根据sam文件计算reads的GC含量

本文介绍如何根据sam文件计算DNA序列reads的GC含量。内容包括输入sam文件的格式,计算目标,输出结果文件的结构,以及在代码实现过程中如何处理可能出现的错误,如使用try语句和上下文管理器确保程序的稳定性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

根据sam文件计算reads的GC含量

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输入文件

DNA序列的sam文件
第一列,序列名;第十列,序列;分割 tab

目标

计算每个read的GC含量(只考虑DNA序列由ATGC组成的情况),并输出结果到文件

输出文件

第一列read id,第二列read的序列,第三列GC含量

代码

def cal_gc(seq):
	"""
	计算GC含量
	"""
	seq = seq.upper() #全部转换为大写
	return round((seq.count('C') + seq.count('G')) / float(len(seq)),2)
	#round 用于保留两位小数,float将序列长度转换为浮点型

infile = 'data/alignment.sam'
outfile = 'output/gc.txt'

in_handle = open(infile)  #open(文件路径,打开方式默认为r)
out_handle = open(outfile, 'w')

out_handle.write('read_id\tseq\tgc\n') #表头

cnt = 0
for line in in_handle:
	if cnt != 0: #用于有列名时去掉第一行列名
		row = line.split('\t') #返回列表
		read_id = row[0]
		seq = ro
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