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脚本分享——对fasta文件中的序列进行排序和重命名

小伙伴们大家下午好,我是小编豆豆,时光飞逝,不知不觉来南京工作已经一年了,从2018年参加工作至今,今年是我工作最快乐的一年,遇到一群志同道合的小伙伴,使我感觉太美好了。...今天是2022年的最后一天,小编在这里给大家分享一个好用的脚本,也希望各位小伙伴明年工作顺利,多发pepper。‍...-h 实战演练 # 只对fasta文件中的序列进行命令 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna...# 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序,并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s...T -a rename_fasta.fna

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R语言ggtree:将进化树中的序列id改成物种名称

通常我们会使用比对好的fasta文件构建进化树,fasta文件中大于号后的内容就是最终进化树上的文字标签。如果拿到进化树文件后你想替换掉其中的一些内容,那该怎么办呢?...本篇推文介绍一下使用R语言的ggtree包实现这个目的 这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 ?...大家可以关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 留言相关问题,如果我恰巧会的话,我会抽出时间介绍对应的解决办法 首先你已经有了构建好的进化树文件 (Synergus:0.1976902387,(((((Periclistus...image.png 第一列x就是进化树中原本的序列名称 第二列y是想要替换成的id名称 读入进化树文件 library(treeio) treefasta.treefile...image.png 把这个新的进化树写出到文件里 write.tree(tree1@phylo,file = "pra.nwk") 这样就达成目的了 这里导出的进化树文件没有了最初的支持率的信息,我们再通过一行代码给他加上就好了

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    【Groovy】Xml 反序列化 ( 使用 XmlParser 解析 Xml 文件 | 删除 Xml 文件中的节点 | 增加 Xml 文件中的节点 | 将修改后的 Xml 数据输出到文件中 )

    文章目录 一、删除 Xml 文件中的节点 二、增加 Xml 文件中的节点 三、将修改后的 Xml 数据输出到文件中 四、完整代码示例 一、删除 Xml 文件中的节点 ---- 在 【Groovy】Xml...反序列化 ( 使用 XmlParser 解析 Xml 文件 | 获取 Xml 文件中的节点和属性 | 获取 Xml 文件中的节点属性 ) 博客基础上 , 删除 Xml 文件中的节点信息 ; 下面是要解析的...---- 增加 Xml 文件中的节点 , 调用 appendNode 方法 , 可以向节点插入一个子节点 ; // 添加节点 xmlParser.appendNode("height", "175cm...") 三、将修改后的 Xml 数据输出到文件中 ---- 创建 XmlNodePrinter 对象 , 并调用该对象的 print 方法 , 传入 XmlParser 对象 , 可以将该 XmlParser...数据信息写出到文件中 ; // 将修改后的 Xml 节点输出到目录中 new XmlNodePrinter(new PrintWriter(new File("b.xml"))).print(xmlParser

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    生信教程:多序列比对

    比对与可视化 我们将首先使用 MAFFT 程序比对线粒体 16S 基因的序列,然后使用软件 AliView 可视化并改进比对。 将包含 16S 序列的文件 16s.fasta 下载到您的分析目录。...在文本编辑器或命令行上查看该文件,例如使用 less 命令: less 16s.fasta 您将看到每条记录都由一个 ID 和一个序列组成,其中 ID 始终位于以“>”符号开头的单行上,后面是包含序列的行...可以应用其他命名方案,而不是该文件中使用的 14 个字符的 ID;但是,我强烈建议使用简短的 ID,因为在系统发育分析中,如果您使用包含空格或连字符的实际拉丁名或常见物种名称,许多程序或脚本可能无法工作...将 Fasta 格式的比对下载到您的计算机。为此,请右键单击页面最顶部的“Fasta 格式”链接。将文件命名为 16s_aln.fasta。...使用 AliView 的“文件”菜单中的“另存为 Phylip(全名和填充)”选项,将文件以 Phylip 格式保存为 16s_filtered.phy。

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    KEGG数据库下载加速攻略!

    在上周的文章KEGG数据库不会下载?了解下API!里,我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id,并通过wget遍历所有id来get基因的序列。...“+”分割,具体检索结果如下所示: 如果我们可以将所有基因并联检索,是不是就可以批量下载KEGG蛋白序列了?...现实是残酷的,KEGG API只允许不超过9个基因的并联检索,不过只要我们将所有的基因都改成九连组,仍可以大大缩减下载时间,下面我使用一个shell脚本来完成: $sh split_kegg_genes.sh...下载结果为一系列fasta文件,如下所示: 可以合并到一起成为最终的序列文件: $cat kegg_genes*.fasta > all_genes.fasta 下面汇总一下总的下载流程: $mkdir...taxid筛选需要下载的物种列表,例如只下载原核生物,需要借助NCBI Taxonomy中的fullnamelineage.dmp文件) $cd kegg_genome $cut -f 2 ..

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    检测snp和InDel的工具:snippy~可用于检测两条fasta序列之间的变异生成vcf格式文件

    等软件利用bam格式文件获得vcf格式文件 3 snpeff对vcf格式文件进行注释 4 vcf格式文件转换成fasta格式使用IQree、mega等软件构建系统发育树。...自己一直有一个困惑是snpeff这个软件对snp的注释结果到底该怎么看?大家有相关的教程吗? 这个软件还有一个用处是:可以计算两条fasta序列之间的snp和indel位点。...1-s2.0-S1055790317307212-main) 两条叶绿体基因组序列序列号 KX980032.fna KX154571 首先是软件的安装 直接使用conda来安装,因为依赖软件过多,下载过程时间会很长...参考基因组 genbank格式 自己的序列fasta格式 使用命令 snippy --outdir mut1 --ref sequence.gb --cts KX980032.fna 输出的结果文件...我试了一下两条序列放到一起,最终的vcf格式文件中也只有一个样本 ? image.png 软件主页提到了有一个snippy-multi命令,我试了一下一直遇到报错 ?

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    为什么 Biopython 的在线 BLAST 这么慢?

    = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "8332116") 另外,如果我们的查询序列已经存在于 FASTA 格式的文件中,则只需打开文件并以字符串形式读取此记录,然后将其用作查询参数...= NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", fasta_string) 我们还可以将 FASTA 文件作为 SeqRecord 对象进行读取,然后仅提供序列本身进行比对: >>>...下一步是将 XML 输出解析为表示搜索结果的 Python 对象,但是您可能想先保存输出文件的本地副本。...但是,BLAST 解析器的解析功能采用了类似于文件句柄的对象,因此我们可以打开保存的文件进行输入: >>> result_handle = open("my_blast.xml") 现在我们已经将 BLAST...为了确保整个社区都能使用该服务,他们可能会限制某些高流量用户的搜索。 他们会将在 24 小时内提交 100 次以上搜索的用户的搜索移到较慢的队列中,或者在极端情况下将阻止请求。

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    将文件夹中的文件信息统计写入到csv中

    今天在整理一些资料,将图片的名字信息保存到表格中,由于数据有些多所以就写了一个小程序用来自动将相应的文件夹下的文件名字信息全部写入到csv文件中,一秒钟搞定文件信息的保存,省时省力!...下面是源代码,和大家一起共享探讨: import os import csv #要读取的文件的根目录 root_path=r'C:\Users\zjk\Desktop\XXX' # 获取当前目录下的所有目录信息并放到列表中...for dir in dirs: path_lists.append(os.path.join(root_path, dir)) return path_lists #将所有目录下的文件信息放到列表中...def get_Write_file_infos(path_lists): # 文件信息列表 file_infos_list=[] for path in path_lists..."]=filename1 #追加字典到列表中 file_infos_list.append(file_infos) return

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    如何优雅地下载新冠病毒基因组序列?

    一、新冠病毒序列下载站点 首先我们介绍如何从 NCBI 下载新冠,SARS,batSARS 等参考序列的方法,除了 NCBI,还有其他几个站点可以下载序列,这节内容中,我们分别来进行介绍。...不过目前还需要链接到 GISAID 网站。但是其中由国家基因库搜集到的部分序列,可以免费下载。...1、搜索关键字“SARS” 2、选择保存文件 3、过滤 batSARS 序列 由于 SARS 关键字中会带有 batSARS,很难过滤掉,因此下载的序列中会混有蝙蝠分离株的冠状病毒序列...这是因为命名不规则所致,这里就需要人为去做检验,将 batSARS 部分删除掉。...筛选完成之后,满足条件的一共有 33 株样本。 3、从网页端直接输出文件,选择“sendto”,选择 file,fasta 格式,create file。

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    序列操作神器:Seqkit

    导读 本文[1]将介绍 SeqKit :用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包,后续提供了一些常用的示例 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍1....多个文件寻找相同的序列 seqkit common [flags] 参数 参数 作用 -n 匹配整个序列的名字,包含description部分,而不是序列id -s match by sequence...seqkit common test1.fa test2.fa -n -o common.fasta # 输出要比较的文件中序列相同的序列 seqkit common test1.fa test2....fa -s -i -o common.fasta # 输出要比较的文件中序列相同的序列 (for large sequences) seqkit common test1.fa test2.fa -s...文件切割 seqkit split [flags] 参数 参数 作用 -i split squences according to sequence ID -p 将一个文件分割成N 份 -s 将一个文件按照

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    如何将枚举中的数据写到配置文件中

    1、 场景 当项目中存在一个枚举类,里边的数据不需要一直更新,但是在某些场景下需要进行配置时, 我们可能就要改一次数据就打一次包,这个样的话效率会很低所以可以放到配置文件中 2、 实现 3、 原始处理...} 3.1、 方法函数 query.setDataset(QaDataSetEnum.getDataSetIdByCode(query.getCode())); 我们设置一个数据集,现在放到配置文件中...4、 放入配置文件 4、1 新增配置类 @Configuration public class QaDataSetConfig { private static final Map ID_MAP = new HashMap(); //通用QA数据集ID @Value("${qa.dataset.all-id:}") private...QaDataSetEnum.values()).findFirst(data -> data.code.equals(code)).orElse(NONE).getDataSetId()); } 这样就实现了将枚举里边的数据使用配置文件可以进行重写

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    Pyfastx:一个快速随机读取基因组数据的Python模块

    一个接口同时满足 FASTA/Q 文件读写需求 轻量级、内存节约 随机访问压缩的 FASTA/Q 文件 逐条迭代读取 FASTA 文件 计算 FASTA 文件的 N50 和 L50 计算序列的 GC 含量和核酸组成...计算反向互补序列 良好的兼容性,支持分析非标准的 FASTA 文件 支持 FASTQ 文件的碱基质量值转换 提供命令行接口用于拆分 FASTA/Q 文件 功能很多,覆盖了平时序列文件操作的常见需求。...模块 读取 Fasta 文件,并且支持随机访问其中的任意序列。.../test.fa.gz contains 211 seqs FASTA 文件迭代 Fasta 文件中每条序列最重要的就是名称和序列信息了,这两个信息可以方便地通过迭代返回。...以提取指定序列为例,FASTA 不仅可以提取指定序列,还可以指定序列的某一区间。

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    「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅(六)-将Python的能力嫁接到SSIS中

    从实例数据.xlsx中,经过python脚本的运行,生成一个res.csv的文件。...此处使用SSIS的【文件系统任务】来完成文件先删除操作。 接下来,我们回到常规任务,将新生成的res.csv文件进行数据抽取并加载到数据库中。...本篇的文件为csv文件,使用【平面文件源】来读取,具体配置自行琢磨下,比【Excel源】要复杂一些,但因其非常常用,很有必要熟悉掌握。...在python的群体中,的确熟练使用后,将数据再作一步,直接上传到数据库中,也并非难事。...在下一篇中,我们重新回到微软系中,使用SSIS和PowerQuery联合,将轻量化的ETL工具一些好用易用的能力同样嫁接到SSIS中,同时又可以避开此短板部分。敬请关注。

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