生信分析pandas数据处理 Python简明教程

开源生信 Python教程

生信专用简明 Python 文字和视频教程

源码在：https://github.com/Tong-Chen/Bioinfo_course_python

一些练习题

给定FASTA格式的文件(test1.fa 和 test2.fa)，写一个程序 cat.py 读入文件，并输出到屏幕 (2分)

给定FASTQ格式的文件(test1.fq), 写一个程序 cat.py 读入文件，并输出到屏幕 (2分)

写程序 splitName.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，输出到屏幕 (2分)

写程序 formatFasta.py, 读入test2.fa，把每条FASTA序列连成一行然后输出 (2分)

join
strip
用到的知识点
输出格式为: >NM_001011874 gcggcggcgggc......TCCGCTG......GCGTTCACC......CGGGGTCCGGAG

写程序 formatFasta-2.py, 读入test2.fa，把每条FASTA序列分割成80个字母一行的序列 (2分)

字符串切片操作
range
用到的知识点
输出格式为 >NM_001011874 gcggcggcgc.(60个字母).TCCGCTGACG #(每行80个字母) acgtgctacg.(60个字母).GCGTTCACCC ACGTACGATG(最后一行可不足80个字母)

写程序 sortFasta.py, 读入test2.fa, 并取原始序列名字第一个空格前的名字为处理后的序列名字，排序后输出 (2分)

提取给定名字的序列 (2分)

写程序 screenResult.py, 筛选test.expr中foldChange大于2的基因并且padj小于0.05的基，可以输出整行或只输出基因名字。(4分)

写程序 transferMultipleColumToMatrix.py 将文件(multipleColExpr.txt)中基因在多个组织中的表达数据转换为矩阵形式，并绘制热图。(6分)

aDict[‘key’] = {}
aDict[‘key’][‘key2’] = value
if key not in aDict
aDict = {‘ENSG00000000003’: {“A-431”: 21.3, “A-549”, 32.5,…},”ENSG00000000003”:{},}
用到的知识点
输入格式(只需要前3列就可以) Gene Sample Value Unit Abundance ENSG00000000003 A-431 21.3 FPKM Medium ENSG00000000003 A-549 32.5 FPKM Medium ENSG00000000003 AN3-CA 38.2 FPKM Medium ENSG00000000003 BEWO 31.4 FPKM Medium ENSG00000000003 CACO-2 63.9 FPKM High ENSG00000000005 A-431 0.0 FPKM Not detected ENSG00000000005 A-549 0.0 FPKM Not detected ENSG00000000005 AN3-CA 0.0 FPKM Not detected ENSG00000000005 BEWO 0.0 FPKM Not detected ENSG00000000005 CACO-2 0.0 FPKM Not detected
输出格式 Name A-431 A-549 AN3-CA BEWO CACO-2 ENSG00000000460 25.2 14.2 10.6 24.4 14.2 ENSG00000000938 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ENSG00000001084 19.1 155.1 24.4 12.6 23.5 ENSG00000000457 2.8 3.4 3.8 5.8 2.9

写程序 reverseComplementary.py计算序列 ACGTACGTACGTCACGTCAGCTAGAC的反向互补序列。(2分)

写程序 collapsemiRNAreads.py转换smRNA-Seq的测序数据。(5分)

输入文件格式(mir.collapse, tab-分割的两列文件，第一列为序列，第二列为序列被测到的次数) ID_REF VALUE ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC 2 ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA 25 TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT 100 TCCTACGAGTTGCATGGATTC 4
输出文件格式 (mir.collapse.fa, 名字的前3个字母为样品的特异标示，中间的数字表示第几条序列，是序列名字的唯一标示，第三部分是x加每个reads被测到的次数。三部分用下划线连起来作为fasta序列的名字。) >ESB_1_x2 ACTGCCCTAAGTGCTCCTTCTGGC >ESB_2_x25 ATAAGGTGCATCTAGTGCAGATA >ESB_3_x100 TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTT >ESB_4_x4 TCCTACGAGTTGCATGGATTC

简化的短序列匹配程序 (map.py) 把short.fa中的序列比对到ref.fa, 输出短序列匹配到ref.fa文件中哪些序列的哪些位置。(10分)

find
用到的知识点
输出格式 (输出格式为bed格式，第一列为匹配到的染色体，第二列和第三列为匹配到染色体序列的起始终止位置（位置标记以0为起始，代表第一个位置；终止位置不包含在内，第一个例子中所示序列的位置是(199,208](前闭后开，实际是chr1染色体第199-206的序列，0起始). 第4列为短序列自身的序列.)。
附加要求：可以只匹配到给定的模板链，也可以考虑匹配到模板链的互补链。这时第5列可以为短序列的名字，第六列为链的信息，匹配到模板链为’ ’，匹配到互补链为’-‘。注意匹配到互补链时起始位置也是从模板链的5’端算起的。 chr1 199 208 TGGCGTTCA chr1 207 216 ACCCCGCTG chr2 63 70 AAATTGC chr3 0 7 AATAAAT

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