我跟GPT合作写了一个genbank文件处理的脚本

事情起因是这样子，我有个genbank文件，里面记录的是线粒体的注释的坐标信息。由于这个注释是来源同源注释，可能存在错误，因此还需要后续的手动修改。我没去找到专门的工具，只是根据分析结果，手动改了里面一些基因的坐标，就导致里面的translation这一栏跟坐标对不上，需要更新一下。虽然我有能力写这个代码去更新结果，但是我希望给GPT(模型turbo 3.5)一个机会，让他处理下。

首先，我问了它关于genbank的格式定义，确保它后续能够进行处理。他的回答非常正确，符合我的认知（下面是对话截图）

接下来我就开始问问题了，我让他编写脚本，让我调整坐标，它写了一段python 的代码，通过调用BioPython模块来实现我刚才说的功能。

但是这代码有问题，因为通用性比较差，所以我让他改写代码，有一个遍历过程，先得到新的CDS，然后和原来的translation进行比较，如果存在不同则替换

它的工作非常棒，下面是它给的结果。

from Bio import SeqIO

# 读取GenBank文件
record = SeqIO.read("your_genbank_file.gb", "genbank")

# 遍历所有CDS区域
for feature in record.features:
    if feature.type == "CDS":
        # 获取原始位置信息
        old_start = feature.location.start
        old_end = feature.location.end
        
        # 修改位置信息为新的位置
        new_start = 100  # 新的起始位置
        new_end = 500  # 新的终止位置
        feature.location = feature.location._shifted(new_start - old_start)
        feature.location = feature.location._shifted(new_end - old_end)
        
        # 更新翻译信息
        old_translation = feature.qualifiers.get("translation", [""])[0]
        new_sequence = feature.extract(record.seq)  # 提取新序列
        new_translation = new_sequence.translate(to_stop=True)  # 计算新的翻译信息
        new_translation_str = str(new_translation)
        if new_translation_str != old_translation:
            feature.qualifiers["translation"] = [new_translation_str]

# 写回GenBank文件
with open("modified_genbank_file.gb", "w") as output_handle:
    SeqIO.write(record, output_handle, "genbank")

不过它总是念念不忘他的new_start 和 new_ned，这显然不是我需要的，所以，我让他把这部分去掉。下面截图是我的提问和它的回答。

这次代码简洁多了。不过他还不是一个合格的代码，因为调用只能是固定的文件名，我希望它能进一步提高通用性，所以我的提问是“好的，进一步提供他的通用性，使得我们可以在命令行通过 python remake.py input.gb output.gb来实现文件的重新生成”

这次他的回答更加的棒，它用了argparse模块，并将原来的代码函数化，下面是他的回答。

import argparse
from Bio import SeqIO


def update_cds_translation(record, new_positions):
    """
    更新GenBank记录中所有CDS区域的翻译信息并返回修改后的记录。
    :param record: GenBank记录对象
    :param new_positions: 包含每个CDS区域新起始和终止位置的dict对象
    :return: 修改后的GenBank记录对象
    """
    for feature in record.features:
        if feature.type == "CDS":
            # 获取CDS区域原始序列和翻译信息
            old_sequence = feature.extract(record.seq)
            old_translation = feature.qualifiers.get("translation", [""])[0]

            # 获取CDS区域新位置
            start, end = new_positions.get(feature.qualifiers['gene'][0], (feature.location.start, feature.location.end))

            # 调整CDS区域位置并计算新翻译信息
            feature.location = feature.location._shifted(start - feature.location.start)
            feature.location = feature.location._shifted(end - feature.location.end)
            new_sequence = feature.extract(record.seq)
            new_translation = new_sequence.translate(to_stop=True)
            new_translation_str = str(new_translation)

            # 如果翻译信息不同，则更新qualifiers字段
            if new_translation_str != old_translation:
                feature.qualifiers["translation"] = [new_translation_str]

    return record


if __name__ == '__main__':
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Update CDS translations in a GenBank file.")
    parser.add_argument("input", help="Input GenBank file name")
    parser.add_argument("output", help="Output GenBank file name")
    parser.add_argument("-p", "--positions", help="New start and end positions for each gene, e.g. 'gene1:100-500 gene2:200-600'", default="")
    args = parser.parse_args()

    # 读取GenBank文件和新位置信息
    record = SeqIO.read(args.input, "genbank")
    new_positions = {gene_pos.split(":")[0]: tuple(map(int, gene_pos.split(":")[1].split("-"))) for gene_pos in args.positions.strip().split()}

    # 更新CDS翻译信息并写回GenBank文件
    updated_record = update_cds_translation(record, new_positions)
    with open(args.output, "w") as output_handle:
        SeqIO.write(updated_record, output_handle, "genbank")

更惊喜的是，在它的解释中，它还扩展了功能，它说道

此代码使用argparse模块解析命令行参数，并根据提供的输入文件名和输出文件名读取和写入GenBank记录。它还允许通过命令行参数-p/–positions指定每个基因的新起始和终止位置，方式为’gene1:100-500 gene2:200-600’。如果不提供此参数，则使用每个CDS区域的原始位置。最后，它调用update_cds_translation函数来更新所有CDS区域的翻译信息，然后将修改后的GenBank记录写回到输出文件中。

我觉得差不多了，并复制了代码，开始运行，然后我报错了。错误信息如下

我运行了代码，出现了如下报错，我应该如何处理
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/xuzhougeng/Downloads/remake.py", line 48, in 
    updated_record = update_cds_translation(record, new_positions)
  File "/Users/xuzhougeng/Downloads/remake.py", line 22, in update_cds_translation
    feature.location = feature.location._shifted(start - feature.location.start)
AttributeError: 'FeatureLocation' object has no attribute '_shifted'

我直接复制了这段代码，问gpt怎么办，它推断是biopython的版本问题，还给我写了一个更加通用的代码，新的代码如下

import argparse
from Bio import SeqIO, SeqFeature


def update_cds_translation(record, new_positions):
    """
    更新GenBank记录中所有CDS区域的翻译信息并返回修改后的记录。
    :param record: GenBank记录对象
    :param new_positions: 包含每个CDS区域新起始和终止位置的dict对象
    :return: 修改后的GenBank记录对象
    """
    for feature in record.features:
        if feature.type == "CDS":
            # 获取CDS区域原始序列和翻译信息
            old_sequence = feature.extract(record.seq)
            old_translation = feature.qualifiers.get("translation", [""])[0]

            # 获取CDS区域新位置
            start, end = new_positions.get(feature.qualifiers['gene'][0], (feature.location.start, feature.location.end))

            # 调整CDS区域位置并计算新翻译信息
            offset_start = start - feature.location.start
            offset_end = end - feature.location.end
            new_location = SeqFeature.FeatureLocation(
                feature.location.start + offset_start,
                feature.location.end + offset_end,
                feature.location.strand
            )
            new_sequence = feature.extract(record.seq)
            new_translation = new_sequence.translate(to_stop=True)
            new_translation_str = str(new_translation)

            # 如果翻译信息不同，则更新qualifiers字段
            if new_translation_str != old_translation:
                feature.qualifiers["translation"] = [new_translation_str]

            # 更新位置信息
            feature.location = new_location

    return record


if __name__ == '__main__':
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Update CDS translations in a GenBank file.")
    parser.add_argument("input", help="Input GenBank file name")
    parser.add_argument("output", help="Output GenBank file name")
    parser.add_argument("-p", "--positions", help="New start and end positions for each gene, e.g. 'gene1:100-500 gene2:200-600'", default="")
    args = parser.parse_args()

    # 读取GenBank文件和新位置信息
    record = SeqIO.read(args.input, "genbank")
    new_positions = {gene_pos.split(":")[0]: tuple(map(int, gene_pos.split(":")[1].split("-"))) for gene_pos in args.positions.strip().split()}

    # 更新CDS翻译信息并写回GenBank文件
    updated_record = update_cds_translation(record, new_positions)
    with open(args.output, "w") as output_handle:
        SeqIO.write(updated_record, output_handle, "genbank")

这个代码对不对呢？至少我跑完是没有报错的，我进一步的检查了它的分析结果。发现很多CDS的长度明显短了，我觉得这可能是我没有说清楚，我给的是线粒体基因组。我讲这个结果反馈给了gpt，它认可了我的推测，下面是他的回答。

后来我们又反反复复商量了好几轮，对代码反复打磨，通常都是它给出了建议，我询问他是不是有另一种解决思路，比如说有些genbank文件里的cds长度有问题，不一定是3的倍数，他建议我对处理来的文件，我觉得可以考虑捕获报错，他也执行的特别好。

下面的代码目前我最为满意的版本了

import argparse
from Bio import SeqIO, Data


def update_cds_translation(record, new_positions):
    """
    更新GenBank记录中所有CDS区域的翻译信息并返回修改后的记录。
    :param record: GenBank记录对象
    :param new_positions: 包含每个CDS区域新起始和终止位置的dict对象
    :return: 修改后的GenBank记录对象
    """
    # 遍历每个特征
    for feature in record.features:
        # 如果是CDS区域
        if feature.type == 'CDS':
            # 获取特征的名称
            gene = feature.qualifiers.get('gene', [''])[0]
            # 获取CDS区域的起始和终止位置
            start, end = feature.location.start, feature.location.end
            # 如果有新位置信息，则使用新位置信息
            if gene in new_positions:
                start, end = new_positions[gene]
            # 获取CDS区域的序列
            cds_seq = record.seq[start:end]
            # 判断序列的方向
            if feature.strand == -1:
                cds_seq = cds_seq.reverse_complement()

            # 获取codon_start和transl_table信息
            codon_start = int(feature.qualifiers.get('codon_start', [1])[0])
            transl_table = int(feature.qualifiers.get('transl_table', [1])[0])
            # 翻译CDS区域
            table = Data.CodonTable.unambiguous_dna_by_id[transl_table]
            try:
                cds_protein = cds_seq[codon_start - 1:].translate(table=table, cds=True)
            except Data.CodonTable.TranslationError:
                cds_protein = ''
                print(f"Warning: Unable to translate CDS region {gene} in record {record.id}")
            # 更新CDS区域的翻译信息
            feature.qualifiers['translation'] = [str(cds_protein)]
    return record


if __name__ == '__main__':
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Update CDS translations in a GenBank file.")
    parser.add_argument("input", help="Input GenBank file name", type=argparse.FileType('r'))
    parser.add_argument("output", help="Output GenBank file name", type=argparse.FileType('w'))
    parser.add_argument("-p", "--positions", help="New start and end positions for each gene, e.g. 'gene1:100-500 gene2:200-600'", default="")
    args = parser.parse_args()

    # 读取GenBank文件和新位置信息
    records = (record for record in SeqIO.parse(args.input, "genbank"))
    new_positions = {gene: tuple(map(int, pos.split('-'))) for gene, _, pos in map(str.partition, args.positions.split())}
    
    # 更新CDS翻译信息并写回GenBank文件
    untranslated_cds_count = 0
    for record in records:
        record = update_cds_translation(record, new_positions)
        # 统计无法翻译的CDS区域个数
        for feature in record.features:
            if feature.type == 'CDS' and not feature.qualifiers.get('translation', [''])[0]:
                untranslated_cds_count += 1
        SeqIO.write(record, args.output, "genbank")
    
    # 提示用户有多少个CDS区域无法翻译为蛋白质序列
    if untranslated_cds_count > 0:
        print(f"Warning: Failed to translate {untranslated_cds_count} CDS regions.")

我运行了这个代码，发现结果非常好。

$ python remake.py mitoscaf.fa.gbf new.gff
Warning: Unable to translate CDS region COX2 in record XZG
Warning: Failed to translate 1 CDS regions.

其实早在几年前，openAI推出GPT3的时候，我就知道了，我也提交了申请，但是一直没被通过，也就被我忘了。后来chatGPT横空出世，我开始也聊了几句，后面也就放在一边了。直到最近，它又火了，并且还出现了一个非常优秀的github项目，chatgpt-web，使得我能搭建了一个自己的专属GPT，之后我还搞定了付费API。

虽然他也会出错（未来的4.0 API或许会好很多），但这样子说的仿佛人不出错一样。我现在就把它当做一个合作搭档，我有一个想法，让我帮我快速实现一下，然后我根据结果进行修改，并反馈给他，他也能迅速的给我一个反馈，这不挺好吗？