从gff3文件获得fasta序列

最新推荐文章于 2023-12-05 14:34:11 发布
最新推荐文章于 2023-12-05 14:34:11 发布
阅读量3k 收藏 7
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 生物信息 文章标签： python gff3 基因组-生物信息学
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/msw521sg/article/details/52562187
本文介绍如何利用Python处理GFF3文件，提取并生成对应的FASTA序列，适用于基因组生物信息学研究。

get fasta sequence from gff3

chr1A	NRGenome	exon	1157233	1158291	100	+	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.mrna1.exon1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1 1 1059 +
chr1A	NRGenome	CDS	1157233	1158291	100	+	0	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.mrna1.cds1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1 1 1059 +
chr1A	NRGenome	gene	1159521	1162591	.	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.path1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1
chr1A	NRGenome	mRNA	1159521	1162591	.	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.path1;coverage=100.0;identity=100.0;matches=1527;mismatches=0;indels=0;unknowns=0
chr1A	NRGenome	exon	1162250	1162591	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 1 342 +
chr1A	NRGenome	exon	1161953	1162150	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon2;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 343 540 +
chr1A	NRGenome	exon	1161682	1161859	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon3;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 541 718 +
chr1A	NRGenome	exon	1161377	1161547	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon4;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 719 889 +
chr1A	NRGenome	exon	1160679	1160710	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon5;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 890 921 +
chr1A	NRGenome	exon	1160535	1160577	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon6;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 922 964 +
chr1A	NRGenome	exon	1160392	1160459	100	-	.	ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1.exon7;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1;Parent=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1.mrna1;Target=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096870.1 965 1032 +
chr1
最低0.47元/天 解锁文章

新学期VIP享超值加赠
给GFF3格式文件添加fasta格式
xxxxx
03-31 3783
给GFF3格式文件添加fasta格式　　是不是没见过带有序列的gff3格式。为啥这么做，这就要说到我最近在做的东西了。Jbrowse是一款基因组可视化浏览器。可以将基因组可视化以及大部分以基因组为基础的可视化，比如reads、SNP、QTL、GWAS、gene。支持fasta,bam,vcf,gff3等格式文件。说了这么多，给个实例，自己慢慢体会。同时附上官网地址和Genome Biology上的论
从gff3中获取fasta序列
xxxxx
09-05 2390
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-from Bio import SeqIO record_dict = SeqIO.index(open('genome.fa', 'r'), "fasta") tmp = open('2.txt', 'w') gene = {} mRNA = {} exon = {} CDS = {} gene_sequen
从gff3文件中获取fasta文件
weixin_34130389的博客
09-06 974
chr1A NRGenome gene 1157233 1158291 . + . ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.path1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1 chr1A NRGenome mRNA 1157233 1158291 . + . ID=TRIAE_CS42_U_TGACv...
从gff3文件获取fasta序列(2)
xxxxx
09-06 4205
get fasta sequence from gff3#taken from https://www.biostars.org/p/46281/ and modified as needed 10/15/15 use strict; use warnings; use Bio::Seq; use Bio::SeqIO; use Bio::DB::Fasta;#add a help message
GFF3提取fasta序列
little^raccoon
11-20 4834
awk awk '{print ">"$9"\n"$10}' file.gff3 Python fr = open('./file.gff3', 'r') for line in fr.readlines(): name = '>' + line.strip().split('\t')[8] seq = line.strip().split('\t')[9] ...
从gff3文件获取fasta序列
xxxxx
09-06 3320
chr1A NRGenome gene 1157233 1158291 . + . ID=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1.path1;Name=TRIAE_CS42_U_TGACv1_641506_AA2096860.1 chr1A NRGenome mRNA 1157233 1158291 . + .
gffread:GFFGTF实用程序，提供格式转换，区域过滤，FASTA序列提取等功能
05-03
GFF / GTF实用程序提供格式转换，过滤，FASTA序列提取等功能。 更多详细信息和用法示例可在找到，该文件也可用于引用此软件。 可在此处在线找到带有此实用程序下载包的官方网页： : 使用gffread -h查看命令行...
gb2fasta：Perl脚本，用于将GenBank记录转换为FASTA格式
02-05
gb2fasta：Perl脚本，用于将GenBank记录转换为FASTA格式
Seqkit-通过gtf/gff提取基因序列
weixin_45044758的博客
06-22 9469
gff/gtf 注释文件包含了基因的位置及结构信息，但是如何通过位置信息快速生成fa文件呢？强推Seqtik，一行代码解决问题！ seqkit 安装 通过conda直接安装 conda install seqkit -c biocodna 使用 seqkit集众多功能于一体，今天只接受subseq，用于提取基因 Usage: seqkit subseq [flags] Flags: --bed string by tab-delimited BED file
perl脚本根据gff3文件的提取CDS最长的转录本
Alter_X的博客
12-05 2059
perl脚本根据Coge的gff3文件提取CDS最长的转录本
利用gtf文件从基因组中提取序列
weixin_44231554的博客
03-17 700
利用gtf文件从基因组中提取序列
python提取GFF3文件信息
山海之间
02-22 9123
前言因为最近使用REPET这个程序对基因组进行重复序列的注释，但是最后输出的结果是GFF3格式的文件，缺少统计信息。因此用python写了个脚本，对GFF3的信息进行提取并统计。GFF3文件想要从GFF3文件中提取的信息为重复序列的种类，数量，以及bp数。 GFF3文件分为9列，这次用到是第2、4、5、9列，分别代表来源，序列起始位置，结束位置，以及属性。 重复序列的种类可以从第9列属性中提取，
根据ID列表提取fasta序列
薛猫_柳叶刀
08-08 1万+
根据基因列表，从总的fasta文件中提取
NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换
悟道西方
09-02 5099
生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流...
在线绘制基因表达热图
热门推荐
xxxxx
07-11 3万+
在线绘制基因表达热图昨天需要画基因表达热图(heat map), 想起一个在线的网站可以很方便的绘制，提供大家。不用R代码，这个工具绝对可以画出你想要的那样。网址是：https://software.broadinstitute.org/morpheus/
基因表达模式聚类以及可视化
xxxxx
07-19 2万+
最近在使用RNA_seq数据做些分析，结果得到了大量差异表达以及共表达的基因，如何合理展示这些基因也是一件不简单的事情。除了常见的热图(heatmap)展现形式,今天在推荐另外一种展示方式(上图C)。需要R包TCseq或者Mfuzz。我这里给出的代码是基于TCseq。 输入文件就是一个基因表达量的矩阵，如下图。 代码也很简单,见下图，也请点击阅读原文查看代码。​ library(TCseq)
python提取关键字所在行的后边几行
xxxxx
09-17 1万+
cat 1.txt a1 = (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = oracle)(PORT = 1000)) (CONNECT_DATA = (SERVER = aaa) (SERVICE_NAME = aaa) a2 = (DESCRIPTION = (ADD
基于RNA-seq的基因表达分析
xxxxx
09-23 1万+
我的青春     最近在做一些小麦基因的表达分析，想到使用RNA-seq的数据进行生物信息学分析，并且比我做实验用的组织还要多。     下载数据之后，首先要对数据进行低质量序列和载体序列等污染序列去除，我这里结合了两个软件AdapterRemoval和bbduk2, bbduk2是bbmap中的一个子程序。AdapterRemoval --file1 input1.fastq.gz --fil
biopython处理fasta与gff3文件
最新发布
05-11
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何使用Biopython处理fasta和gff3文件的示例代码的问题。用户之前提到过参考站内引用，但那些引用可能不直接相关，我需要确保回答准确。 首先，关于fasta文件，Biopython的SeqIO模块是常用的。记得用户之前提到过示例中的SeqIO.parse，所以应该用这个方法来读取fasta文件。需要展示如何遍历记录并获取ID和序列。代码示例应该包括导入模块、打开文件、循环处理每个记录，并打印相关信息。这部分比较直接，但要注意使用正确的参数，比如文件格式&#39;fasta&#39;。 然后是gff3文件的处理。Biopython的Bio.SeqIO模块可能不直接支持gff3，但Bio.SeqIO.parse可以处理，不过可能需要指定格式为&#39;gff3&#39;。或者，可能需要使用专门的解析器。我需要检查一下Biopython的文档，确认如何正确解析gff3。假设使用Bio.SeqIO.parse并指定格式为&#39;gff3&#39;，然后遍历每个记录，提取特征信息如类型、位置、链方向等。需要注意gff3的结构，每个记录可能有多个特征，比如基因、exon等。 接下来，用户可能需要同时处理这两个文件，比如根据gff3的注释提取fasta中的序列。这时候需要将两者结合起来，例如读取gff3中的位置信息，然后从fasta中获取对应的序列子串。代码示例应该展示如何打开两个文件，然后根据gff3的记录从fasta中提取序列。这里可能需要使用字典来存储fasta的记录，以便快速查找。 还需要考虑错误处理，比如确保gff3中的序列ID在fasta中存在，否则会引发KeyError。此外，注意文件路径是否正确，以及文件是否被正确关闭。不过使用with语句可以自动处理关闭问题。 最后，生成相关问题，可能需要包括性能优化、其他文件格式的处理、或者如何安装Biopython等。确保问题相关且有助于用户进一步学习。 现在，确保代码语法正确，特别是LaTeX格式的使用，但用户的问题中没有数学表达式，所以可能不需要。不过根据系统指令，行内表达式要用$...$，但这里可能不适用。检查用户提供的示例，确保代码块使用正确的格式，比如三个反引号加语言名称。 总结步骤： 1. 读取fasta文件的代码示例。 2. 解析gff3文件的代码示例。 3. 结合两者的示例，提取特定区域的序列。 4. 注意事项和常见问题。 5. 生成相关问题。 需要确认Biopython是否支持gff3解析。查阅资料发现，Bio.SeqIO.parse确实支持gff3格式，但每个条目会被解析为SeqRecord对象，其中的features可能存储在annotations中，或者需要特定的处理方式。可能需要使用Bio.GFF模块，但Biopython的GFF解析可能有限，或者需要安装第三方库。如果用户使用的是较新版本的Biopython，可能已经内置支持。假设用户可以使用SeqIO.parse来处理gff3，即使功能有限，但基本解析可行。 因此，在示例中，使用SeqIO.parse来读取gff3，并展示如何访问各个字段。可能每个记录对应一个feature，需要遍历并提取详细信息。例如，record.id是序列ID，然后features可能存储在record.features中，或者通过其他属性访问。需要确认正确的属性名称，可能需要使用qualifiers来获取详细信息。 可能存在的错误：如果Biopython的gff3解析不够完善，用户可能需要使用其他库，比如gffutils，但用户明确要求使用Biopython，所以需要提供Biopython的方法，即使功能有限。 最终，给出基本示例，并建议安装其他库如BCBio.GFF以增强功能，作为扩展内容。但用户的问题是关于Biopython，所以主要展示Biopython的方法，可能提到BCBio.GFF作为优化建议。</think>### 使用Biopython处理FASTA和GFF3文件 #### 一、FASTA文件读取与解析 Biopython的`SeqIO`模块提供简单高效的FASTA文件处理方法： ```python from Bio import SeqIO # 读取FASTA文件 fasta_file = "example.fasta" for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): print(f"序列ID: {record.id}") print(f"序列长度: {len(record.seq)}") print(f"前20个碱基: {record.seq[:20]}\n") ``` 代码通过`SeqIO.parse`生成迭代器，每次返回一个`SeqRecord`对象，包含`id`、`seq`等属性[^1]。 #### 二、GFF3文件解析方法 Biopython原生支持有限，推荐安装增强库`bcbio-gff`： ```bash pip install bcbio-gff ``` 使用示例： ```python from BCBio import GFF from Bio import SeqIO gff_file = "example.gff3" with open(gff_file) as f: for rec in GFF.parse(f): print(f"参考序列: {rec.id}") for feature in rec.features: print(f"特征类型: {feature.type}") print(f"位置: {feature.location.start}-{feature.location.end}") print(f"链方向: {feature.location.strand}") print(f"属性: {feature.qualifiers}\n") ``` 该库将GFF3特征解析为层级结构，支持基因-mRNA-外显子的嵌套关系分析[^1]。 #### 三、联合应用场景 根据GFF3注释提取FASTA序列： ```python # 建立序列字典 fasta_dict = SeqIO.to_dict(SeqIO.parse(fasta_file, "fasta")) with open(gff_file) as f: for rec in GFF.parse(f): seq_record = fasta_dict[rec.id] for feature in rec.features: if feature.type == "CDS": cds_seq = feature.extract(seq_record.seq) print(f"CDS序列({feature.qualifiers[&#39;ID&#39;]}): {cds_seq}") ``` #### 四、注意事项 1. 序列ID一致性：确保GFF3中的`seqid`与FASTA的ID完全匹配 2. 内存优化：大文件建议使用`SeqIO.index`建立索引 3. 特征过滤：利用`feature.qualifiers`实现条件筛选 4. 坐标系统：注意GFF3采用1-based坐标系统
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值