为生信写的Python简明教程 | 视频5
开源生信 Python教程
源码在:https://github.com/Tong-Chen/Bioinfo_course_python
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背景介绍
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编程开篇
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为什么学习Python
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如何安装Python
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如何运行Python命令和脚本
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使用什么编辑器写Python脚本
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Python程序事例
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Python基本语法
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数值变量操作
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字符串变量操作
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列表操作
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集合操作
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Range使用
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字典操作
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层级缩进
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变量、数据结构、流程控制
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输入输出
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交互式输入输出
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文件读写
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实战练习(一)
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背景知识
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生信相关作业(一)
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函数操作
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函数操作
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生信相关作业(二)
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模块
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命令行参数
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命令行参数
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生信相关作业(三)
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更多Python内容
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单语句块
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列表综合,生成新列表的简化的for循环
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lambda, map, filer, reduce (保留节目)
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exec, eval (执行字符串python语句, 保留节目)
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正则表达式
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Python画图
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Reference
一些练习题
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给定FASTA格式的文件(test1.fa 和 test2.fa),写一个程序
cat.py
读入文件,并输出到屏幕 (2分)
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open(file)
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for .. in loop
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print()
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strip() function
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用到的知识点
给定FASTQ格式的文件(test1.fq), 写一个程序 cat.py
读入文件,并输出到屏幕 (2分)
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同上
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用到的知识点
写程序 splitName.py
, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字,输出到屏幕 (2分)
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split
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字符串的索引
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用到的知识点
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输出格式为:
>NM_001011874
gcggcggcgggcgagcgggcgctggagtaggagctg.......
写程序 formatFasta.py
, 读入test2.fa,把每条FASTA序列连成一行然后输出 (2分)
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join
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strip
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用到的知识点
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输出格式为:
>NM_001011874
gcggcggcgggc......TCCGCTG......GCGTTCACC......CGGGGTCCGGAG
写程序 formatFasta-2.py
, 读入test2.fa,把每条FASTA序列分割成80个字母一行的序列 (2分)
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字符串切片操作
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range
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用到的知识点
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输出格式为
>NM_001011874
gcggcggcgc.(60个字母).TCCGCTGACG #(每行80个字母)
acgtgctacg.(60个字母).GCGTTCACCC
ACGTACGATG(最后一行可不足80个字母)
写程序 sortFasta.py
, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字,排序后输出 (2分)
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sort
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dict
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aDict[key] = []
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aDict[key].append(value)
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用到的知识点
提取给定名字的序列 (2分)
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用到的知识点
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print >>fh, or fh.write()
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取模运算,4 % 2 == 0
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写程序
grepFasta.py
, 提取fasta.name中名字对应的test2.fa的序列,并输出到屏幕。 -
写程序
grepFastq.py
, 提取fastq.name中名字对应的test1.fq的序列,并输出到文件。
写程序 screenResult.py
, 筛选test.expr中foldChange大于2的基因并且padj小于0.05的基,可以输出整行或只输出基因名字。(4分)
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逻辑与操作符 and
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文件中读取的内容都为字符串,需要用int转换为整数,float转换为浮点数
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用到的知识点
写程序 transferMultipleColumToMatrix.py
将文件(multipleColExpr.txt)中基因在多个组织中的表达数据转换为矩阵形式,并绘制热图。(6分)
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aDict[‘key’] = {}
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aDict[‘key’][‘key2’] = value
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if key not in aDict
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aDict = {‘ENSG00000000003’: {“A-431”: 21.3, “A-549”, 32.5,…},”ENSG00000000003”:{},}
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用到的知识点
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输入格式(只需要前3列就可以)
Gene Sample Value Unit Abundance
ENSG00000000003 A-431 21.3 FPKM Medium
ENSG00000000003 A-549 32.5 FPKM Medium
ENSG00000000003 AN3-CA 38.2 FPKM Medium
ENSG00000000003 BEWO 31.4 FPKM Medium
ENSG00000000003 CACO-2 63.9 FPKM High
ENSG00000000005 A-431 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 A-549 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 AN3-CA 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 BEWO 0.0 FPKM Not detected
ENSG00000000005 CACO-2 0.0 FPKM Not detected -
输出格式
Name A-431 A-549 AN3-CA BEWO CACO-2
ENSG00000000460 25.2 14.2 10.6 24.4 14.2
ENSG00000000938 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
ENSG00000001084 19.1 155.1 24.4 12.6 23.5
ENSG00000000457 2.8 3.4 3.8 5.8 2.9
写程序 reverseComplementary.py
计算序列 ACGTACGTACGTCACGTCAGCTAGAC
的反向互补序列。(2分)
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reverse
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list(seq)
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用到的知识点
写程序 collapsemiRNAreads.py
转换smRNA-Seq的测序数据。(5分)
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输入文件格式(mir.collapse, tab-分割的两列文件,第一列为序列,第二列为序列被测到的次数)
ID_REF VALUE
ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC 2
ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA 25
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT 100
TCCTACGAGTTGCATGGATTC 4 -
输出文件格式 (mir.collapse.fa, 名字的前3个字母为样品的特异标示,中间的数字表示第几条序列,是序列名字的唯一标示,第三部分是x加每个reads被测到的次数。三部分用下划线连起来作为fasta序列的名字。)
>ESB_1_x2
ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC
>ESB_2_x25
ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA
>ESB_3_x100
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT
>ESB_4_x4
TCCTACGAGTTGCATGGATTC
简化的短序列匹配程序 (map.py) 把short.fa中的序列比对到ref.fa, 输出短序列匹配到ref.fa文件中哪些序列的哪些位置。(10分)
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find
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用到的知识点
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输出格式 (输出格式为bed格式,第一列为匹配到的染色体,第二列和第三列为匹配到染色体序列的起始终止位置(位置标记以0为起始,代表第一个位置;终止位置不包含在内,第一个例子中所示序列的位置是(199,208](前闭后开,实际是chr1染色体第199-206的序列,0起始). 第4列为短序列自身的序列.)。
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附加要求:可以只匹配到给定的模板链,也可以考虑匹配到模板链的互补链。这时第5列可以为短序列的名字,第六列为链的信息,匹配到模板链为’+’,匹配到互补链为’-‘。注意匹配到互补链时起始位置也是从模板链的5’端算起的。
chr1 199 208 TGGCGTTCA
chr1 207 216 ACCCCGCTG
chr2 63 70 AAATTGC
chr3 0 7 AATAAAT
《流畅的Python》作者卢西亚诺·拉马略(Luciano Ramalho) 是Thoughtworks 首席咨询师、Python 软件基金会成员、巴西知名 Python 语言学习社区 Python Brasil 联合创始人。拥有 25 年 Python 编程经验,他的《流畅的Python》是编程领域经典作品,影响近 8 万读者,基于Python 3.10,内容详尽,精心设计的代码示例有近 500 段!还有大量的图和表,简直对学习真的太友好了!。
具体看ChatGPT的评价:
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