from Bio.Blast import NCBIXML handle = open("C:/Users/15503/Desktop/fasta转txt/ORF_xml/ORF7.xml",'r') fw = open("ORF7.fasta","w") records = NCBIXML.parse(handle) for rec in records: for align in rec.alignments: for hsp in align.hsps: seq_id = align.title seq = str(hsp.sbjct).replace("-","") start = str(hsp.sbjct_start) end = str(hsp.sbjct_end) length = str(hsp.align_length) evalue = str(hsp.expect) fw.write(">%s %s %s %s %s\n%s\n"%(seq_id,length,evalue,start,end,seq)) fw.close()
时间: 2024-02-14 13:32:57 浏览: 27
这段代码的作用是将NCBI BLAST比对结果文件(XML格式)中的序列信息提取出来,并以FASTA格式的形式保存到文件中。具体实现过程如下:
1. 打开NCBI BLAST比对结果文件(XML格式)。
2. 解析文件中的比对结果,依次遍历每个比对结果。
3. 遍历每个比对结果中的所有比对序列(alignments),并提取每个比对序列的相应信息。在这段代码中,主要提取了比对序列的ID(seq_id)、比对长度(length)、E值(evalue)、比对序列的起始位置(start)和结束位置(end)、比对序列(seq)等信息。
4. 将提取的比对序列信息以FASTA格式的形式写入输出文件中。
需要注意的是,在将比对序列写入输出文件时,使用的是Python中的字符串格式化操作(%s),这样可以方便地将多个变量的值按照指定的格式组合在一起。此外,在写入输出文件时,需要注意文件的打开和关闭操作。
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ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/executables/LATEST/
引用\[1\]:现在是ncbi-blast-2.12.0+版本,下载网址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST/。引用\[3\]:对于windows 2000/xp 用户,下载blast-2.2.18-ia32-win32.exe安装文件 ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST/blast-2.2.18-ia32-win32.exe。
问题: ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/executables/LATEST/是什么?
回答: 抱歉,我没有找到提供的引用内容中关于ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/executables/LATEST/的信息。请注意,正确的网址是ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST/。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Alignment--本地blast使用详解1-数据库序列检索下载及比对](https://blog.csdn.net/qq_39859424/article/details/121575998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Blast本地化:window平台下blast软件的安装](https://blog.csdn.net/likelet/article/details/7245364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
df <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/blast_lineage.csv") df <- subset(df, virus_name_N == "Virus" | virus_name_X == "Virus") write.csv(df, "/Users/imac/Desktop/left_join/blast_lineage_new.csv", row.names = FALSE) 输出为啥是个空表,改一下代码
可能是因为在使用 `subset()` 函数时,条件过滤出的数据集是空的,导致输出的结果也是空表。你可以再次检查一下数据集中是否存在符合条件的数据。
另外,由于你没有对空缺值进行处理,若数据集中存在空缺值,则在写入新的csv文件时可能会出现问题。
你可以尝试修改代码,如下所示:
```R
df <- read.csv("/Users/imac/Desktop/left_join/blast_lineage.csv")
df <- subset(df, virus_name_N == "Virus" | virus_name_X == "Virus", na.action = "na.pass") # na.action参数用于指定对空缺值的处理方式,na.pass表示保留空缺值
df[is.na(df)] <- "NA" # 将空缺值替换为NA
write.csv(df, "/Users/imac/Desktop/left_join/blast_lineage_new.csv", row.names = FALSE)
```
这样,你就可以得到正确的输出结果了。