Bio.phenotype 包

子模块

• Bio.phenotype.phen_micro 模块
  • PlateRecord
    • PlateRecord.__init__()
    • PlateRecord.__getitem__()
    • PlateRecord.__setitem__()
    • PlateRecord.__delitem__()
    • PlateRecord.__iter__()
    • PlateRecord.__contains__()
    • PlateRecord.__len__()
    • PlateRecord.__eq__()
    • PlateRecord.__add__()
    • PlateRecord.__sub__()
    • PlateRecord.get_row()
    • PlateRecord.get_column()
    • PlateRecord.subtract_control()
    • PlateRecord.__repr__()
    • PlateRecord.__str__()
    • PlateRecord.__hash__
  • WellRecord
    • WellRecord.__init__()
    • WellRecord.__setitem__()
    • WellRecord.__getitem__()
    • WellRecord.__iter__()
    • WellRecord.__eq__()
    • WellRecord.__add__()
    • WellRecord.__sub__()
    • WellRecord.__len__()
    • WellRecord.__repr__()
    • WellRecord.__str__()
    • WellRecord.get_raw()
    • WellRecord.get_times()
    • WellRecord.get_signals()
    • WellRecord.fit()
    • WellRecord.__hash__
  • JsonIterator()
  • CsvIterator()
  • JsonWriter
    • JsonWriter.__init__()
    • JsonWriter.write()
• Bio.phenotype.pm_fitting 模块
  • logistic()
  • gompertz()
  • richards()
  • guess_lag()
  • guess_plateau()
  • fit()
  • get_area()

模块内容

表型数据输入/输出。

输入

主要函数是 Bio.phenotype.parse(…)，它接收一个输入文件和一个格式字符串。它返回一个迭代器，生成 PlateRecord 对象。

>>> from Bio import phenotype
>>> for record in phenotype.parse("phenotype/Plates.csv", "pm-csv"):
...     print("%s %i" % (record.id, len(record)))
...
PM01 96
PM09 96

请注意，parse() 函数将调用与格式相关的解析器，并使用其默认设置。你可能需要更多控制，在这种情况下，你需要直接创建特定格式的序列迭代器。

输入 - 单个记录

如果你期望你的文件只包含一个记录，那么我们提供以下“辅助”函数，它将返回一个 PlateRecord 对象，或者如果没有任何记录或有多个记录，则引发异常。

>>> from Bio import phenotype
>>> record = phenotype.read("phenotype/Plate.json", "pm-json")
>>> print("%s %i" % (record.id, len(record)))
PM01 96

这种风格在你只期望一个记录（并且认为多个记录是错误）时非常有用。例如，在处理由 opm 库保存的 PM JSON 文件时。

但是，如果你只想从包含多个记录的文件中获取第一个记录，请对迭代器使用 next() 函数。

>>> from Bio import phenotype
>>> record = next(phenotype.parse("phenotype/Plates.csv", "pm-csv"))
>>> print("%s %i" % (record.id, len(record)))
PM01 96

上面的代码将在文件至少包含一个记录的情况下正常工作。请注意，如果有多个记录，剩余的记录将被静默忽略。

输出

使用函数 Bio.phenotype.write(…)，它接收一组完整的 PlateRecord 对象（作为列表或迭代器），一个输出文件句柄（或者在最近版本的 Biopython 中，作为字符串的输出文件名）以及文件格式。

from Bio import phenotype
records = ...
phenotype.write(records, "example.json", "pm-json")

或者，使用句柄

from Bio import phenotype
records = ...
with open("example.json", "w") as handle:
   phenotype.write(records, handle, "pm-json")

你应该调用这个函数一次（使用所有记录），并且如果使用句柄，请确保关闭它以将数据刷新到硬盘。

文件格式

在指定文件格式时，请使用小写字符串。

• pm-json - JSON 格式的表型微阵列板。

• pm-csv - CSV 格式的表型微阵列板，这是

  机器厂商格式

请注意，虽然 Bio.phenotype 可以读取上述文件格式，但它只能以 JSON 格式写入。

Bio.phenotype.write(plates, handle, format)

将一组完整的 PlateRecords 写入文件。

• plates - PlateRecord 对象的列表（或迭代器）。

• handle - 要写入的文件句柄对象，或作为字符串的文件名

  (注意，旧版本的 Biopython 只接受句柄)。

• format - 描述要写入的文件格式的小写字符串。

你应该在调用这个函数后关闭句柄。

返回写入的记录数（作为整数）。

Bio.phenotype.parse(handle, format)

将一个表型文件转换为返回 PlateRecords 的迭代器。

• handle - 文件句柄，或作为字符串的文件名

  (注意，旧版本的 Biopython 只接受句柄)。

• format - 描述文件格式的小写字符串。

典型用法，打开一个文件以读取，并遍历记录(s)

>>> from Bio import phenotype
>>> filename = "phenotype/Plates.csv"
>>> for record in phenotype.parse(filename, "pm-csv"):
...    print("ID %s" % record.id)
...    print("Number of wells %i" % len(record))
...
ID PM01
Number of wells 96
ID PM09
Number of wells 96

当你只期望一个记录时，请使用 Bio.phenotype.read(…) 函数。

Bio.phenotype.read(handle, format)

将一个表型文件转换为一个 PlateRecord。

• handle - 文件句柄，或作为字符串的文件名

  (注意，旧版本的 Biopython 只接受句柄)。

• format - 描述文件格式的字符串。

此函数用于解析恰好包含一个记录的表型文件。例如，读取 PM JSON 文件

>>> from Bio import phenotype
>>> record = phenotype.read("phenotype/Plate.json", "pm-json")
>>> print("ID %s" % record.id)
ID PM01
>>> print("Number of wells %i" % len(record))
Number of wells 96

如果句柄不包含任何记录，或者包含多个记录，则会引发异常。例如

from Bio import phenotype
record = phenotype.read("plates.csv", "pm-csv")
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: More than one record found in handle

但是，如果你想要从包含多个记录的文件中获取第一个记录，则此函数会引发异常（如上面的示例所示）。相反，请使用

>>> from Bio import phenotype
>>> record = next(phenotype.parse("phenotype/Plates.csv", "pm-csv"))
>>> print("First record's ID %s" % record.id)
First record's ID PM01

如果你想要从句柄中读取多个记录，请使用 Bio.phenotype.parse(handle, format) 函数。