生物表型包

子模块

• Bio.henotype.phen_微模块
  • 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.henotype.pm_装配模块
  • 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.henotype.parse(.)它接受输入文件和格式化字符串。这将返回一个给出PlateRecord对象的迭代器：

>>> 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()函数将使用其默认设置调用格式的相关解析器。您可能需要更多的控制，在这种情况下，您需要直接创建特定于格式的序列迭代器。

输入-单个记录

如果您希望您的文件包含且仅包含一条记录，则我们提供以下‘helper’函数，该函数将返回单个PlateRecord，或者在没有记录或多条记录时引发异常：

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

当您只需要一条记录(并且会将多条记录视为错误)时，此样式非常有用。例如，在处理由OPM库保存的PM JSON文件时。

但是，如果您只需要包含多条记录文件中的第一条记录，请在迭代器上使用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

只要文件包含至少一条记录，上述代码就可以工作。请注意，如果有多条记录，则其余记录将被静默忽略。

输出

使用函数Bio.henotype.write(.)，该函数接受完整的PlateRecord对象集(作为列表或迭代器)、输出文件句柄(或在最新版本的Biopython中作为字符串的输出文件名)，当然还有文件格式：：

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")

您需要调用此函数一次(包含所有记录)，如果使用句柄，请确保将其关闭以将数据刷新到硬盘。

文件格式

指定文件格式时，请使用小写字符串。

• JSON格式的PM-JSON-表型微阵列板。

• PM-CSV-CSV格式的表型微阵列板，这是

  机器供应商格式

请注意，虽然Bio.hentype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)

将完整的PlateRecords集写入文件。

• PlateRecord-PlateRecord对象的列表(或迭代器)。

• Handle-要写入的文件句柄对象，或字符串形式的文件名

  (请注意，旧版本的Biopython只接受一个句柄)。

• 格式-描述要写入的文件格式的小写字符串。

调用此函数后应关闭句柄。

返回写入的记录数(整数形式)。

Bio.phenotype.parse(handle, format)

将表型文件转换为返回PlateRecords的迭代器。

• Handle-文件的句柄，或字符串形式的文件名

  (请注意，旧版本的Biopython只接受一个句柄)。

• 格式-描述文件格式的小写字符串。

典型用法是打开要读入的文件，然后循环遍历记录：

>>> 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

使用Bio.henotype.read(.)函数，当您只需要一条记录时。

Bio.phenotype.read(handle, format)

将表型文件转换为单个PlateRecord。

• Handle-文件的句柄，或字符串形式的文件名

  (请注意，旧版本的Biopython只接受一个句柄)。

• 格式-描述文件格式的字符串。

此函数用于解析正好包含一条记录的表型文件。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，或包含多条记录，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，如果您想要包含多条记录的文件中的第一条记录，则此函数将引发异常(如上面的示例所示)。请改用：

>>> 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

如果要从句柄读取多条记录，请使用Bio.henotype.parse(Handle，Format)函数。