如何从 GTDB 代表中高效识别匹配编码区域序列？

Linux

2024-03-03 14:14:24

快速识别 GTDB 代表中的匹配编码区域序列 (CDS)

导言

生物信息学家经常面临从基因组数据中识别特定蛋白编码基因的挑战。对于 GTDB 代表，这些基因被存储为编码区域序列 (CDS)。本文将指导你使用一种高效的方法，从 GTDB 代表中快速识别所有匹配的 CDS。

现有的方法

一种常用的方法是使用 bash 脚本，它通过在序列标题中搜索命中列表中的蛋白质名称来识别匹配的 CDS。然而，对于包含大量序列的大型数据集，此方法非常耗时，可能需要几个月的时间。

替代方法

为了克服效率问题，我们引入了一种并行化方法，它可以显著缩短处理时间。

并行化方法

该方法涉及以下步骤：

将蛋白质名称命中列表加载到哈希表中。
将 GTDB 代表 CDS 文件拆分为较小的块。
使用多线程或多进程技术并行处理每个块。
每个块中的每个序列都与哈希表中的蛋白质名称进行比较。
匹配的序列被提取并存储在单独的文件中。

实施

实施此方法可以通过编程语言（如 Python 或 Perl）的并行库或 API。可以使用线程或进程模型来实现并行化。

代码片段

以下是 Python 中并行化方法的一个代码片段：

import threading
import gzip

def process_chunk(chunk):
    for line in chunk:
        if line.startswith(">"):
            protein_id = line.split()[0][1:]
            if protein_id in hash_table:
                sequences.append(line + "\n" + "".join(chunk[index + 1:index + chunk_size]))
        index += 1

if __name__ == "__main__":
    # 加载蛋白质名称命中列表
    hash_table = set()
    with open("hit_list.txt") as f:
        for line in f:
            hash_table.add(line.strip())

    # 读取 GTDB 代表 CDS 文件
    with gzip.open("gtDB_cds.fna.gz", "rt") as f:
        sequences = []
        chunk_size = 10000
        chunk = []
        index = 0
        for line in f:
            chunk.append(line)
            index += 1
            if index >= chunk_size:
                t = threading.Thread(target=process_chunk, args=(chunk,))
                t.start()
                chunk = []
                index = 0
        if chunk:
            process_chunk(chunk)