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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 4fc5e3ed88530a71e9ea974751e65cc0
BLAKE2b-256 3d127437d81cf3a10a22fa91fdb985c24f93b91132a55e12eedacaa2b8517035

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MD5 f29799760610304a6df0c716b87e5191
BLAKE2b-256 37c8ef8427a447bcfffb398cc67d305ed08f85f9c76eb9a80bd76cab0d5746d1

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