Resume

Summary Bioinformatics cheatsheet

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Cours
Bio-informatica (E02N3A)

Établissement
Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)

Bioinformatics cheatsheet to use for the exam. It includes all the exercises and additional information on certain codes. It is separated in the different steps, so only copy paste and variable adjustments should be made.

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Aperçu 2 sur 10 pages

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Publié le 22 mars 2025
Nombre de pages 10
Écrit en 2024/2025
Type Resume

€13,16

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Exam_cheatsheet

March 22, 2025

1 Exam cheatsheet

1.1 Prepare data

[ ]: from Bio.Blast import NCBIWWW, NCBIXML
from Bio import Entrez, SeqIO, Phylo, AlignIO
import pandas as pd
import time, os, alv, re
from IPython.display import Image #optional

[ ]: %load_ext rpy2.ipython

[ ]: %%R
library("ape")
library("adephylo")
library("phytools")

[ ]: baseName = ""
#can add additional baseName, then number them and do not forget to add them in␣
,→downstream (see SARS excersise)

folderName = "exercise_"

#change baseName to the file with everything before .fasta
#change folderName to excercise_baseName (the variable you name your baseName)
#e.g. baseName= HIV_virus folderName= exercise_HIV_virus

[ ]: %Rpush baseName folderName

[ ]: %%bash -s "$folderName"
mkdir ${1} # if folder already exists and you wish to overwrite, you can try␣
,→$mkdir -p ${1}

Move the uploaded file into the folder for this exercise. You can also directly upload the sequence
file to today’s exercise folder. In that case, skip the next cell.
[ ]: %%bash -s "$baseName" "$folderName"
cp ${1}.fasta ${2}/${1}.fasta

1

, #if multiple files need to be moved
cp $1.#fileFormat $2/$1.#fileFormat

[ ]: os.chdir(folderName)

1.2 BlastN search (session01)

[ ]: inputFile = baseName+'.fasta'
query = SeqIO.read(inputFile, format="fasta")
search_type = "blastn"
database = "nt"
max_nr_hits = 100
before = round(time.time(), ndigits=0)
blast_stream = NCBIWWW.qblast(program = search_type,
database = database,
sequence = query.seq,
alignments = 1,
hitlist_size = max_nr_hits)
after = round(time.time(), ndigits=0)
text = f"The BLAST search took {after - before} seconds."
print(text)

Save result BlastN
[ ]: blastn_result_file = baseName+".blastn.result.xml"
with open(blastn_result_file, 'w') as file:
file.write(blast_stream.read())

[ ]: blastn_result_file = baseName+".blastn.result.xml"

Extract the sequences in fasta format from the BLAST search results
[ ]: all_data_fasta = baseName+".blastn.result.fasta"

with open(blastn_result_file) as result_handle:
blast_records = NCBIXML.parse(result_handle)
with open(all_data_fasta, 'w') as fasta_handle:
for blast_record in blast_records:
for alignment in blast_record.alignments:
for hsp in alignment.hsps:
db_seq = hsp.sbjct
db_id = alignment.accession
fasta_handle.write(f">{db_id}\n{db_seq}\n")

2

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