python?服務(wù)器批處理得到PSSM矩陣的問(wèn)題
1. 在linux上安裝psiblast
最好新建一個(gè)python環(huán)境,因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)conda安裝blast默認(rèn)的是python==3.6.11,可能會(huì)不小心把你的python版本改掉…然后你寫(xiě)好的代碼全die了……
conda create -n blast python==3.6.11 source activate blast conda install -c bioconda blast
2.下載并編譯用于比對(duì)的大型蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)
nr和uniprot是比較通用的數(shù)據(jù)庫(kù):
ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/
https://www.uniprot.org/downloads
1)nr是ncbi收集的目前所有微生物的蛋白序列,是用來(lái)計(jì)算氨基酸一般情況下的頻率的,160G
2)uniprot90根據(jù)相似性做了一個(gè)去冗余,所以比nr要小很多,56G
# 以u(píng)niprot90為例 wget ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/uniref/uniref90/uniref90.fasta.gz # 下載 gzip -d uniref90.fasta.gz # 解壓 makeblastdb -in uniref90.fasta -parse_seqids -hash_index -dbtype prot # 編譯
解析完成后的樣子:

文件是這個(gè)樣子:(只截取了一部分)

3. 獲取PSSM矩陣
我的初始文件是:

P00269.fasta是對(duì)單條蛋白質(zhì)處理,里面的格式是:

testset.fasta是對(duì)蛋白質(zhì)集合批處理,里面的格式是(也可以單獨(dú)蛋白質(zhì)存為.fasta文件,由于blast只能處理單條蛋白糊,把這個(gè)集合知識(shí)歸總的意思,第一步還是要生成單條蛋白質(zhì)的.fasta文件,所以這個(gè)文件看個(gè)人意愿):

1)單條蛋白質(zhì)序列的處理方法
import os
os.system('psiblast -query dataset/P00269.fasta -db /PSSM/uniref90.fasta -num_iterations 3 -out_ascii_pssm /dataset/P00269.pssm')##這個(gè)蛋白質(zhì)好慢呀2)批處理獲取的方法
import os
file_name='/dataset/testset.fasta'
Protein_id=[]
with open(file_name,'r') as fp:
i=0
for line in fp:
if i%2==0:
# Protein_id.append(line[1:-1])
id=line[0:-1]
p=line[1:-1]
with open ('/dataset/'+str(p)+'.fasta','a') as protein:
protein.write(id)
# protein.write()
if i%2==1:
seq=line[0:-1]
with open ('/dataset/'+str(p)+'.fasta','a') as protein:
protein.write('\n')
protein.write(seq)
i=i+1
os.system('psiblast -query '+'/dataset/'+str(p)+'.fasta -db /PSSM/uniref90.fasta -num_iterations 3 -out_ascii_pssm /dataset/'+str(p)+'.pssm')##PSSM真是太慢了,下面是只生成一個(gè)后的截圖

emmmm,在研究怎么把這個(gè)矩陣存入文件方便調(diào)用,今天應(yīng)該會(huì)更新……但是他好慢啊,不想用了。
參考文獻(xiàn):
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