这篇文章主要为大家介绍了Python脚本提取fasta文件单序列信息实现示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
此篇文章关键给大家介绍了Python脚本制作获得fasta文件单编码序列信息内容完成实例，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪
Python脚本制作编写
应用Python对fasta格式编码序列开展基本资料统计分析
预估设计方案导出文件中包括fasta文件名，编码序列长短，GC成分及其ATCG分别含量。
应用文件
test.fasta
stat.py
输入sys模块
#!/usr/bin/env python import sys
从命令行获得文件名称
file_fasta=sys.argv[1]
#获得文件名
file_name=file_fasta.split('.')
name=file_name[0]sys.argv[1]模块是从程序外部获取参数的桥梁，可以将命令行的参数输入到py程序内。
sys.argv[0]是程序本身，sys.argv[1]是程序后跟着第一个参数。
我们将要文件夹名称做为输入数据，这步最后运行有展现。
在完毕导出的时候会导出1个包括统计信息的txt文件，我们将要用fasta文件名做为txt文件的作为前缀，因此我们必须获得fasta文件的名称。
.split('.')是把file_fasta以.为分节符分离会形成'test','txt'，取值给file_name则file_name会蕴含着两个字符。
file_name[0]乃是取首个值'test'，python中默认设置首个数是0，所以无法键入1。
开展编码序列数据汇总的函数公式
编码序列长度非常好统计分析使用len函数就可以，可是GC成分和ACTG的百分比换算必须费点事儿。
使用def制做一个函数
Python使用def开始函数定义，紧接着是函数名，括号内部为函数的参数，内部为函数的具体功能完成代码
def get_info(chr):
chr=chr.upper()
count_g=chr.count('G')
count_c=chr.count('C')
count_a=chr.count('A')
count_t=chr.count('T')命名这个函数为get_info，内部参数为chr
在咱们会将fasta中ATCG的碱基内容赋值给chr，碱基可能有大写有小写，所以我们使用.upper将所以字符变成大写。
再使用.count('G')统计ATCG各自的数量并赋值给对应count_g，我们用ATCG各自的统计数可以在后面计算中免疫N值干扰。
gc=(count_g+count_c)/(count_a+count_t+count_c+count_g)
A=(count_a)/(count_a+count_t+count_c+count_g)
T=(count_t)/(count_a+count_t+count_c+count_g)
C=(count_c)/(count_a+count_t+count_c+count_g)
G=(count_g)/(count_a+count_t+count_c+count_g)
gc_con='{:.2%}'.format(gc)
A_content='{:.2%}'.format(A)
T_content='{:.2%}'.format(T)
C_content='{:.2%}'.format(C)
G_content='{:.2%}'.format(G)
return(gc_con,A_content,T_content,C_content,G_content)gc含量计算其等于（G的数量+C的数量）/（A的数量+T的数量+C的数量+G的数量）
A的含量等于（A的数量）/（A的数量+T的数量+C的数量+G的数量），其他值的计算以此类推。
.format使用：
"{1}{0}{1}".format("hello","world")设置指定位置。
'world hello world'
{:.2f}保留小数点后两位
最后，使用return返回函数结果(gc_con,A_content,T_content,C_content,G_content)
进行函数计算
#进行函数计算 with open(file_fasta,'r')as read_fa:
读取文件内容赋值给read_fa
python中有两个方式打开文件一种是直接使用open("test.fasta","r")，执行完以后f.close()关闭。
注释："r"只读模式打开文件；"w"以只写模式打开文件，这种模式下输入内容会覆盖原有内容；"a"以追加模式打开一个文件,这个模式会把新内容追加到原有内容的末尾，不会覆盖。
这里使用的是第二方式with内置函数，它可以将文件自动关闭。
for val in read_fa:
val=val.strip()
if not val.startswith(">"):
seq_info=get_info(val)
len_fasta=len(val)将read_fa内容赋值给val。
strip()方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)，这里使用默认。
然后使用startswith()方法用于检查字符串是否是以指定子字符串开头，在当不是>开头的行时候，才对核酸序列才进行信息统计。
len()方法返回字符长度获得片段长度
结果屏幕展示
#结果屏幕展示
print('******n{0}nlength:{1}ngc content:{2}nA content:{3}nT content:{4}nC content:{5}nG content:{6}n******'.format(name,len_fasta,seq_info[0],seq_info[1],seq_info[2],seq_info[3],seq_info[4]))
使用n进行换行，用.format指定值输出位置。
结果输出文件
os.write(fd,str)
write()方法用于写入字符串到文件描述符fd
#结果输出文件
file_output=open("{}sum.txt".format(name),'a')
file_output.write('******n')
file_output.write('{}n'.format(name))
file_output.write('length:{:d}n'.format(len_fasta))
file_output.write('gc content:{}n'.format(seq_info[0]))
file_output.write('A content:{}n'.format(seq_info[1]))
file_output.write('T content:{}n'.format(seq_info[2]))
file_output.write('C content:{}n'.format(seq_info[3]))
file_output.write('G content:{}n'.format(seq_info[4]))
file_output.write('******')
file_output.close()脚本运行
执行脚本（linux系统）
使用ls命令可以看到当前目录下有已经写好的py文件以及数据test.fasta。
运行时注意我们编写时设置从命令行获得文件名称，所以要在后面跟上fasta文件，这样才能成功运行。
运行结束后可以看见屏幕上有结果的打印，同时也生成了testsum.txt。
使用cat命令查看可以看到结果。
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