python中如何调用blast

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在Python中调用BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）的过程可以通过使用Biopython库、编写系统命令行调用、解析BLAST输出文件来实现。其中，使用Biopython库是最为便捷的方法，因为它提供了丰富的功能来处理生物信息学任务，并且能够直接在Python环境中调用BLAST程序。通过Biopython，用户可以方便地提交BLAST查询、解析结果以及进行后续的数据分析。Biopython库不仅支持本地BLAST，还支持远程BLAST查询，这对于处理大规模数据分析非常有用。下面将详细介绍如何通过Biopython在Python中调用BLAST并解析输出。

一、使用BIOPYTHON调用BLAST

Biopython是一个功能强大的库，为生物信息学提供了许多模块和函数。其中，Bio.Blast模块可以用于调用BLAST程序。要使用Biopython调用BLAST，首先需要确保系统中已安装BLAST命令行工具，并且Python环境中已安装Biopython库。

安装BLAST和Biopython

要在本地系统上运行BLAST，首先需要从NCBI网站下载并安装BLAST命令行工具。安装完成后，确保BLAST的可执行文件路径被添加到系统的环境变量中。

Biopython可以通过Python的包管理工具pip进行安装：

pip install biopython

使用Biopython调用BLAST

使用Biopython调用BLAST的基本步骤包括：准备查询序列、调用BLAST程序、解析BLAST结果。以下是一个简单的例子，展示如何在Python中使用Biopython调用本地BLAST。

from Bio.Blast import NCBIWWW
from Bio.Blast import NCBIXML
提交BLAST查询
result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "AGCTGACTAG")
解析BLAST输出
blast_records = NCBIXML.read(result_handle)
for alignment in blast_records.alignments:
    for hsp in alignment.hsps:
        print('<strong></strong>Alignment<strong></strong>')
        print('sequence:', alignment.title)
        print('length:', alignment.length)
        print('e value:', hsp.expect)
        print(hsp.query[0:75] + '...')
        print(hsp.match[0:75] + '...')
        print(hsp.sbjct[0:75] + '...')

以上代码演示了如何通过Biopython的NCBIWWW模块提交一个BLAST查询，并使用NCBIXML模块解析返回的XML格式结果。

二、编写系统命令行调用BLAST

除了使用Biopython，Python还可以通过os或subprocess模块直接调用系统命令行来运行BLAST程序。这种方法可以灵活地处理BLAST的各种参数和选项。

使用subprocess模块调用BLAST

subprocess模块可以用于执行系统命令，并捕获程序的输出。以下是一个通过subprocess模块调用BLAST的示例：

import subprocess
定义BLAST命令
blast_command = "blastn -query input.fasta -db nt -out results.txt"
执行BLAST命令
process = subprocess.Popen(blast_command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
获取命令输出和错误信息
stdout, stderr = process.communicate()
if process.returncode == 0:
    print("BLAST运行成功，结果已保存到results.txt")
else:
    print("BLAST运行失败，错误信息：", stderr.decode())

解析BLAST输出文件

BLAST程序的输出通常为文本或XML格式，文本格式适合人类阅读，而XML格式适合程序解析。Biopython的NCBIXML模块可以方便地解析XML格式的BLAST输出。

from Bio.Blast import NCBIXML
打开BLAST输出文件
with open("results.xml") as result_handle:
    blast_records = NCBIXML.parse(result_handle)
    for blast_record in blast_records:
        for alignment in blast_record.alignments:
            for hsp in alignment.hsps:
                print('<strong></strong>Alignment<strong></strong>')
                print('sequence:', alignment.title)
                print('length:', alignment.length)
                print('e value:', hsp.expect)
                print(hsp.query[0:75] + '...')
                print(hsp.match[0:75] + '...')
                print(hsp.sbjct[0:75] + '...')

三、解析BLAST结果

在BLAST查询完成后，解析结果是数据分析的重要步骤。BLAST输出的结果包括查询序列与数据库序列的比对信息、比对得分、E值等。

理解BLAST输出

BLAST的输出信息丰富，包括比对的起始和终止位置、比对的相似性得分、E值（期望值）等。E值是一个非常重要的指标，用于评估比对结果的统计学显著性。较低的E值表示比对结果更为显著。

使用Biopython解析结果

Biopython提供了丰富的解析功能，可以提取和分析BLAST输出中的各个字段。例如，可以提取每个比对的序列标题、比对长度、E值、比对序列等信息。

for blast_record in blast_records:
    for alignment in blast_record.alignments:
        for hsp in alignment.hsps:
            if hsp.expect < 0.01:  # 过滤E值小于0.01的比对
                print('<strong></strong>Alignment<strong></strong>')
                print('sequence:', alignment.title)
                print('length:', alignment.length)
                print('e value:', hsp.expect)
                print(hsp.query[0:75] + '...')
                print(hsp.match[0:75] + '...')
                print(hsp.sbjct[0:75] + '...')