Biopython BLAST

时间: 2023-08-17 22:11:47 浏览: 235

使用python实现BLAST

BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种广泛用于生物信息学领域中，用于比较生物序列的算法。它能够迅速地找出序列数据库中与输入序列相似的序列片段。BLAST的实现可以使用各种编程语言，而使用Python实现BLAST则表现出Python在处理字符串和科学计算方面的强大能力。在这个具体的例子中，作者提到了使用Python实现的BLAST算法，并对原有的打分函数进行了更新，将空位罚分设置为-5，而不区分空位起始（gap open）和空位延伸（gap extend）的罚分差异。这表明作者通过修改打分机制，来适应特定的序列比较需求，或可能是在做某些优化尝试。在讨论到的代码片段中，作者定义了一个名为`score`的函数，该函数用于计算序列对中两个字符间的相似程度。在这个函数中，如果两个字符相同，得分增加2；如果它们是互补的（如A与T，C与G），则得分为-5；否则得分为-7。这里的互补关系是基于核苷酸序列设计的，因此可能并不适用于所有类型的序列。接下来，作者定义了`BLAST`函数，这是一个基本的局部序列比对工具。在这个函数中，序列1和序列2的长度被分别计算，并初始化了一个分数矩阵`scores`和一个指针矩阵`point`来记录每一步的最大得分以及其来源（对角线、左侧或上方）。在填充`scores`和`point`矩阵的过程中，作者使用了三个局部变量`diagonal_score`、`left_score`和`up_score`来表示三种可能的得分情况。对于每一对比较的字符，`diagonal_score`代表没有空位的情况下，序列1和序列2当前字符相等时的得分；`left_score`和`up_score`分别代表序列1或序列2出现空位时的得分。`max_score`会取这三个分数的最大值作为当前位置的得分。一旦计算出当前位置的得分，作者通过一系列的条件判断来更新`scores`矩阵和`point`矩阵。之后，通过回溯（traceback）的方式，从`scores`矩阵的最后一个位置开始，根据`point`矩阵中的记录来重建出序列间的最优对齐方式。作者使用了Python语言中列表的逆序操作`[::-1]`来将得到的对齐结果反转，并打印出最佳的序列对齐结果。整个过程中，作者还提到了Python语言在字符串处理上的简便性，特别强调了Python单行语句就能完成Java需要单独函数才能实现的字符串逆序操作。需要注意的是，在这段描述中，由于可能存在的OCR扫描误差，一些字符可能识别错误。比如，“互补”的英文complementary可能被误读为“空位起始”的英文gap open和“空位延伸”的英文gap extend。而且，代码片段中可能存在的语法错误应当根据实际的Python语法规则进行修正，以保证程序能够正确执行。总结来说，这段描述表明了Python在实现生物序列比对算法中的应用潜力，并且通过具体的代码实例，揭示了BLAST算法的核心思想和实现方法。通过修改和优化打分函数，程序员可以调整算法的敏感度，以适应不同的生物序列分析需求。此外，Python作为一种高级编程语言，在简洁性和执行效率上的优势也得到了体现。

Biopython中的BLAST模块提供了两种选择：通过Bio.Blast.NCBIWWW模块可以使用NCBI BLAST API进行在线比对，而通过Bio.Blast.Applications模块可以调用本地安装的BLAST程序和数据库进行比对。[1]如果我们想要处理BLAST结果，可以参考Biopython中的Parsing BLAST output部分的内容，该部分介绍了如何解析BLAST结果。[2]在Biopython中，一般倾向于处理XML格式的BLAST输出结果，因为这种格式的结果不会随着BLAST版本的改变而改变。因此，在进行BLAST时，需要选择参数-outfmt 5来指定输出为XML格式。在使用Biopython时，可以通过代码"from Bio.Blast import NCBIXML"来加载相应的模块。[3]

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