统计fa文件每条染色体长度

最新推荐文章于 2022-07-31 22:57:42 发布
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分类专栏： 生物信息 文章标签： 生物信息学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/supermanwasd/article/details/117399583
这篇博客介绍了如何通过统计方法分析文件中的染色体长度数据，涉及生物信息学技术，旨在理解并解析fa文件中各染色体的大小信息。

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

import sys
fasta_path = sys.argv[1]
s = []
fw = open(fasta_path, "r")
lines = fw.readlines()
a = 0
for line in
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生信技能14 - 计算人类基因组每条染色体的长度
LittleComputerRobot的博客
02-19 400
计算人类基因组每条染色体的长度
linux统计染色体长度,Python 脚本之统计基因组文件中染色体长度及N碱基数目
weixin_29165725的博客
05-16 997
模块介绍re模块re模块是Python中的正则表达式调用模块，在python中，通过将正则表达式内嵌集成re模块，程序员们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹...
人类基因组测序文件chromFa.tar （hg19），统计每条染色体的长度，GC含量，N比值，N、A、T、C、G各碱基数量。
qq_38790244的博客
08-16 4234
import os import time begin = time.time() os.chdir(r'G:\tem\fa') def count_n_and_gc(file): content = [] chromsome = [] g = 0; c = 0; n = 0; a = 0; t = 0 with open(file) as f: r...
统计.fa文件中序列长度
biolxy的博客
08-06 3680
perl /home/lixiangyong/software/length.pl Gma.glub.fa > length.txt
python学习——读取染色体长度（七：读取fasta文件）
weixin_30657999的博客
04-29 1330
读取fasta文件genome_test.fa，并计算染色体总长，同时输出最长染色体编号、序列以及长度 fasta文件genom_test.fa的内容如下： >chr1ATATATATAT>chr2ATATATATATCGCGCGCGCG>chr3ATATATATATCGCGCGCGCGATATATATAT>chr4ATATATATATCGCGCGCGCGATATA...
统计fasta文件中序列的长度并绘制直方图
sinat_40038704的博客
07-30 3185
""" 对fa文件中的序列进行处理 # 获取序列的id和序列信息 # 统计每个id对应的序列的长度 # 对序列长度进行统计 # 绘制直方图 """ import os import pandas as pd from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt import sys def read_seq(file_pat...
[python项目一]查找输出fasta序列的gap的起始终止等信息
tangxc10的专栏
10-08 2856
一、需要实现的程序内容及输出： 对于输入的fasta序列，编写程序查找里面N的起始，终止位置等信息，如下面的染色体test.fa序列为例： >1 dna_sm:chromosome chromosome:UMD3.1:1:1:158337067:1 REF aaattagacactgaagagacttggaaagagaggaagtcaaataacaaagaagaggaaacc aaaagg
【听课笔记】复旦大学遗传学_05染色体畸变
abdslfwoeugp
07-31 5462
五、染色体畸变 5.1 染色体分析方法 5.1.1 核型 5.1.2 染色体显带 5.1.3 人细胞的核型分析 5.2 染色体重复与缺失 5.2.1 染色体结构变异 5.2.2 染色体缺失 5.2.3 染色体重复 5.3 染色体倒位 5.3.1 倒位 5.3.2 倒位的细胞学和遗传学效应 5.3.3 平衡致死系 5.4 染色体易位 5.4.1 易位 5.4.2 易位的细胞学与遗传学效应 5.4.3 其他染色体结构变异 5.5 染色体的数目变异——单倍体与多倍体 5.5.1 染色体数目变异 5.5.2 单倍体
FASTA文件分割
david10251025的博客
02-22 7171
FASTA格式是一种用于记录序列的文本格式，在生信分析中经常会用到.fasta文件中往往储存成千上万条序列，而在某些时候，需要对文件进行分割，如分割成每个序列一个文件，或分割成较小的fasta文件 假如有如下数据： Tricas1.fasta $ head Tricas1.fasta CM000276.2 tgatttttaggttagaaattgttttttaaacacgtgttcg...
获取染色体长度（bp）
qq_26012913的博客
03-23 3032
有时候我们需要知道fasta文件的具体某条染色体的长度 #!usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #coding=utf-8 import sys,re t=sys.argv[1]#fasta文件 num=sys.argv[2]#染色体ID 比如第一条染色体 就输入 1 num=int(num) nextnum=num+1 sca_line=0 f=open...
统计genome信息
01-02
统计基因组上的信息，scaffold长度，GC，N50，基因组大小等。
linux统计染色体长度,如何获取染色体长度
weixin_39699121的博客
05-16 1184
我们在做基因组或者转录组数据分析的时候，经常需要用到染色体的长度。今天我们就来聊聊如何获取染色体的长度。我们以人的为例，给大家介绍两种不同的方法，都要用到著名的公共数据库UCSC(https://www.genome.ucsc.edu/)方法一1.在UCSC的主页上，点击Genomics，2. 然后点击human图标，当然如果需要获取其他物种的染色体长度，这里就点击其他物种的图标3.点击View ...
用python编写统计fasta格式的序列的长度脚本
tangxc10的专栏
09-30 9434
如果用perl来编写统计fasta序列的长度脚本，很简单的几行代码就可以搞定，但是想了想，觉得用python写更时候处理大的文件，尤其是想用python实现多线程处理。因此，就有了用python来编写最初版的统计fasta序列长度的脚本的想法。  运行方法：nohup python stat_length.py input.fasta > input.len & 运行结果： >Aquca_0
linux统计染色体长度,利用bedtools统计VCF文件中各染色体不同区域中的变异数量...
weixin_31834275的博客
05-16 2907
1.获得基因组的各染色体的长度信息$ samtools faidx genome.fa#生成gemome.fa.fai文件第一列为染色体，第二列为对应染色体长度chr01 44488843 7 44488843 44488844chr02 38522657 44488858 38522657 38522658...
统计fasta文件每条序列的长度【Perl】
W_LAILAI的博客
11-10 2559
#!/usr/bin/perl -w use strict; my $file="myseq.fa"; open(FH,$file) or die $!; my %hash; my $id=0; while(<FH>){ chomp; my $temp; if($_=~/^>/){ $_=~ s/^>//g; my $temp=$_; next; }...
计算基因组染色体长度的Python脚本
aa453205586的博客
06-21 5186
调用命令：python cal_chrom_length.py hg19.fasta hg19.len  import sys import os fasta_path = sys.argv[1] len_path = sys.argv[2] temp_path = len_path + ".temp" fw = open(len_path, "w+") os.system("fasta
如何统计id很复杂的fasta文件的长度？
tangxc10的专栏
08-04 1946
对于一般的fasta文件的格式是： >chr1 AAGCCATCCGG 但是最近两天遇到id很复杂的fasta，对于这样的fa文件用现有的脚本却统计错误 原本人的hg38染色体有23条染色体，但是统计出来却只有一条染色体的长度： 因此，需要重新修改length.pl
BSgenome 将fa构建自己的参考基因组
最新发布
04-28
### 使用 BSgenome 将 FASTA 文件构建为自定义参考基因组 在生物信息学领域，`BSgenome` 是一个强大的 R 包，用于存储和访问参考基因组序列。以下是关于如何利用 `BSgenome` 和其他相关工具将 FASTA 文件转换为可使用的参考基因组的具体指导。 #### 安装必要软件包 首先，确保已安装所需的 R 包，并加载它们： ```r if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install(c("BSgenome", "Biostrings", "GenomicRanges")) library(BSgenome) library(Biostrings) library(GenomicRanges) ``` #### 准备输入文件 1. **FASTA 文件** 需要准备一个标准的 FASTA 文件（`.fa` 或 `.fasta` 格式），其中包含目标物种的所有染色体或 contig 序列[^1]。 2. **染色体长度文件** 创建一个制表符分隔的纯文本文件（通常命名为 `chrom.sizes`），记录每条染色体的名字及其对应的长度。例如： ``` chr1 248956422 chr2 242193529 ``` #### 构建自定义 BSgenome 对象 以下步骤展示了如何使用上述文件创建一个新的 `BSgenome` 数据包。 ##### 步骤 1：初始化环境变量 设置工作目录并将 FASTA 文件路径赋值给变量： ```r fastaFilePath <- "/path/to/your/genome.fa" chromSizesPath <- "/path/to/your/chrom.sizes" ``` ##### 步骤 2：解析 FASTA 文件 使用 `readDNAStringSet` 方法读取 FASTA 文件中的 DNA 序列： ```r dnaSeqs <- readDNAStringSet(fastaFilePath) names(dnaSeqs) <- gsub(">","", substr(names(dnaSeqs), 1, regexpr("\\s+", names(dnaSeqs))-1)) ``` 此处正则表达式的目的是清理可能存在的多余描述信息，仅保留染色体名字作为键名[^1]。 ##### 步骤 3：导入染色体大小信息 加载染色体长度文件并将其转化为适合的形式： ```r chromInfo <- read.table(chromSizesPath, as.is = TRUE, sep="\t", header=FALSE) colnames(chromInfo) <- c("seqname","length") row.names(chromInfo) <- chromInfo$seqname ``` ##### 步骤 4：组合成 BSgenome 对象 最后一步是将 DNA 序列与染色体信息结合起来形成完整的 `BSgenome` 对象： ```r customBSgenome <- BSgenome( dna=dnaSeqs, seqlengths=rowMeans(as.data.frame(chromInfo[,c("length")])), genome="CustomGenomeName", provider="YourOrganization", taxonomy_id=12345 # 替换为目标物种的实际 NCBI Taxonomy ID ) saveRDS(customBSgenome, file="/desired/path/custom_bsgenome.rds") ``` 这样就完成了从原始 FASTA 文件到功能齐全的 `BSgenome` 对象的转化过程。 --- #### 注意事项 - 输入的 FASTA 文件应当经过严格的质量控制，去除任何潜在污染或者错误标记区域。 - 当前方法适用于中小型规模的数据集；对于特别庞大的基因组，建议采用专门优化过的高性能计算方案。 ---
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