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📜  Biopython-人口遗传学

📅  最后修改于: 2020-11-09 05:05:16             🧑  作者: Mango

种群遗传学在进化论中起着重要的作用。它分析了物种之间以及同一物种内两个或多个个体之间的遗传差异。

Biopython提供了用于人口遗传学的Bio.PopGen模块，并主要支持`GenePop，这是由Michel Raymond和Francois Rousset开发的流行遗传学软件包。

一个简单的解析器

让我们编写一个简单的应用程序来解析GenePop格式并理解其概念。

-下载通过Biopython队中的链接提供的文件genePop下面给出https://raw.githubusercontent.com/biopython/biopython/master/Tests/PopGen/c3line.gen

使用以下代码片段加载GenePop模块-

from Bio.PopGen import GenePop

使用GenePop.read方法解析文件，如下所示：

record = GenePop.read(open("c3line.gen"))

显示如下的基因座和种群信息-

>>> record.loci_list 
['136255903', '136257048', '136257636'] 
>>> record.pop_list 
['4', 'b3', '5'] 
>>> record.populations 
[[('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('2', [(3, 3), (3, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('4', [(3, 3), (4, 3), (None, None)])], 
[('b1', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), ('b2', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b3', [(None, None), (4, 4), (2, 2)])], 
[('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('2', [(3, 3), (1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 2), (1, 1), (2, 2)]), ('4', 
   [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), ('5', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)])]] 
>>>

在这里，文件中有三个基因座和三组人口：第一人口有4个记录，第二人口有3个记录，第三人口有5个记录。 record.populations显示所有种群的每个位点的等位基因数据。

操作GenePop文件

Biopython提供了删除基因座和种群数据的选项。

删除按位置设置的人口，

>>> record.remove_population(0) 
>>> record.populations 
[[('b1', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b2', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b3', [(None, None), (4, 4), (2, 2)])], 
   [('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('2', [(3, 3), (1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 2), (1, 1), (2, 2)]), 
   ('4', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('5', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)])]]
>>>

按位置删除一个位置，

>>> record.remove_locus_by_position(0) 
>>> record.loci_list 
['136257048', '136257636'] 
>>> record.populations 
[[('b1', [(4, 4), (2, 2)]), ('b2', [(4, 4), (2, 2)]), ('b3', [(4, 4), (2, 2)])], 
   [('1', [(4, 4), (2, 2)]), ('2', [(1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(1, 1), (2, 2)]), ('4', [(4, 4), (2, 2)]), ('5', [(4, 4), (2, 2)])]]
>>>

按名称删除一个位置，

>>> record.remove_locus_by_name('136257636') >>> record.loci_list 
['136257048'] 
>>> record.populations 
[[('b1', [(4, 4)]), ('b2', [(4, 4)]), ('b3', [(4, 4)])], 
   [('1', [(4, 4)]), ('2', [(1, 4)]), 
   ('3', [(1, 1)]), ('4', [(4, 4)]), ('5', [(4, 4)])]]
>>>

与GenePop软件接口

Biopython提供了与GenePop软件进行交互的界面，从而从中公开了许多功能。 Bio.PopGen.GenePop模块用于此目的。这样的一种易于使用的界面是EasyController。让我们检查如何解析GenePop文件并使用EasyController进行一些分析。

首先，安装GenePop软件并将安装文件夹放置在系统路径中。要获取有关GenePop文件的基本信息，请创建一个EasyController对象，然后按如下所示调用get_basic_info方法-

>>> from Bio.PopGen.GenePop.EasyController import EasyController 
>>> ec = EasyController('c3line.gen') 
>>> print(ec.get_basic_info()) 
(['4', 'b3', '5'], ['136255903', '136257048', '136257636'])
>>>

在此，第一项是人口列表，第二项是基因座列表。

要获取特定基因座的所有等位基因列表，请通过传递基因座名称(如下所示)来调用get_alleles_all_pops方法-

>>> allele_list = ec.get_alleles_all_pops("136255903") 
>>> print(allele_list) 
[2, 3]

要按特定人群和基因座获取等位基因列表，请通过传递基因座名称和种群位置来调用get_alleles，如下所示：

>>> allele_list = ec.get_alleles(0, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[] 
>>> allele_list = ec.get_alleles(1, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[] 
>>> allele_list = ec.get_alleles(2, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[2, 3] 
>>>

类似地，EasyController具有许多功能：等位基因频率，基因型频率，多基因座F统计量，Hardy-Weinberg平衡，连锁不平衡等。