#Python#提取基因对应的蛋白质名

提取基因对应的蛋白质官方名

最开始，是需要将基因跟其编码的蛋白质对应起来，找遍了各种数据库都没发现有相关的注释文件，Uniprot作为处理蛋白质的大佬，结果里都有，肯定有办法能够满足需求。

搜索TP53得到的结果页面，明显有各种p53的蛋白质名称

所幸的是，我完全没想用爬虫直接爬人家，而是戳了一下FAQ
发现人家有官方API，可以供我们胡作非为
Uniprot官方提供了各种API来满足各种稀奇古怪的需求

所有API：http://www.uniprot.org/help/api

各种功能的API介绍

Uniprot API的使用

ID信息转换
满足我需求的最重要的部分就是各种ID信息的转换和提取

ID转换相关：http://www.uniprot.org/help/api_idmapping

各种能够转换的ID，上边还有四种常用语言的示例

ID转换相关的页面里包含了所有的能够互相转换的各种ID
相应的，人家提供了多种不同代码的示例，以python为例：

python的示例基于python2

# 导入urllib和urllib2两个模块，用来处理各种网络请求
import urllib,urllib2
# uniprot的api端口
url = 'http://www.uniprot.org/uploadlists/'
# 提交的参数
params = {
    # 将什么ID转化成什么ID， from to
    # 目前没发现能够转换成多种不同的ID，只能一一转化
    'from':'ACC',
    'to':'P_REFSEQ_AC',
    # 返回结果的格式
    'format':'tab',
    # 要转换的ID
    'query':'P13368 P20806 Q9UM73 P97793 Q17192'
}
# 因为http传输的是bytes等，因此需要将参数转码
data = urllib.urlencode(params)
# 通过Request指定获取哪台服务器的什么信息
request = urllib2.Request(url, data)
# 你自己的邮箱，如果有问题，人家好联系（比如API使用的频率太高，人家服务器受不了）
contact = "" # Please set your email address here to help us debug in case of problems.
# 添加相应的标准提取头，不是这个信息，应该就提取不到任何信息了
request.add_header('User-Agent', 'Python %s' % contact)
# 打开url，获取服务器返回的信息
response = urllib2.urlopen(request)
# 就只读取前多少个字符
page = response.read(200000)

由于我是python3的使用者，所以，没法拿来主义，经过简单修改就正常使用了

经过对众多ID的测试之后发现，其他ID转化成ACC的时候，包含的信息量格外的多，其中就有我急需的蛋白质名称，因此，通过将一个基因名转化成ACC来测试一下看看，能不能提取到该基因编码蛋白的所有名称

#!/usr/bin/python3
# python3将urllib2拆分了，因此，从urllib里分别导入
from urllib.parse import urlencode
from urllib.request import urlopen, Request

def test(query=['TP53']):
    # 依然是这个接口
    url = 'http://www.uniprot.org/uploadlists/'

    params = {
        # 针对我最初的需求，from暂时改成gene name
        'from': 'GENENAME',
        # 是的，我在ACC里发现，protein name了，虽然只有推荐名，其他的名字统统没有
        'to': 'ACC',
        'format': 'tab',
        # 以list的形式传递基因名啥的，通过join就修成需要的字符串了
        'query': ' '.join(query)
    }
    # urlencode只是将字典形式的参数转换成字符串而已，并不能转成bytes，因此，需要多一层encode
    data = urlencode(params).encode()
    # 同上
    request = Request(url, data)
    # Please set your email address here to help us debug in case of problems.
    contact = "[email protected]"
    request.add_header('User-Agent', 'Python %s' % contact)
    response = urlopen(request)
    page = response.read(200000)
    #　获取到的信息是bytes编码的，需要以utf-8等解码才正常读取
    print(page.decode('utf-8'))

但是，解码出来的是一个以\n \t分隔的完整字符串，为了能够正常提取所需信息，需要对其进行分割

print出来当然就是一个文本文件的样子

# 将API返回的结果，调用函数进行有效分割，我的用法如下
split_(page.decode('utf-8'))    # 上边最后的那一行print()，就改成这么用就好了

def split_(data):
    # 按行分割，如同打开一个文件按行读取
    data = data.split('\n')

    resutls = set()
    for line in data:
        # 我只要人体的
        if 'Homo sapiens' in line:
            # 将每一行，按照\t来分割，原因很明显，按空白符分割就分割的太碎，不利于各种信息的提取
            # 数一数，就会发现，蛋白名称是每行的倒数第四列
            protein_name = line.split('\t')[-4]
            # 每个蛋白编码名称后边都会有一个括号的注释，比较烦，就通过分割去掉
            protein_name = protein_name.split(' (')[0]
            # 然后加到set里边，去除重复
            results.add(protein_name)
    return results

# 嫌上边的写法麻烦就改成一行实现上边的功能
def split_(data):
    reutrn set(line.split('\t')[-4].split(' (')[0] for line in data if 'Homo sapiens' in line)

分割的成果

最终，我们就能获取到TP53基因对应的蛋白质名称了

TP53编码蛋白的所有名称

然后通过反复的爬取，将结果储存为json，或者直接存到数据库中，方便以后的取用都方便的很
如果要用模糊匹配来验证某些东西，推荐使用fuzzyfinder和fuzzywuzzy这两个python模块

其次，还有一个mygene的模块用来提取各种基因的信息也是极妙的，配合上这个API可以做很多幺蛾子。

特别需要注意的一点就是，如果要短时间内大批量的调用这个API，随机设一个sleep延迟吧，如果给对方造成太大的服务器压力，给人家惹麻烦，如果人家觉着需要维护，或者难以维持，直接暂停提供服务，，，