Biopython 简介

Biopython 是 Python 最大的、最流行的生物信息学软件包。它包含许多针对常见生物信息学任务的不同子模块。它由 Chapman 和 Chang 开发，主要用 Python 编写。它还包含 C 代码来优化软件的复杂计算部分。它可以在 Windows、Linux、Mac OS X 等操作系统上运行。

基本上，Biopython 是一个 Python 模块集合，提供用于处理 DNA、RNA 和蛋白质序列操作的功能，例如 DNA 字符串的反向互补、在蛋白质序列中查找基序等。它提供了许多解析器来读取所有主要的基因数据库，如 GenBank、SwissPort、FASTA 等，以及运行其他流行的生物信息学软件/工具（如 NCBI BLASTN、Entrez 等）的包装器/接口，在 Python 环境中。它有类似的项目，如 BioPerl、BioJava 和 BioRuby。

特性

Biopython 可移植、清晰且易于学习语法。一些主要特性列在下面：

• 解释型、交互式和面向对象。

• 支持 FASTA、PDB、GenBank、Blast、SCOP、PubMed/Medline、ExPASy 相关格式。

• 处理序列格式的选项。

• 管理蛋白质结构的工具。

• BioSQL - 用于存储序列以及特征和注释的标准 SQL 表集。

• 访问在线服务和数据库，包括 NCBI 服务（Blast、Entrez、PubMed）和 ExPASy 服务（SwissProt、Prosite）。

• 访问本地服务，包括 Blast、Clustalw、EMBOSS。

目标

Biopython 的目标是通过 Python 语言提供对生物信息学的简单、标准和广泛的访问。Biopython 的具体目标列在下面：

• 提供对生物信息学资源的标准化访问。

• 高质量、可重用的模块和脚本。

• 可用于 Cluster 代码、PDB、NaiveBayes 和马尔可夫模型的快速数组操作。

• 基因组数据分析。

优势

Biopython 需要很少的代码，并具有以下优点：

• 提供在聚类中使用的微阵列数据类型。

• 读取和写入 Tree-View 类型文件。

• 支持用于 PDB 解析、表示和分析的结构数据。

• 支持 Medline 应用程序中使用的期刊数据。

• 支持 BioSQL 数据库，这是所有生物信息学项目中广泛使用的标准数据库。

• 通过提供模块来将生物信息学文件解析为特定格式的记录对象或序列加特征的通用类，支持解析器开发。

• 基于食谱风格的清晰文档。

案例研究

让我们检查一些用例（群体遗传学、RNA 结构等），并尝试了解 Biopython 在该领域如何发挥重要作用：

群体遗传学

群体遗传学是研究群体内的遗传变异，包括检查和模拟基因和等位基因在空间和时间上群体频率的变化。

Biopython 提供 Bio.PopGen 模块用于群体遗传学。此模块包含收集有关经典群体遗传学信息的所有必要功能。

RNA 结构

对我们的生命至关重要的三大生物大分子是 DNA、RNA 和蛋白质。蛋白质是细胞的“主力军”，作为酶发挥着重要作用。DNA（脱氧核糖核酸）被认为是细胞的“蓝图”。它携带细胞生长、吸收营养物质和繁殖所需的所有遗传信息。RNA（核糖核酸）在细胞中充当“DNA 影印本”。

Biopython 提供 Bio.Sequence 对象，表示核苷酸，即 DNA 和 RNA 的构建块。