Biopython 人口遗传学

群体遗传学在进化理论中起着重要作用。它分析了物种之间以及同一物种中两个或多个个体的遗传差异。

Biopython为种群遗传学提供了Bio.PopGen模块，主要支持`GenePop，这是一个由Michel Raymond和Francois Rousset开发的流行的遗传学包。

一个简单的解析器

让我们写一个简单的应用程序来解析GenePop格式并理解这个概念。

在下面给出的链接中下载Biopython团队提供的genePop文件 –https://raw.githubusercontent.com/biopython/biopython/master/Tests/PopGen/c3line.gen

使用下面的代码片断加载GenePop模块 –

from Bio.PopGen import GenePop

使用GenePop.read方法解析文件，如下所示 –

record = GenePop.read(open("c3line.gen"))

显示下面给出的位点和种群信息：

>>> record.loci_list 
['136255903', '136257048', '136257636'] 
>>> record.pop_list 
['4', 'b3', '5'] 
>>> record.populations 
[[('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('2', [(3, 3), (3, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('4', [(3, 3), (4, 3), (None, None)])], 
[('b1', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), ('b2', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b3', [(None, None), (4, 4), (2, 2)])], 
[('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), ('2', [(3, 3), (1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 2), (1, 1), (2, 2)]), ('4', 
   [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), ('5', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)])]] 
>>>

这里，文件中有三个基因座和三组种群。第一个种群有4条记录，第二个种群有3条记录，第三个种群有5条记录。 record.populations显示了所有的种群组，每个基因座的等位基因数据。

操纵GenePop文件

Biopython提供了删除基因座和群体数据的选项。

通过位置删除一个种群集 。

>>> record.remove_population(0) 
>>> record.populations 
[[('b1', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b2', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('b3', [(None, None), (4, 4), (2, 2)])], 
   [('1', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('2', [(3, 3), (1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(3, 2), (1, 1), (2, 2)]), 
   ('4', [(None, None), (4, 4), (2, 2)]), 
   ('5', [(3, 3), (4, 4), (2, 2)])]]
>>>

按位置删除一个位置 。

>>> record.remove_locus_by_position(0) 
>>> record.loci_list 
['136257048', '136257636'] 
>>> record.populations 
[[('b1', [(4, 4), (2, 2)]), ('b2', [(4, 4), (2, 2)]), ('b3', [(4, 4), (2, 2)])], 
   [('1', [(4, 4), (2, 2)]), ('2', [(1, 4), (2, 2)]), 
   ('3', [(1, 1), (2, 2)]), ('4', [(4, 4), (2, 2)]), ('5', [(4, 4), (2, 2)])]]
>>>

按名称删除一个基因座 。

>>> record.remove_locus_by_name('136257636') >>> record.loci_list 
['136257048'] 
>>> record.populations 
[[('b1', [(4, 4)]), ('b2', [(4, 4)]), ('b3', [(4, 4)])], 
   [('1', [(4, 4)]), ('2', [(1, 4)]), 
   ('3', [(1, 1)]), ('4', [(4, 4)]), ('5', [(4, 4)])]]
>>>

与GenePop软件的接口

Biopython提供了与GenePop软件交互的接口，从而暴露了它的许多功能。Bio.PopGen.GenePop模块被用于此目的。EasyController就是这样一个易于使用的接口。让我们看看如何使用EasyController解析GenePop文件并做一些分析。

首先，安装GenePop软件并将安装文件夹放在系统路径中。为了获得GenePop文件的基本信息，创建一个EasyController对象，然后按照下面的规定调用get_basic_info方法。

>>> from Bio.PopGen.GenePop.EasyController import EasyController 
>>> ec = EasyController('c3line.gen') 
>>> print(ec.get_basic_info()) 
(['4', 'b3', '5'], ['136255903', '136257048', '136257636'])
>>>

这里，第一项是人口列表，第二项是基因座列表。

要获得一个特定基因座的所有等位基因列表，请通过下面指定的基因座名称，调用get_alleles_all_pops方法。

>>> allele_list = ec.get_alleles_all_pops("136255903") 
>>> print(allele_list) 
[2, 3]

要获得特定种群和基因座的等位基因列表，可通过传递基因座名称和种群位置来调用get_alleles，如下所示。

>>> allele_list = ec.get_alleles(0, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[] 
>>> allele_list = ec.get_alleles(1, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[] 
>>> allele_list = ec.get_alleles(2, "136255903") 
>>> print(allele_list) 
[2, 3] 
>>>

同样，EasyController暴露了许多功能：等位基因频率、基因型频率、多焦点F统计、Hardy-Weinberg平衡、联结不平衡等。