在r里读一次new_list.csv,该文件地址为/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/new_name/new_list.csv,规定第一列为样本号,第二列为fa文件旧的序列名,第三列是新的序列名,根据第一列内容每次filter出来一个样本的子集,用biostrings包的names函数为fa文件重新命名,fa文件地址为/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/002_subseq/
时间: 2024-01-14 21:05:08 浏览: 19
好的,你可以使用以下代码来读取`/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/new_name/new_list.csv`文件,过滤出每个样本的子集,并使用`Biostrings`包的`names()`函数重新命名序列。
```
library(Biostrings)
# 读取new_list.csv文件
new_list <- read.csv("/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/new_name/new_list.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
# 遍历每个样本
for (sample in unique(new_list$Sample)) {
# 过滤出当前样本的子集
subset <- new_list[new_list$Sample == sample, ]
# 读取该样本的.fa文件
sequences <- read.fasta(paste0("/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/002_subseq/", sample, ".fa"))
# 将.fa文件中的序列名称修改为新名称
old_names <- subset$OldName
new_names <- subset$NewName
names(sequences) <- new_names[match(names(sequences), old_names)]
# 保存修改后的.fa文件
write.fasta(sequences, file = paste0("/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/002_subseq/", sample, "_new.fa"))
}
```
这里的`/Analysis_B/20220326_JNILI/014_seqtk/new_name/new_list.csv`文件中包含了三列数据:`Sample`、`OldName`和`NewName`。我们首先使用`read.csv()`函数读取该文件。然后,我们遍历`new_list.csv`文件中的每个样本,使用`unique()`函数获取样本列表。
在遍历每个样本时,我们使用`new_list`数据框的`Sample`列过滤出当前样本的子集,即`subset`。然后,我们使用`read.fasta()`函数读取该样本的.fa文件,得到一个`DNAStringSet`或`AAStringSet`对象`sequences`。接着,我们使用`names()`函数将`sequences`对象中的序列名称修改为`NewName`列中的名称。这里使用了`match()`函数来找到`OldName`列和`sequences`对象中的名称的对应关系。最后,我们使用`write.fasta()`函数将修改后的.fa文件保存下来。需要注意的是,我们在保存修改后的.fa文件时,文件名中加了一个`_new`的后缀,以区别于原始的.fa文件。