使用biopython查询NCBI数据库

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NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一，集成了pubmed,genebank等子数据库。最简便的用法当然是直接在网站上检索，为了方便检索，NCBI提供了自己的检索系统，称之为Entrez。

对于想要在命令行访问NCBI的人而言，NCBI也提供了Eutils工具，可以通过对应的API在命令行操作。biopython将Eutils工具进行了封装，通过Bio.Entrez子模块，可以在python环境中与NCBI进行交互。

E-utilities是由8个小程序组成的工具集，能够将符合语法规则的URL转换为对应数据库的检索条件，并返回检索结果，是Entrez检索系统和NCBI数据库的接口，biopython也提供了对应的功能

1. EInfo

该方法用于查看数据库的基本信息，用法如下

>>> Entrez.email = "577198016@qq.com"
>>> handle = Entrez.einfo()
>>> record = Entrez.read(handle)
>>> record
{'DbList': ['pubmed', 'protein', 'nuccore', 'ipg', 'nucleotide', 'structure', 'sparcle', 'protfam', 'genome', 'annotinfo', 'assembly', 'bioproject', 'biosample', 'blastdbinfo', 'books', 'cdd', 'clinvar', 'gap', 'gapplus', 'grasp', 'dbvar', 'gene', 'gds', 'geoprofiles', 'homologene', 'medgen', 'mesh', 'ncbisearch', 'nlmcatalog', 'omim', 'orgtrack', 'pmc', 'popset'


    
, 'proteinclusters', 'pcassay', 'biosystems', 'pccompound', 'pcsubstance', 'seqannot', 'snp', 'sra', 'taxonomy', 'biocollections', 'gtr']}
>>> record.keys()
dict_keys(['DbList'])
>>> record['DbList']
['pubmed', 'protein', 'nuccore', 'ipg', 'nucleotide', 'structure', 'sparcle', 'protfam', 'genome', 'annotinfo', 'assembly', 'bioproject', 'biosample', 'blastdbinfo', 'books', 'cdd', 'clinvar', 'gap', 'gapplus', 'grasp', 'dbvar', 'gene', 'gds', 'geoprofiles', 'homologene', 'medgen', 'mesh', 'ncbisearch', 'nlmcatalog', 'omim', 'orgtrack', 'pmc', 'popset', 'proteinclusters', 


    
'pcassay', 'biosystems', 'pccompound', 'pcsubstance', 'seqannot', 'snp', 'sra', 'taxonomy', 'biocollections', 'gtr']

在使用这个系统时，我们必须提供一个邮箱地址，当你访问频繁或者违反了Eutils的使用规范时，会通过邮件与你沟通。Entrez.read方法将结果读取为一个dict对象，这样方便在python中查看和处理信息。

EInfo也可以查询某个特定的数据库的信息，用法如下

>>> handle = Entrez.einfo(db='pubmed')
>>> record = Entrez.read(handle)
>>> record.keys()
dict_keys(['DbInfo'])
>>> record['DbInfo'].keys()
dict_keys(['DbName', 'MenuName', 'Description', 'DbBuild', 'Count', 'LastUpdate', 'FieldList', 'LinkList'])
>>> record['DbInfo']['DbName']
'pubmed'
>>> record['DbInfo']['MenuName']
'PubMed'
>>> record['DbInfo']['Description']
'PubMed bibliographic record'

2. ESearch

该方法用于检索特定的数据库，提供数据库名称和检索的关键词即可，用法如下

>>> handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="cnv-seq")
>>


    
> record = Entrez.read(handle)
>>> record.keys()
dict_keys(['Count', 'RetMax', 'RetStart', 'IdList', 'TranslationSet', 'TranslationStack', 'QueryTranslation'])
>>> record["IdList"]
['33255631', '33179236', '33135740', '32924127', '32924122', '32858251', '32820524', '32820506', '32820498', '32761601', '32761594', '32643293', '32625247', '32619246', '32597569', '32591622', '32536972', '32489010', '32342531', '32335885']

在查询结果中，会返回数据库中的ID，可以结合后续的其他命令来下载。

3. EPost

该方法用于上传待查询的ID到NCBI服务器，一次可以上传多个ID, 用法如下

>>> id_list = ["19304878", "18606172", "16403221", "16377612", "14871861", "14630660"]
>>> search_results = Entrez.read(Entrez.epost("pubmed", id=",".join(id_list)))
>>> webenv = search_results["WebEnv"]
>>


    
> query_key = search_results["QueryKey"]
>>> webenv
'MCID_5fd9615755b20b529b7599d1'
>>> query_key
'1'

上传之后可以获取webenv, query_key变量的值，这些值可以通过efetch等命令来获取并下载对应的记录。

4. ESummary

该方法用于下载对应的摘要信息，用法如下

>>> handle = Entrez.esummary(db="pubmed", id="33255631")
>>> record = Entrez.read(handle)
>>> record
[{'Item': [], 'Id': '33255631', 'PubDate': '2020 Nov 25', 'EPubDate': '2020 Nov 25', 'Source': 'Genes (Basel)', 'AuthorList': ['Qi Q', 'Jiang Y', 'Zhou X', 'Meng H', 'Hao N', 'Chang J', 'Bai J', 'Wang C', 'Wang M', 'Guo J', 'Ouyang Y', 'Xu Z', 'Xiao M', 'Zhang VW', 'Liu J'], 'LastAuthor': 'Liu J', 'Title': 'Simultaneous Detection of CNVs and SNVs Improves the Diagnostic Yield of Fetuses with Ultrasound Anomalies and Normal Karyotypes.', 'Volume': '11', 'Issue': '12', 'Pages'


    
: '', 'LangList': ['English'], 'NlmUniqueID': '101551097', 'ISSN': '', 'ESSN': '2073-4425', 'PubTypeList': ['Journal Article'], 'RecordStatus': 'PubMed - in process', 'PubStatus': 'epublish', 'ArticleIds': {'pubmed': ['33255631'], 'medline': [], 'pii': 'genes11121397', 'doi': '10.3390/genes11121397', 'rid': '33255631', 'eid': '33255631'}, 'DOI': '10.3390/genes11121397', 'History': {'pubmed': ['2020/12/02 06:00'], 'medline': ['2020/12/02 06:00'], 'received': '2020/09/06 00:00', 'revised': '2020/11/09 00:00', 'accepted': '2020/11/16 00:00', 'entrez': '2020/12/01 01:09'}, 'References': [], 'HasAbstract': IntegerElement(1, attributes={}), 'PmcRefCount': IntegerElement(0, attributes={}), 'FullJournalName': 'Genes'


    
, 'ELocationID': 'pii: E1397. doi: 10.3390/genes11121397', 'SO': '2020 Nov 25;11(12)'}]
>>> record[0].keys()
dict_keys(['Item', 'Id', 'PubDate', 'EPubDate', 'Source', 'AuthorList', 'LastAuthor', 'Title', 'Volume', 'Issue', 'Pages', 'LangList', 'NlmUniqueID', 'ISSN', 'ESSN', 'PubTypeList', 'RecordStatus', 'PubStatus', 'ArticleIds', 'DOI', 'History', 'References', 'HasAbstract', 'PmcRefCount', 'FullJournalName', 'ELocationID', 'SO'])
>>> record[0]['Item']
[]
>>> record[0]['Title']
'Simultaneous Detection of CNVs and SNVs Improves the Diagnostic Yield of Fetuses with Ultrasound Anomalies and Normal Karyotypes.'

5. EFetch

该方法用于下载数据库中的内容，用法如下

>>> handle = Entrez.efetch(db="nucleotide", id="186972394", rettype="gb", retmode="text")



    
>>> context = handle.read()
>>> with open('out.gb', 'w') as fp:
...     fp.write(context)
...

通过rettype和retmode参数可以指定下载文件的格式，对于批量下载，推荐将下载之后的数据另存为文件，然后在通过Bio.SeqIO模块来读取。

6. ELink

该方法用于数据库之间的交叉查询，用法如下

>>> record = Entrez.read(Entrez.elink(dbfrom="gene", db="clinvar", id="7157"))
>>> record[0]['LinkSetDb'][0]['Link'][0]
{'Id': '988617'}

以上例子展示了在gene和clinvar两个数据库之间进行交叉查询的方式，根据基因ID获取对应的clinvar数据库中该基因上包含的突变位点的信息。

7. EGQuery

该方法用于统计检索项在各个数据库中检索到的条目，用法如下

>>> handle = Entrez.egquery(term="biopython")
>>> record = Entrez.read(handle)
>>> for row in record["eGQueryResult"]:
...     print(row["DbName"], row["Count"])
...
pubmed 29
pmc 1734
mesh 0
books 2
...
geoprofiles 0
gds 17
bioproject 1

8. ESpell

该方法用于自动校正拼写错误，用法如下

>>> handle = Entrez.espell(term="biopythooon")
>>> record = Entrez.read(handle)
>>> record.keys()
dict_keys(['Database', 


    
'Query', 'CorrectedQuery', 'SpelledQuery'])
>>> record['Query']
'biopythooon'
>>> record['CorrectedQuery']
'biopython'

在实际使用中，ESearch, ELink, EFetch这3个命令时最为常用的，通过ESearch和ELink进行查询，获取对应的数据库ID, 然后通过EFectch命令进行下载。

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