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Parses uniprot entries (from uniprot files) and creates Uniprot objets

Project description

uniprot-lb

uniprot-lb est un package Python qui permet d'analyser et manipuler des données issues de fichiers Uniprot. Il offre des outils pour extraire des informations biologiques, calculer des propriétés biochimiques, et visualiser des caractéristiques des protéines.

Ce projet a été développé dans le cadre de l'UE Programmation Avancée Python du Master 1 Bio-Informatique à l'Université Claude Bernard - Lyon 1.

Structure du dépôt

  • uniprot.py : Contient la classe Uniprot qui permet d'analyser des fichiers Uniprot individuels.
  • uniprot_collection.py : Définit la classe Collection, conçue pour manipuler et analyser un ensemble d'objets Uniprot.
  • Test.py : Script de test pour démontrer l'utilisation des classes et méthodes.
  • Dossier data/ : Contient des fichiers de données d'entrée, notamment des entrées Uniprot.
  • Images .png : Générées pour visualiser l'abondance relative des acides aminés (ABRL) des entrées Uniprot.

Fonctionnalités

Classe Uniprot

  • Extraction d'informations : Accession number, nom du gène, organisme, séquence peptidique, IDs GO.
  • Export au format FASTA : Génère un fichier .fasta basé sur les informations de la protéine. Ce fichier est enregistré dans le répertoire fasta_outputs.
  • Calcul de propriétés :
    • Poids moléculaire.
    • Hydrophobicité moyenne.

Classe Collection

  • Organisation de données : Permet de regrouper plusieurs objets Uniprot pour des analyses globales.
  • Méthodes principales :
    • Tri des protéines par longueur de séquence.
    • Filtrage basé sur l'hydrophobicité.
    • Analyse des IDs GO présents dans le groupe.
    • Génération de graphiques spécifiques (ABRL).

Utilisation

  1. Installation :

    Installez le package avec pip :

    pip install uniprot-lb
    
  2. Visualisation des graphiques : Les graphiques générés seront enregistrés sous forme de fichiers .png dans le répertoire figures.

Pré-requis

  • Python 3.10 ou plus récent.
  • Bibliothèques Python :
    • matplotlib>=3.9.2

Exemples rapides

Objets Uniprot

import uniprot_lb.uniprot

# Création d'un objet Uniprot à partir d'un fichier
uniprot_obj = uniprot_lb.uniprot.uniprot_from_file("./data/P05067.txt")

# Affichage des informations
print(uniprot_obj)

# Calcul de propriétés
print("Poids moléculaire :", uniprot_obj.molecular_weight())
print("Hydrophobicité moyenne :", uniprot_obj.average_hydrophobicity())

# Export au format FASTA
uniprot_obj.fasta_dump()

Objets Collections

import uniprot_lb.uniprot_collection as collection
from functools import partial

# Création d'un objet Collection à partir d'un fichier contenant plusieurs entrées.
collection_1 = collection.collection_from_file("./data/five_proteins.txt")

# Affichage des informations
print(collection_1)

# Ajout de données dans une collection
collection_2 = collection.collection_from_file("./data/five_proteins.txt")

with open("./data/P05067.txt", "r") as f:
    file_contents = f.read()
    collection_1.add(file_contents)

# Retrait d'éléments dans la collection
collection_1.del_("PGBM_HUMAN")
collection_2.del_("SPRC_BOVIN")

# Fusion de deux collections
collection_3 = collection_2 + collection_1

# Filtrage des objets pour lesquels la séquence peptidique est supérieure à 1000 acides aminés:
print(collection_3.filter(partial(collection.filtre_longueur, n=1000)))

# Création d'un plot pour chacun des objets de collection_3
for element in collection_3:
    collection_3.draw_ABRL(element.id)

Contributeurs

  • Baptiste Riou
  • Lorcan Brenders

Project details


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MD5 28e86f74550a4d0967e4065152e1783f
BLAKE2b-256 c7a88edff0ba40d3beebf36a50b0f215a14dc0b7ac9e8b1f88c5550ce32f6316

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MD5 a41011277882d117dfaedf33e1383e7f
BLAKE2b-256 44cc1c350e30ab19656c10d08a7f9109409283ed500e8682060fc7fe19831d56

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