLSTPQSPQSVSF*LRKGIMAQGPTLCSELSTTTQKHKMLGQ*PGLWASHAPPSRTQMGFPNSLEPRMSIPEFCKGRVVRLPLSQNEAG*DLRPSYLQTFPDSSLRCNAQPSSQSQPPSIYICTYYLLFIYYLFICL*MYLFGRPGCPGGPSVGSCLQTDMFSVKTELSCPHLASLPCCLLFCLCLKQNIYLTQLS**R*FGDQAVATSLNLCSPREP*L*SPYGSLREI

（アスタリスクは終止コドンの位置にあることに注意してください）

編集：2番目の質問への回答：

ファイルに書き込みたい文字列を返す必要があります。出力文字列を作成し、関数の最後に返します。

output = "selected tupple is " + str(selected_tupple) + "\n"
output += final_seq + "\n"
output += "The longest orf length is " + str(max_val) + "\n"
return output
于 2012-10-29T00:06:56.457 に答える
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同様の方法で動作します：

#!/usr/bin/python3

import re

pattern = re.compile(r'(?=(ATG(?:...)*?)(?=TAG|TGA|TAA))')

Seq= """CATGCTCAGCGAGGACAGCAAGGGCCCATTTACAGGAGCATAGTAA"""

revcompseq = Seq[::-1].maketrans("ATGC", "TACG") #reverse complement

print (pattern.findall(Seq)) #forward search
print (pattern.findall(Seq[::-1].translate(revcompseq))) #backward search

この小さなデモシーケンスで次の結果が得られます。

['ATGCTCAGCGAGGACAGCAAGGGCCCATTTACAGGAGCA']
['ATGCTCCTG', 'ATGGGCCCTTGCTGTCCTCGC']
于 2021-11-12T19:30:30.407 に答える