Учебная страница курса биоинформатики,
год поступления 2023

Семестры Студенты Преподаватели

• 2022
• 2021
• 2020
• 2019
• 2018
• 2017
• 2016
• 2015

• ...

1. Скачивание протеомов

Предлагаю использовать REST API UniProt и скачать нужные данные на kodomo из командной строки.

Чтобы скачать белковые записи, принадлежащие одному протеому, вам нужно:

1. придумать поисковый запрос к UniProtKB, который выдаст все необходимые белки;
2. преобразовать запрос в URL, который позволит получить записи в нужном формате;
3. написать правильную команду в bash, которая позволит скачать данные по заданному URL и сохранить их в файл с требуемым именем.

Пункт 1 не должен вызвать затруднений, поищите нужное поле в конструкторе расширенных поисковых запросов.

Пункт 2 сложнее. Как составить нужный URL и описанно в документации к API. В вашем случае URL будет иметь следующий вид:

https://rest.uniprot.org/uniprotkb/stream?compressed=true&format=txt&query=QUERY

Вместо QUERY надо подставить поисковый запрос, подробнее здесь. Обратите внимание на указание формата и наличие сжатия. Именно это позволит вам загрузить полные белковые записи в формате swiss, сжатые с помощью gzip. Формат gzip – это, кажется, все еще самый распространенный способ сжатия файлов в Unix-like системах и интернете. И уж точно самый известный. Он позволяет в среднем в несколько раз уменьшить размер произвольных текстовых файлов. При этом полученный файл можно распаковывать при чтении "на лету", почти без снижения скорости чтения.

В пункте 3 вы можете использовать либо уже знаковый по прошлому семестру wget, либо curl. Большой разницы нет (обратите внимание на экранирование URL одинарными кавычками):

   1 wget 'URL' -O AC.swiss.gz
   2 # или
   3 curl 'URL' > AC.swiss.gz

В отчете надо будет указать полные команды, которые вы использовали для скачивания протеомов.

2. Работа со сжатыми файлами .gz

Можно было бы распаковать файл с помощью gunzip, как вы это делали в прошлом семестре. Но протеомы все-таки занимают довольно много места на диске, поэтому я рекомендую так не поступать. Тем более, что работать с файлами .gz совсем не сложно, и при чтении на распаковку данных практически не тратится дополнительного времени.

Для работы с .gz в командной строке рекомендую использовать команду zcat. Программа работает аналогично cat, но предварительно распаковывает файлы. Поэтому zcat, в отличие от cat, имеет смысл использовать в качестве первой команды конвейера и в случае работы с одним файлом. Примеры:

   1 zcat some-file.gz | wc -l
   2 zcat some-file.gz | grep 'что-нибудь' | sort -u
   3 # можно использовать аналогично cat, но сейчас не понадобится
   4 zcat some-file1.gz some-file2.gz some-file3.gz | wc -l

Еще есть zgrep, который является аналогом grep для файлов .gz, можете использовать его.

   1 # Т.е. вместо
   2 zcat some-file.gz | grep 'что-нибудь' | sort -u
   3 # можно писать
   4 zgrep 'что-нибудь' some-file.gz | sort -u

Для просмотра сжатых текстовых файлов есть программа zless – аналог less.

   1 # можно так
   2 zcat some-file.gz | less -S
   3 # но удобнее так
   4 zless -S some-file.gz

Если вы хотите читать файлы .gz из питона, то это тоже делается без проблем. В стандартной библиотеке есть модуть gzip, который позволяет читать и писать файла, сжатые с помощью gzip, ровно так же, как обычные файлы.

   1 import gzip
   2 
   3 input_file = gzip.open("file.txt.gz", "rt")
   4 # input_file имеет все те же методы, что и объекты файлов,
   5 # получаемые с помощью обычного open
   6 for line in input_file:
   7     print(line.strip())
   8 input_file.close()

3. Сравнение протеомов

Например, можно подсчитать, сколько раз в каждом из протеомов встречаются разные ключевые слова, и например, сравнить списки 10 самых частых ключевых слов между протеомами. Аккуратно выполнить это задание не так просто, как кажется на первый взгляд. Насколько сложно может быть устроено это поле можете увидеть в записи D6YSU1. Вряд ли получится обойтись средствами командной строки, проще написать скрипт на python.

Еще можно проверить, правда ли, что первая аминокислота в каждом белке – метионин. Если в одном из протеомов найдутся белки, последовательность которых не начинается с М, интересно выяснить, с чем это связано. Для получения первой аминокислоты из каждого белка проще всего использовать seqret и правильный USA. В USA в именах файлов и идентификаторах записей можно использовать * и ?, которые значат то же самое, что в bash. Только не забудьте экранировать эти символы, чтобы их не перехватил bash. За такой вариант сравнения можно получить максимум 3 из 5 баллов. Выбирайте его, если просто хотите зачет за практикум.

Аналогично сравнению частот ключевых слов можно сравнить частоты ключей в таблице локальных особенностей. Хотя в данном случае один ключ может встречаться много раз в одной записи, поэтому общие частоты будут не очень показательными. Можете попробовать придумать, как можно подсчитать количество белков в протеоме, в аннотации которых встречается какой-нибудь интересующий вас ключ. Это вполне можно сделать с помощью знакомых вам команд bash, правда не совсем тривиально. Советую обратить внимание на опции -A и -B у grep, может быть они будут полезны.

Как насчет подсчета количества статей из PubMed, на которые ссылаются все белки в протеоме? Может ли это число что-то сказать о качестве аннотации протеома?

Еще в EMBOSS есть полезная программа wordcount, с помощью которой легко можно оценить частоты разных аминокислот в протеоме. Еще полезными могут оказаться infoseq, inforesidue, pepstats.

Будет лучше, если вы сами придумаете, что сравнивать.