概念介绍

NCBI（National Center for Biotechnology Information）是美国国立卫生研究院（NIH）下属的机构，在其官网上提供了统一搜索引擎，可以查询多种数据库

最常用的数据库包括

  • PubMed：检索文献，定位类似Google Scholar、Web of Science
  • nucleotide：核酸序列，包括基因组、基因、转录本等。由GenBank及其他数据库提供支持
  • SRA：原始测序reads
  • GEO：上游分析后得到的基因表达矩阵
  • dbSNP：单核酸多态性数据

image.png

Entrez是NCBI开发的一个集成搜索工具，目前有命令行版（edirect)、Python版（Biopython.Entrez）等

本文将使用Python从nucleotide数据库批量获取序列信息

下载序列

主要用到 Biopython包的 Entrez模块。需要设置一个email地址

from Bio import Entrez
from Bio import SeqIO
Entrez.email = "your.email@example.com"
Python

使用 Entrez.efetch函数获取数据，db指定数据库为 nucleotide。要求返回的类型是 gb，即GenBank类型，格式为 text纯文本，方便Biopython读取

def fetch_sequence(id):
    with Entrez.efetch(db="nucleotide", rettype="gb", retmode="text", id=id) as handle:
        record = SeqIO.read(handle, "genbank")
    return record

seq = fetch_sequence("OQ350818.1")
Python

|800

seq是 Bio.SeqRecord.SeqRecord对象，如下

SeqRecord(seq=Seq('ATGAAGACTATCATTGCTTTGAGCTACATTCTATGTCTGGTTTTCGCTCAAAAA...TGA'), id='OQ350818.1', name='OQ350818', description='Influenza A virus (A/HONG KONG/4801/2014(H3N2)) clone H3 segment 4 hemagglutinin (HA) gene, complete cds', dbxrefs=['BioProject:PRJNA317734'])
Perl

使用 dir(seq)，可列出该对象所有的方法、属性。其中

  • id：唯一id
  • description：基本描述
  • seq：核酸序列
  • features：特征，包括CDS的注释、翻译后蛋白序列
  • annotations：注释信息，包括分子类型（molecule_type）、物种分类（taxonomy）、提交日期（date）等
  • dbxrefs：其他数据库（如BioProject）的链接id

我们的目的即通过 seq.seq获取核酸序列，通过 seq.features获取蛋白序列

nt = seq.seq

cds = [ ft for ft in seq.features if ft.type == 'CDS'][0]
aa = cds.qualifiers['translation'][0]
Python

注意如果该序列对应了多个CDS，以上代码只能获取第一个CDS feature的蛋白序列

至此，我们实现了从id获取核酸、蛋白序列，写个循环即可实现批量获取

检索id

以上，我们假定你已经有了id列表，然后可以循环下载序列。但其实前期寻找id也可以借助代码完成，比在浏览器中操作快得多

我们使用 Entrez.esearch，可以检索关键词，并获取检索结果的id列表。每个条目有accession id（GenBank id）、GI id两种唯一id，前者更为通用。当前版本（v1.81）的Biopython默认返回GI id列表，但我们最终通过 Entrez.esummary获取accession id，因此对结果无影响

image.png

获取id列表后，就可以使用 Entrez.esummary获取每个条目的基本信息，并对基本信息做些筛选。在本案例中，对序列长度、标题关键词做了筛选

通过筛选的条目，就可以打印出accession id、长度、标题，方便我们确认

def search_summary(query, max_results=10, min_length=100, keyword=None):

    with Entrez.esearch(db="nucleotide", term=query, retmax=max_results) as handle:
        record = Entrez.read(handle)
    id_list = record["IdList"]

    with Entrez.esummary(db="nucleotide", id=",".join(id_list)) as handle:
        summary_records = Entrez.read(handle)

    for summary in summary_records:
        if int(summary['Length']) < min_length:
            continue
        if keyword:
            if keyword not in summary['Title']:
                continue
        print(f"ID: {summary['AccessionVersion']}, Length: {int(summary['Length'])}")
        print(f"Title: {summary['Title']}")

search_summary('A/Panama/2007/1999', keyword='HA', min_length=1700)
Python

输出如下

ID: KM821317.1, Length: 1739
Title: Influenza A virus (A/Panama/2007/1999(H3N2)) segment 4 hemagglutinin (HA) gene, complete cds
YAML

代理

有时直接访问NCBI网络连接不稳定，可通过代理访问。由于 Bio.Entrez底层的请求库是 urllib，我们为 urllib设置默认的代理服务器即可

import urllib.request

def set_global_proxy(proxy_address):
    proxy_config = { 'http': proxy_address, 'https': proxy_address}
    proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy_config)
    opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
    urllib.request.install_opener(opener)

proxy = "http://your_proxy_url:7890"  # 替换为自己的代理服务器
set_global_proxy(proxy)
Python

设置后，可以访问测试网址，看能否返回html

target_url = 'https://www.google.com'
response = urllib.request.urlopen(target_url)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)
Python

如果设置成功，会返回 <!doctype html>开头的html文本。此时再进行检索、下载操作，就稳定得多