peptides.py

氨基酸序列的物化性质、指数和描述符。

🗺️ 概览

peptides.py 是一个纯 Python 包，用于计算蛋白质序列的常见描述符。它最初是 Peptides 的移植版本，该包由 Daniel Osorio 编写，但现在也提供了一些来自 EMBOSS、ExPASy 蛋白质鉴定和分析工具 和 Rcpi 的额外功能。

此库没有外部依赖项，适用于所有现代 Python 版本（3.6+）。

📋 特点

以下是不完全的功能列表

• 肽段统计：氨基酸计数和频率。
• QSAR 描述符：BLOSUM 索引、Cruciani 属性、FASGAI 矢量、Kidera 因子、Atchley 因子、MS-WHIM 评分、PCP 描述符、ProtFP 描述符、Sneath 矢量、ST-尺度、T-尺度、VHSE-尺度、Z-尺度。
• 序列轮廓：疏水性、疏水矩、膜位置。
• 物理化学性质：脂肪族指数、不稳定性指数、理论净电荷、等电点、分子量（支持同位素标记）。
• 生物学性质：结构类别预测。

如果这个库缺少有用的统计或描述符，请随时联系并在此项目的 问题跟踪器 上提交功能请求。

🧊 向量化

蛋白质序列的大多数描述符都是查找表中值的简单平均值，因此可以以向量化方式计算。如果可以导入 numpy，则将使用相关函数（如 numpy.sum 或 numpy.take），否则可以使用标准库中的 array.array 提供的回退实现。

🔧 安装

直接从 PyPi 安装 peptides 包，它托管通用 wheel，可以用 pip 安装。

$ pip install peptides

否则，peptides.py 也可作为 Bioconda 包提供。

$ conda install -c bioconda peptides

📖 文档

完整的 API 参考 可在在线文档中找到，或直接使用 pydoc 从命令行访问。

$ pydoc peptides.Peptide

💡 示例

首先从蛋白质序列创建一个 Peptide 对象

>>> import peptides
>>> peptide = peptides.Peptide("MLKKRFLGALAVATLLTLSFGTPVMAQSGSAVFTNEGVTPFAISYPGGGT")

然后使用适当的方法计算您想要的描述符

>>> peptide.aliphatic_index()
89.8...
>>> peptide.boman()
-0.2097...
>>> peptide.charge(pH=7.4)
1.99199...
>>> peptide.isoelectric_point()
10.2436...

返回多个标量值的方法（例如，Peptide.blosum_indices）将返回一个专用命名元组

>>> peptide.ms_whim_scores()
MSWHIMScores(mswhim1=-0.436399..., mswhim2=0.4916..., mswhim3=-0.49200...)

使用 Peptide.descriptors 方法获取一个包含每个可用描述符的字典。这使得创建包含多个蛋白质序列描述符的 pandas.DataFrame 非常容易

>>> seqs = ["SDKEVDEVDAALSDLEITLE", "ARQQNLFINFCLILIFLLLI", "EGVNDNECEGFFSAR"]
>>> df = pandas.DataFrame([ peptides.Peptide(s).descriptors() for s in seqs ])
>>> df
    BLOSUM1   BLOSUM2  BLOSUM3   BLOSUM4  ...        Z2        Z3        Z4        Z5
0  0.367000 -0.436000   -0.239  0.014500  ... -0.711000 -0.104500 -1.486500  0.429500
1 -0.697500 -0.372500   -0.493  0.157000  ... -0.307500 -0.627500 -0.450500  0.362000
2  0.479333 -0.001333    0.138  0.228667  ... -0.299333  0.465333 -0.976667  0.023333

[3 rows x 66 columns]

💭 反馈

⚠️ 问题跟踪器

发现了一个错误？有一个增强请求？如果您需要报告或提出问题，请访问 GitHub 问题跟踪器。如果您正在报告错误，请尽可能提供有关问题的信息，并尝试在简单、易于复制的环境中重现相同的错误。

🏗️ 贡献

欢迎贡献力量！有关详细信息，请参阅 CONTRIBUTING.md。

⚖️ 许可证

本库遵循GNU通用公共许可证v3.0提供。原始的R Peptides包由Daniel Osorio、Paola Rondón-Villarreal和Rodrigo Torres编写，并遵循GNU通用公共许可证v2.0。EMBOSS应用程序遵循GNU通用公共许可证v1.0。

本项目与原始的Peptides作者没有任何关联、赞助或任何形式的认可。该项目由Martin Larralde在欧洲分子生物学实验室（EMBL）的Zeller团队的博士项目中开发。