KEGG功能预测

本文介绍如何利用Python和KEGG REST API进行土壤细菌功能预测。首先,安装requests和pandas库,接着获取代谢途径数据并转化为Pandas数据帧。然后,结合基因组数据与KEGG PATHWAY信息对比,最后使用随机森林模型进行功能预测。示例数据集包含基因ID、细菌物种、编码功能和基因丰度等信息。

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要基于KEGG库对比土壤细菌的功能,可以使用KEGG PATHWAY数据库中的代谢途径数据。以下是一个基于Python的示例代码,使用KEGG REST API获取代谢途径信息,并将其用于土壤细菌功能预测。

首先,需要安装必要的Python库,包括requests和pandas。可以使用以下命令来安装它们:首先,需要安装必要的Python库,包括requests和pandas。可以使用以下命令来安装它们:

pip install requests pandas

接下来,可以使用KEGG REST API获取代谢途径数据,并将其转换为Pandas数据帧:

import requests
import pandas as pd

# 获取代谢途径数据
pathways = []
url = 'http://rest.kegg.jp/list/pathway'
r = requests.get(url)
for line in r.text.strip().split('\n'):
    entry = line.split('\t')
    pathways.append([entry[0].split(':')[1], entry[1]])

# 转换为Pandas数据帧
pathways_df = pd.DataFrame(pathways, columns=['pathway_id', 'pathway_name'])

然后,可以使用KEGG REST API获取每个代谢途径的基因组组成:

# 获取每个代谢途径的基因组组成
genes = []
for p
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