我正在尝试基于Numpy在SciKit Allele(一种用于基因组数据的工具)中访问基因组数据。
我对python不太满意,但尝试遍历每个变量并提取数组中的相关列,然后使用Neo4j Rest Client在Neo4j数据库中创建节点。
下面的代码生成一个包含所有变体和所有数据类型的数组:
inp
我(想想我)已经以如下数组形式声明了变量:
variants = allel.VariantChunkedTable(callset[chrom]['variants'], names=['AC','AF_AFR', 'AF_AMR', 'AF_ASN', 'AF_EUR', 'AF_MAX', 'CGT', 'CLR', 'CSQ', 'DP', 'DP4', 'ESP_MAF', 'FILTER_LowQual', 'FILTER_MinHWE', 'FILTER_MinVQSLOD', 'FILTER_PASS', 'HWE', 'ICF', 'ID', 'IS', 'PC2', 'PCHI2', 'POS', 'PR', 'QCHI2', 'QUAL', 'REF', 'ALT', 'INDEL', 'SHAPEIT', 'SNP_ID', 'TYPE', 'UGT', 'VQSLOD', 'dbSNPmismatch', 'is_snp', 'numalt', 'svlen'], index='POS')
这些变量创建数组,例如:
pos = variants['POS'][:]
alt = variants['ALT'][:]
dp = variants['DP'][:]
ac = variants['AC'][:]
type = variants['TYPE'][:]
svlen = variants['svlen'][:]
qual = variants['QUAL'][:]
vq = variants['VQSLOD'][:]
我现在正在尝试访问每一行的变量,但是似乎无法解决该问题。我当前的尝试是这样的(对于前10行):
In: pos
Out: array([ 28590, 50481, 52152, ..., 249225077, 249229702,
249231222], dtype=int32)
不幸的是,这出现了以下错误:
for variant in variants[0:10]:
a1 = db.nodes.create(pos=pos[variant], bp=alt[variant][0], DP=dp[variant], AC=ac[variant][0], type=type[variant][0], svlen=svlen[variant][0], qual=qual[variant], vqslod=vq[variant])
a1.relationships.create("belongs_to", c1)
有人可以帮我弄清楚如何获取每个属性的特定变量吗?
答案 0 :(得分:1)
由于没有可复制的示例,我无法遵循您的代码,因此我不得不基于scikit-allel文档创建一个代码:
https://scikit-allel.readthedocs.io/en/stable/model/chunked.html#variantchunkedtable
import h5py
import allel
import os
#cleanup
h5_file = 'callset.h5'
os.remove(h5_file) if os.path.exists(h5_file) else None
chrom = [b'chr1', b'chr1', b'chr2', b'chr2', b'chr3', b'chr3']
pos = [2, 7, 3, 9, 6, 11]
dp = [35, 12, 78, 22, 99, 96]
qd = [4.5, 6.7, 1.2, 4.4, 2.8, 3.2]
ac = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10), (11, 12)]
with h5py.File(h5_file, mode='w') as h5f:
h5g = h5f.create_group('/3L/variants')
h5g.create_dataset('CHROM', data=chrom, chunks=True)
h5g.create_dataset('POS', data=pos, chunks=True)
h5g.create_dataset('DP', data=dp, chunks=True)
h5g.create_dataset('QD', data=qd, chunks=True)
h5g.create_dataset('AC', data=ac, chunks=True)
callset = h5py.File(h5_file, mode='r')
variants = allel.VariantChunkedTable(callset['/3L/variants'],
names=['CHROM', 'POS', 'AC', 'QD', 'DP'])
因此,variants
变量(在此示例中只有6行)如下所示:
>>> variants
<VariantChunkedTable shape=(6,) dtype=[('CHROM', 'S4'), ('POS', '<i8'), ('AC', '<i8', (2,)), ('QD', '<f8'), ('DP', '<i8')]
nbytes=264 cbytes=264 cratio=1.0 values=h5py._hl.group.Group>
CHROM POS AC QD DP
0 b'chr1' 2 [1 2] 4.5 35
1 b'chr1' 7 [3 4] 6.7 12
2 b'chr2' 3 [5 6] 1.2 78
3 b'chr2' 9 [7 8] 4.4 22
4 b'chr3' 6 [ 9 10] 2.8 99
5 b'chr3' 11 [11 12] 3.2 96
您已正确定义pos
,alt
,dp
等数组(即pos = variants['POS'][:]
等)
然后,在您的循环中,我假设您的目标是迭代variants
变量的前10行,从每行中获取一些值,例如pos[variant]
,ac[variant][0]
,dp[variant]
,并在GraphDatabase中使用这些属性创建一个新节点。
您当前编写循环的方式是,每次迭代从variants
获取整行,然后尝试将其用作索引来访问pos
,{{1 }},...数组,引发错误。
正确的方法是遍历数字索引。在我的示例中,要遍历alt
变量的所有6行,您应该运行:
variants
然后可以将{[1}}对中的pos [i],dp [i]等值馈送到for i in range(len(variants)):
print(f"> Row {i}")
print(pos[i])
print(dp[i])
print(ac[i][0])
。
当然,对于前10行,您只需要使用db.nodes.create
。