使用 Python 的 Streamlit 模块构建简易网页版 BLAST

构建环境与准备工作

在开始之前，确保安装了必要的库和软件。Streamlit 用于快速开发 Web 应用，Biopython 提供了丰富的生物信息学工具箱。

安装依赖

pip install streamlit biopython

设计界面与功能模块

使用 Streamlit 可以迅速搭建出一个简易的网页应用。通过整合 Biopython 的 BLAST 功能，用户可以粘贴序列、选择数据库和设置 E 值阈值进行比对。

创建应用文件 blast_app.py：

import streamlit as st
from Bio.Blast import NCBIWWW

def blast_sequence(query_seq, database="nr", e_value=0.05):
    result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn", database, query_seq)
    return result_handle.read()

st.title('简易网页版 BLAST')
query_seq = st.text_area("输入序列")
database_options = ["nr", "nt"]
selected_database = st.selectbox("选择数据库", options=database_options)
e_value_threshold = st.number_input("E 值阈值", min_value=0.0, max_value=1000.0, value=0.05)

if st.button('执行 BLAST'):
    if query_seq:
        blast_result = blast_sequence(query_seq, selected_database, e_value_threshold)
        st.text_area("BLAST 结果", blast_result)

执行与测试

完成文件编写后，可以通过 Streamlit 命令行工具运行应用：

streamlit run blast_app.py

通过浏览器访问显示的 URL 即可使用该简易 BLAST 应用。用户可以粘贴 DNA 或 RNA 序列，并选择合适的数据库以及设置 E 值进行序列比对，应用程序会展示比对结果。

结果解读与展示

应用不仅执行了序列比对任务，还将结果显示在网页上，包括查询序列、比对的序列信息及得分和 E 值。这样的设计使用户能够快速获取并理解比对结果。

安全建议：

1. 数据保护：确保提交的数据不会被恶意使用或泄露。
2. 验证输入：对所有外部输入进行合法性检查，避免注入攻击等风险。
3. 限制访问权限：对于敏感操作设置登录机制，确保只有授权用户能够执行。

总结

通过 Streamlit 和 Biopython，开发简易网页版 BLAST 应用变得轻松便捷。这不仅为生物信息学研究提供了一个快速有效的工具，也为广大用户提供了更友好的界面体验。开发者可以在此基础上进一步扩展功能和优化性能，满足更多需求。