【发布时间】:2015-11-13 18:38:54
【问题描述】:
我有一个用 pandas 读入的大型数据集,我想通过 pairwise2 进行成对对齐。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from Bio import pairwise2 #for pairwise alignments
from Bio.pairwise2 import format_alignment #for printing alignments out neatly
但在这里我将使用模拟数据集:
data = { 'sequence': ['ACAAGAGTGGGACTATACAGTGGGTACAGTTATGACTTC', 'GCACGGGCCCTTGGCTAC', 'GCAACAAGGGGGGATACAGCGGGAACAGTGGACAAGTGGTTCGATGTC']}
data = DataFrame(data)
看起来像这样:
Out[34]:
sequence
0 ACAAGAGTGGGACTATACAGTGGGTACAGTTATGACTTC
1 GCACGGGCCCTTGGCTAC
2 GCAACAAGGGGGGATACAGCGGGAACAGTGGACAAGTGGTTCGATGTC
我的目标是在“序列”列中进行成对对齐,因此第一行与第二行进行比较,然后第二行与第三行进行比较,第三行与第一行进行比较,以此类推以获得更大的数据集.
我的代码:
for seq in data['sequence']:
for a in pairwise2.align.globalxx(seq, seq):
print(format_alignment(*a)) #this is just to print the alignment out neatly.
打印出来:
ACAAGAGTGGGACTATACAGTGGGTACAGTTATGACTTC
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ACAAGAGTGGGACTATACAGTGGGTACAGTTATGACTTC
Score=39
GCACGGGCCCTTGGCTAC
||||||||||||||||||
GCACGGGCCCTTGGCTAC
Score=18
GCAACAAGGGGGGATACAGCGGGAACAGTGGACAAGTGGTTCGATGTC
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GCAACAAGGGGGGATACAGCGGGAACAGTGGACAAGTGGTTCGATGTC
Score=48
这与我想要的很接近,但它仅将第一个与第一个、第二个与第二个和第三个与第三个进行比较。
所以我尝试了这个:
for seq in data['sequence']: #for each 'sequence' column value
for index, row in data.iterrows(): #for each row
for a in pairwise2.align.globalxx(seq, row['sequence']): #compare 'sequence' column value to each row of the 'sequence' column
print(format_alignment(*a))
这给出了太多的输出行,我什至不打算在这里发布它。
我的想法是将“序列”值与“序列”列的行进行比较,但输出给出的对齐方式比预期的要多。我认为双循环不是这里的路。 我想我的问题甚至与 Biopython 没有任何关系,只是我如何才能在一列中进行成对比较?
【问题讨论】:
标签: python loops pandas biopython