两个python程序搞定NCBI数据搜索并将结果保存到excel里面

最近有一大堆质谱数据，但好多蛋白都是已经研究过得，为了寻找和bait蛋白相关，但又特异的假定蛋白，决定写个Python程序过滤掉不需要的信息，保留想要的信息。

方案：

1，找出所有质谱数据中特异蛋白中的假定蛋白并按得分高低排序。

2，根据蛋白序列号找出假定蛋白可能含有的结构域，写入excel文件。

3，说干就干

第一步主要用集合的性质去重，用re正则表达式找出序列号，用openpyxl写入excel，根据得分排序。

#质谱蛋白去重
import re
import openpyxl

reg = re.compile(r'MGG_d{5}')
def read_csv(name):
    with open(name,'r') as f:
        csv_data = f.read()
        csv_num = re.findall(reg, csv_data)
        return set(csv_num)
       
def write_excel(file,filename):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    ws['A1'],ws['B1'],ws['C1'],ws['D1'],ws['E1']  = '序列号','蛋白信息','得分','覆盖度','分子量'
    ws.freeze_panes = 'A2'
    for num in unique:
        for line in open(file):
            #print(line+'****')
            if num  in line and 'hypothetical protein' in line:
                ws.append((line.split(',')[1:]))
    wb.save(filename)

if __name__ == '__main__':
  
    ATG3 = read_csv(r'C:UserszhuxuemingDesktopATG3.csv')#添加所需比对的文件，以及绝对路径。需要.csv格式的excel
    Vps9 = read_csv(r'C:UserszhuxuemingDesktopvps9.csv')#添加所需比对的文件，以及绝对路径。需要.csv格式的excel
    K3G4 = read_csv(r'C:UserszhuxuemingDesktopK3G4.csv')#添加所需比对的文件，以及绝对路径。需要.csv格式的excel
    unique = ATG3-(Vps9|K3G4)#进行数据筛选，ATG3-(Vps9|K3G4)代表ATG3中的数据有，而vps9和K3G4中都没有的集合。-号为差集，|为并集
    #unique_Vps9 = Vps9-(K3G4|ATG3)
    write_excel(r'C:UserszhuxuemingDesktopATG3.csv',
                r'C:UserszhuxuemingDesktopunique_Atg31.xlsx')#第一个为需要比对的文件，第二个为所输出的excel和路径    

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第二步，根据第一步excel中的序列号在NCBI上找出结构域信息获取并写入新的excel中。

import requests
import re
import openpyxl
from bs4 import BeautifulSoup

head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
url = r'https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/?term='
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws['A1'],ws['B1'],ws['C1'],ws['D1'],ws['E1']  = '假定蛋白信息','得分','结构域1','结构域2','结构域3'
ws.freeze_panes = 'A2'

def seq_data(file, filename):
    for line in open(file):
        if 'MGG_' in line:
            score = line.split(',')[2]
            MGG = re.search(r'MGG_d{5}',line).group(0)
            full_url = url + MGG
            l = []
            l.append(MGG)
            l.append(score)
            try:
                res = requests.get(full_url,headers = head)
                res.encoding = 'utf-8'
                soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
                domain = soup.find_all("dd",class_='clearfix')#获取标签内容
                for each in domain:
                    l.append(each.text)
            except BaseException:
                pass
            ws.append(l)#写入excel
    wb.save(filename)#保存
            
                     
if __name__ == '__main__':            
    seq_data(r'C:UserszhuxuemingDesktopunique_Atg31.csv',
         r'C:UserszhuxuemingDesktopATG3_special_hyp_protein_domain.xlsx')