В этом руководстве мы покажем, как создать продвинутого, но доступного AI-агента для биоинформатики, используя Biopython и популярные библиотеки Python, предназначенные для бесперебойной работы в Google Colab. Объединив извлечение последовательностей, молекулярный анализ, визуализацию, множественное выравнивание последовательностей, построение филогенетических деревьев и поиск мотивов в единый унифицированный класс, руководство предлагает практический подход для изучения всего спектра анализа биологических последовательностей.
Установка необходимых библиотек
Для начала установим необходимые библиотеки для биоинформатики и обработки данных, а также ClustalW для выравнивания последовательностей. Затем импортируем модули Biopython, инструменты визуализации и вспомогательные пакеты, настроив Entrez с нашим адресом электронной почты для получения последовательностей из NCBI. Это обеспечит полную готовность нашей среды Colab к расширенному анализу последовательностей.
Создание образца последовательностей
Мы начнём с создания образца последовательностей, таких как белок-шип SARS-CoV-2, человеческий инсулин и 16S рРНК кишечной палочки. Пользователи могут начать со встроенных примеров последовательностей или получить собственные последовательности непосредственно из NCBI.
Анализ последовательностей
Для анализа последовательностей мы будем использовать различные методы, включая анализ состава нуклеотидов, GC-содержимого, перевода и свойств белков. Мы также будем визуализировать результаты с помощью инструментов Plotly и Matplotlib.
Визуализация состава
Мы создадим визуализацию состава нуклеотидов, подсчёта оснований и свойств последовательности. Это позволит нам получить более полное представление о структуре и свойствах последовательности.
Множественное выравнивание последовательностей
Мы выполним множественное выравнивание последовательностей, чтобы сравнить их и выявить сходства и различия. Это может быть полезно для изучения эволюции и родственных связей между организмами.
Создание филогенетического дерева
Мы построим филогенетическое дерево, чтобы визуализировать эволюционные отношения между последовательностями. Это поможет нам понять, как различные организмы связаны друг с другом.
Анализ структуры белка
Мы проанализируем структуру белка, чтобы определить его молекулярную массу, изоэлектрическую точку, процентное содержание аминокислот и другие свойства. Это может помочь нам понять функцию и свойства белка.
Сравнительный анализ
Мы сравним несколько последовательностей, чтобы выявить сходства и различия между ними. Это может быть полезно для изучения эволюции, классификации организмов и других целей.
Поиск мотивов
Мы выполним поиск мотивов в последовательности, чтобы найти специфические паттерны или последовательности, которые могут иметь биологическое значение.
Анализ использования кодонов
Мы проанализируем использование кодонов в последовательности, чтобы определить, какие кодоны используются чаще всего. Это может помочь нам понять, как организм использует свой генетический код.
Анализ GC-содержания с помощью скользящего окна
Мы выполним анализ GC-содержания с помощью скользящего окна, чтобы определить, как GC-содержание изменяется вдоль последовательности. Это может помочь нам выявить области с особыми свойствами или функциями.
Запуск комплексного анализа
Мы запустим комплексный анализ, чтобы объединить все вышеперечисленные методы в один комплексный анализ. Это позволит нам получить полное представление о последовательности и её свойствах.
“`python
agent = BioPythonAIAgent()
sampleseqs = agent.createsample_sequences()
for seqid, , in sampleseqs:
agent.analyzesequence(seqid)
results = agent.runcomprehensiveanalysis([‘COVIDSpike’, ‘HumanInsulin’, ‘Ecoli16S’])
print(“BioPython AI Agent Tutorial Complete!”)
print(“Available sequences:”, list(agent.sequences.keys()))
print(“Available methods:”, [method for method in dir(agent) if not method.startswith(‘_’)])
“`
Мы создадим экземпляр BioPythonAIAgent, сгенерируем образцы последовательностей (COVID Spike, Human Insulin и E. coli 16S) и запустим полный аналитический конвейер. Выходы подтверждают, что наш агент успешно выполняет анализ нуклеотидов, кодонов и GC-содержания, а также готовит сравнительные визуализации.
“`python
agent.visualizecomposition(‘COVIDSpike’)
agent.gccontentwindow(‘Ecoli16S’, window_size=50)
agent.codonusageanalysis(‘COVID_Spike’)
comparativedf = agent.comparativeanalysis([‘COVIDSpike’, ‘HumanInsulin’, ‘Ecoli16S’])
print(comparative_df)
motifpositions = agent.motifsearch(‘COVID_Spike’, ‘ATG’)
print(f”ATG start codons found at positions: {motif_positions}”)
tree = agent.createphylogenetictree(sequences=[
str(agent.sequences[‘COVID_Spike’].seq[:300]),
str(agent.sequences[‘Human_Insulin’].seq[:300]),
str(agent.sequences[‘Ecoli16S’].seq[:300])
])
if tree:
agent.visualize_tree(tree)
“`
Мы визуализируем состав нуклеотидов, сканируем GC% в скользящих окнах для E. coli 16S и профилируем использование кодонов для последовательности COVID Spike. Затем мы сравним последовательности бок о бок, выполним поиск мотива «ATG» и построим филогенетическое дерево из первых 300 нуклеотидов каждой последовательности.
В заключение, у нас есть полностью функциональный BioPython AI Agent, способный обрабатывать несколько уровней анализа последовательностей, от базового анализа состава нуклеотидов до профилирования использования кодонов, скользящих окон GC-содержания, поиска мотивов и сравнительного анализа между видами. Интеграция визуализации и построения филогенетических деревьев обеспечивает как интуитивное, так и углублённое понимание генетических данных.
1. Какие методы анализа последовательностей представлены в статье?
В статье представлены следующие методы анализа последовательностей: анализ состава нуклеотидов, GC-содержания, перевода и свойств белков; множественное выравнивание последовательностей; построение филогенетических деревьев; анализ структуры белка; сравнительный анализ; поиск мотивов; анализ использования кодонов; анализ GC-содержания с помощью скользящего окна.
2. Какие инструменты визуализации используются в статье для представления результатов анализа?
В статье используются инструменты Plotly и Matplotlib для визуализации результатов анализа последовательностей.
3. Какие последовательности используются в качестве примеров в статье?
В качестве примеров в статье используются следующие последовательности: белок-шип SARS-CoV-2, человеческий инсулин и 16S рРНК кишечной палочки.
4. Какие шаги необходимо выполнить для запуска комплексного анализа последовательностей с помощью BioPython AI Agent?
Для запуска комплексного анализа последовательностей с помощью BioPython AI Agent необходимо выполнить следующие шаги:
* создать экземпляр BioPythonAIAgent;
* сгенерировать образцы последовательностей (например, COVID Spike, Human Insulin и E. coli 16S);
* запустить полный аналитический конвейер, используя метод runcomprehensiveanalysis.
5. Какие свойства белка можно определить с помощью анализа структуры белка?
С помощью анализа структуры белка можно определить следующие свойства: молекулярную массу, изоэлектрическую точку, процентное содержание аминокислот и другие свойства.