From a629c828b9c7f6daf9e5a2a1313f30e08e54f52a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Manuel Lera-Ramirez Date: Mon, 30 Sep 2024 12:24:07 +0100 Subject: [PATCH] Documentation notebooks 2 (#272) * Documentation notebooks (#271) * added documentation for dseq.py * fixed docs for Dseq.py * fixed docs for Dseq.py * add hook * fix exclusions and run hook * strip outputs of Dseq.ipynb * update Dseq notebook * placed notebooks in docs * added looped and shifted methods in Dseq docs * added docs for importing files using pydna * added some Dseqrecord docs * added docs+examples for Dseq_Features * added origin spanning feats and removing feats for Dseq_Features * some comments and todos * added restriction page * updated Importing_Seq page * updated Dseq_Feature Page w/examples * added restrict+ligate notebook * added some PCR notes * added examples, prints * added tm and design * fixed tm_default docs * added gibson assembly * some comments on current progress * gibson * fixed comments, added gibson example and CRISPR * added Restriction example * added Gibson example * closes #256 * run pre-commit * alternative example for gibson * gibson updated example * modified crispr * modified crispr * feedback changes for #260 * best practices for qualifiers --------- Co-authored-by: Pei-Lun Xie Co-authored-by: Pei-Lun Xie <31442380+JeffXiePL@users.noreply.github.com> * remove unnecessary file * remove dir exclusions * exclude test notebooks --------- Co-authored-by: Pei-Lun Xie Co-authored-by: Pei-Lun Xie <31442380+JeffXiePL@users.noreply.github.com> --- .pre-commit-config.yaml | 10 +- docs/notebooks/CRISPR.ipynb | 103 + docs/notebooks/CU329670.gb | 327 + docs/notebooks/Dseq.ipynb | 772 + docs/notebooks/Dseq_Features.ipynb | 796 + docs/notebooks/Example_Gibson.ipynb | 333 + docs/notebooks/Example_Restriction.ipynb | 1030 + docs/notebooks/Gibson.ipynb | 142 + docs/notebooks/Importing_Seqs.ipynb | 383 + docs/notebooks/PCR.ipynb | 373 + docs/notebooks/R_cellulolyticum.fasta | 58127 ++++++++++++++ docs/notebooks/Restrict_Ligate_Cloning.ipynb | 297 + docs/notebooks/U49845.fasta | 54 + docs/notebooks/U49845.gb | 163 + docs/notebooks/gibson_eg.gb | 68286 +++++++++++++++++ docs/notebooks/pCC1BAC.gb | 156 + docs/notebooks/pFA6a-kanMX6.gb | 169 + docs/notebooks/sample_seq.gb | 13 + poetry.lock | 16 +- pyproject.toml | 1 + scripts/Add_primers_to_list.ipynb | 35 +- src/pydna/amplify.py | 2 +- tests/jupyter_test_repr.ipynb | 6 +- 23 files changed, 131576 insertions(+), 18 deletions(-) create mode 100644 docs/notebooks/CRISPR.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/CU329670.gb create mode 100644 docs/notebooks/Dseq.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/Dseq_Features.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/Example_Gibson.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/Example_Restriction.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/Gibson.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/Importing_Seqs.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/PCR.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/R_cellulolyticum.fasta create mode 100644 docs/notebooks/Restrict_Ligate_Cloning.ipynb create mode 100644 docs/notebooks/U49845.fasta create mode 100644 docs/notebooks/U49845.gb create mode 100644 docs/notebooks/gibson_eg.gb create mode 100644 docs/notebooks/pCC1BAC.gb create mode 100644 docs/notebooks/pFA6a-kanMX6.gb create mode 100644 docs/notebooks/sample_seq.gb diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml index f96e05be..d8569140 100755 --- a/.pre-commit-config.yaml +++ b/.pre-commit-config.yaml @@ -18,4 +18,12 @@ repos: rev: 7.0.0 hooks: - id: flake8 -exclude: scripts/|docs/|tests/ +- repo: local + hooks: + - id: nbstripout + name: nbstripout with keep-output + entry: | + python -m nbstripout --keep-output $@ + language: system + files: \.ipynb$ + exclude: tests/ diff --git a/docs/notebooks/CRISPR.ipynb b/docs/notebooks/CRISPR.ipynb new file mode 100644 index 00000000..4ecdfe0d --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/CRISPR.ipynb @@ -0,0 +1,103 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# How to Model CRISPR-Cas9 Experiments in pydna\n", + "\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "The pydna package can simulate CRISPR-Cas9 editing, which allows one to cut DNA sequences at specific sites using guide RNAs (gRNAs) that direct the Cas9 protein. This page will guide you through the process of using the `pydna.crispr` module to model a CRISPR-Cas9 cut on a DNA sequence.\n", + "\n", + "The `pydna.crispr` module contains the `cas9` class to simulate the biological activites of the Cas9 protein and the guideRNA, which should be imported. In addtion, the `Dseqrecord` class has also been imported to generate an example target_sequence." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from pydna.crispr import cas9, protospacer\n", + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The target sequence and guideRNA (gRNA) sequence needs to be generated. Note the the sequence can be passed as a `Dseqrecord` object." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Defining the target sequence\n", + "sequence = Dseqrecord(\"GTTACTTTACCCGACGTCCCCGG\")\n", + "\n", + "# Defining the guide RNA sequence\n", + "gRNA_sequence = protospacer(guide_construct = sequence, cas=cas9)\n", + "print(gRNA_sequence)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Initializing the Cas9 protein\n", + "enzyme = cas9(protospacer=gRNA_sequence[0])\n", + "\n", + "# Simulating the CRISPR-Cas9 cut by searching for the cut sites\n", + "cas9_sites = enzyme.search(sequence)\n", + "print(len(cas9_sites))\n", + "\n", + "# The cas9_sites will contain the fragments resulting from the cut\n", + "for fragment in cas9_sites:\n", + " print(fragment.format(\"fasta\"))" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/CU329670.gb b/docs/notebooks/CU329670.gb new file mode 100644 index 00000000..2ca626d9 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/CU329670.gb @@ -0,0 +1,327 @@ +LOCUS CU329670 4538 bp DNA linear PLN 26-APR-2024 +DEFINITION Schizosaccharomyces pombe strain 972h- genome assembly, chromosome: + I. +ACCESSION CU329670 +VERSION CU329670.1 +DBLINK BioProject: PRJNA13836 + BioSample: SAMEA3138176 +KEYWORDS . +SOURCE Schizosaccharomyces pombe (fission yeast) + ORGANISM Schizosaccharomyces pombe + Eukaryota; Fungi; Dikarya; Ascomycota; Taphrinomycotina; + Schizosaccharomycetes; Schizosaccharomycetales; + Schizosaccharomycetaceae; Schizosaccharomyces. +REFERENCE 1 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Lang,B.F. + TITLE The mitochondrial genome of the fission yeast Schizosaccharomyces + pombe: highly homologous introns are inserted at the same position + of the otherwise less conserved cox1 genes in Schizosaccharomyces + pombe and Aspergillus nidulans + JOURNAL EMBO J 3 (9), 2129-2136 (1984) + PUBMED 6092057 +REFERENCE 2 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Lang,B.F., Ahne,F. and Bonen,L. + TITLE The mitochondrial genome of the fission yeast Schizosaccharomyces + pombe. The cytochrome b gene has an intron closely related to the + first two introns in the Saccharomyces cerevisiae cox1 gene + JOURNAL J Mol Biol 184 (3), 353-366 (1985) + PUBMED 4046021 +REFERENCE 3 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Lang,B.F., Cedergren,R. and Gray,M.W. + TITLE The mitochondrial genome of the fission yeast, Schizosaccharomyces + pombe. Sequence of the large-subunit ribosomal RNA gene, comparison + of potential secondary structure in fungal mitochondrial + large-subunit rRNAs and evolutionary considerations + JOURNAL Eur J Biochem 169 (3), 527-537 (1987) + PUBMED 2446871 +REFERENCE 4 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Trinkl,H., Lang,B.F. and Wolf,K. + TITLE Nucleotide sequence of the gene encoding the small ribosomal RNA in + the mitochondrial genome of the fission yeast Schizosaccharomyces + pombe + JOURNAL Nucleic Acids Res 17 (16), 6730 (1989) + PUBMED 2780299 +REFERENCE 5 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Wood,V., Gwilliam,R., Rajandream,M.A., Lyne,M., Lyne,R., Stewart,A., + Sgouros,J., Peat,N., Hayles,J., Baker,S., Basham,D., Bowman,S., + Brooks,K., Brown,D., Brown,S., Chillingworth,T., Churcher,C., + Collins,M., Connor,R., Cronin,A., Davis,P., Feltwell,T., Fraser,A., + Gentles,S., Goble,A., Hamlin,N., Harris,D., Hidalgo,J., Hodgson,G., + Holroyd,S., Hornsby,T., Howarth,S., Huckle,E.J., Hunt,S., Jagels,K., + James,K., Jones,L., Jones,M., Leather,S., McDonald,S., McLean,J., + Mooney,P., Moule,S., Mungall,K., Murphy,L., Niblett,D., Odell,C., + Oliver,K., O'Neil,S., Pearson,D., Quail,M.A., Rabbinowitsch,E., + Rutherford,K., Rutter,S., Saunders,D., Seeger,K., Sharp,S., + Skelton,J., Simmonds,M., Squares,R., Squares,S., Stevens,K., + Taylor,K., Taylor,R.G., Tivey,A., Walsh,S., Warren,T., Whitehead,S., + Woodward,J., Volckaert,G., Aert,R., Robben,J., Grymonprez,B., + Weltjens,I., Vanstreels,E., Rieger,M., Schafer,M., Muller-Auer,S., + Gabel,C., Fuchs,M., Dusterhoft,A., Fritzc,C., Holzer,E., Moestl,D., + Hilbert,H., Borzym,K., Langer,I., Beck,A., Lehrach,H., Reinhardt,R., + Pohl,T.M., Eger,P., Zimmermann,W., Wedler,H., Wambutt,R., + Purnelle,B., Goffeau,A., Cadieu,E., Dreano,S., Gloux,S., Lelaure,V., + Mottier,S., Galibert,F., Aves,S.J., Xiang,Z., Hunt,C., Moore,K., + Hurst,S.M., Lucas,M., Rochet,M., Gaillardin,C., Tallada,V.A., + Garzon,A., Thode,G., Daga,R.R., Cruzado,L., Jimenez,J., Sanchez,M., + del Rey,F., Benito,J., Dominguez,A., Revuelta,J.L., Moreno,S., + Armstrong,J., Forsburg,S.L., Cerutti,L., Lowe,T., McCombie,W.R., + Paulsen,I., Potashkin,J., Shpakovski,G.V., Ussery,D., Barrell,B.G. + and Nurse,P. + TITLE The genome sequence of Schizosaccharomyces pombe + JOURNAL Nature 415 (6874), 871-880 (2002) + PUBMED 11859360 + REMARK Erratum:[Nature 2003 Jan 2;421(6918):94. Cerrutti L [corrected to + Cerutti L]] +REFERENCE 6 + AUTHORS Wood,V., Gwilliam,R., Rajandream,M.A., Lyne,M., Lyne,R., Stewart,A., + Sgouros,J., Peat,N., Hayles,J., Baker,S., Basham,D., Bowman,S., + Brooks,K., Brown,D., Brown,S., Chillingworth,T., Churcher,C., + Collins,M., Connor,R., Cronin,A., Davis,P., Feltwell,T., Fraser,A., + Gentles,S., Goble,A., Hamlin,N., Harris,D., Hidalgo,J., Hodgson,G., + Holroyd,S., Hornsby,T., Howarth,S., Huckle,E.J., Hunt,S., Jagels,K., + James,K., Jones,L., Jones,M., Leather,S., McDonald,S., McLean,J., + Mooney,P., Moule,S., Mungall,K., Murphy,L., Niblett,D., Odell,C., + Oliver,K., O'Neil,S., Pearson,D., Quail,M.A., Rabbinowitsch,E., + Rutherford,K., Rutter,S., Saunders,D., Seeger,K., Sharp,S., + Skelton,J., Simmonds,M., Squares,R., Squares,S., Stevens,K., + Taylor,K., Taylor,R.G., Tivey,A., Walsh,S., Warren,T., Whitehead,S., + Woodward,J., Volckaert,G., Aert,R., Robben,J., Grymonprez,B., + Weltjens,I., Vanstreels,E., Rieger,M., Schafer,M., Muller-Auer,S., + Gabel,C., Fuchs,M., Dusterhoft,A., Fritzc,C., Holzer,E., Moestl,D., + Hilbert,H., Borzym,K., Langer,I., Beck,A., Lehrach,H., Reinhardt,R., + Pohl,T.M., Eger,P., Zimmermann,W., Wedler,H., Wambutt,R., + Purnelle,B., Goffeau,A., Cadieu,E., Dreano,S., Gloux,S., Lelaure,V., + Mottier,S., Galibert,F., Aves,S.J., Xiang,Z., Hunt,C., Moore,K., + Hurst,S.M., Lucas,M., Rochet,M., Gaillardin,C., Tallada,V.A., + Garzon,A., Thode,G., Daga,R.R., Cruzado,L., Jimenez,J., Sanchez,M., + del Rey,F., Benito,J., Dominguez,A., Revuelta,J.L., Moreno,S., + Armstrong,J., Forsburg,S.L., Cerutti,L., Lowe,T., McCombie,W.R., + Paulsen,I., Potashkin,J., Shpakovski,G.V., Ussery,D., Barrell,B.G. + and Nurse,P. + TITLE The genome sequence of Schizosaccharomyces pombe + JOURNAL Nature 415 (6874), 871-880 (2002) + PUBMED 11859360 + REMARK Erratum:[Nature 2003 Jan 2;421(6918):94. Cerrutti L [corrected to + Cerutti L]] +REFERENCE 7 (bases 1 to 4538) + AUTHORS Schafer,B., Hansen,M. and Lang,B.F. + TITLE Transcription and RNA-processing in fission yeast mitochondria + JOURNAL RNA 11 (5), 785-795 (2005) + PUBMED 15811919 +REFERENCE 8 + AUTHORS Wood,V. + CONSRTM The Schizosaccharomyces pombe Genome Sequencing Consortium + TITLE Direct Submission + JOURNAL Submitted (29-JUN-2007) European Schizosaccharomyces genome + sequencing project, Sanger Institute, The Wellcome Trust Genome + Campus, Hinxton, Cambridge CB10 1SA +REFERENCE 9 + AUTHORS Wood,V. and Rutherford,K. + CONSRTM PomBase + TITLE Direct Submission + JOURNAL Submitted (13-MAR-2024) University of Cambridge, PomBase, Hopkins + building, Tennis Court Rd, Cambridge, United Kingdom +COMMENT On or before Jan 26, 2012 this sequence version replaced + AL672256.4, AL009197.1, AL009227.1, AL021046.4, AL021809.4, + AL021813.1, AL021817.2, AL031180.3, AL034486.1, AL034565.1, + AL034583.1, AL035064.1, AL035248.2, AL035254.1, AL035439.1, + AL096845.1, AL109734.1, AL109738.1, AL109739.1, AL109770.1, + AL109820.1, AL109831.1, AL109832.1, AL109951.1, AL109988.1, + AL110469.1, AL110509.2, AL117210.1, AL117212.1, AL117213.1, + AL117390.1, AL121732.1, AL121741.1, AL121745.2, AL121764.1, + AL121765.1, AL121770.1, AL122032.1, AL132667.1, AL132675.1, + AL132714.1, AL132769.1, AL132779.2, AL132798.2, AL132828.1, + AL132839.1, AL132983.1, AL132984.1, AL133154.2, AL133156.1, + AL133157.1, AL133225.2, AL133302.1, AL133357.1, AL133359.1, + AL133360.1, AL133361.1, AL133442.1, AL133498.1, AL133521.1, + AL133522.1, AL135751.1, AL136078.1, AL136235.1, AL136499.1, + AL136521.2, AL136538.1, AL137130.1, AL138666.2, AL138854.1, + AL139315.1, AL157734.1, AL157811.1, AL157872.1, AL157917.1, + AL157993.1, AL157994.1, AL158056.1, AL159180.1, AL159951.1, + AL162531.1, AL162631.1, AL163031.1, AL163071.1, AL163191.2, + AL163481.1, AL163529.1, AL353014.1, AL353860.2, AL355012.1, + AL355013.1, AL355252.1, AL355452.1, 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IYQSQDTHSCASKQDAVFQLLSETKIPVPNRYRKISHRLSTLSNKKTLKSQLDRFLSSS + KKLHNDDVNRGDYCFLLSTPVECSASTNSHSYDCLWNFSCNSFPEYSSYSASETSSVAS + YSYYSGPNPATPSSSSCNLVNANSLDIYLNINNLKKSKSVPRLRGQFMEPVEHNHPLSK + SLEEQSSFLEQSKDASSNLTACNRSGSSLSSNFYSSRLSKKTSLASLNKSRASLQHKIM + SLSRNIIRRVFHKPEVHLDPSASILNLSSSHGESNLTNGLLCQNFKLFQDDWLMEDCAP + DANFTLYTPLQPWEKRSVKPEIRRPRLNPNFFRVFVLEAQMRRAGKLSANTAGRAQLIY + LPKPAVTFSTSPLHVEL" + gene complement(<1..1972) + /locus_tag="SPOM_SPNCRNA.2846" + ncRNA complement(<1..1972) + /ncRNA_class="lncRNA" + /locus_tag="SPOM_SPNCRNA.2846" + /product="non-coding RNA" + 3'UTR 394..676 + /locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.08" + gene 1001..3538 + /gene="ase1" + /locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.09" + 5'UTR 1001..1173 + /gene="ase1" + /locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.09" + CDS join(1174..1597,1645..3416) + /gene="ase1" + /locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.09" + /codon_start=1 + /product="antiparallel microtubule cross-linking factor + Ase1" + /protein_id="CAC21482.1" + 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/locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.10C" + CDS complement(join(3691..4137,4192..>4290)) + /gene="ypt71" + /locus_tag="SPOM_SPAPB1A10.10C" + /codon_start=1 + /product="GTPase Ypt71" + /protein_id="CAC21483.1" + /translation="MSAQKRVFLKVVILGDSGVGKTCLMNQFVNQKFSREYKATIGADF + LTKDVVVDDKLVTLQLWDTAGQERFQSLGMAFYRGADCCVIVYNVNNSKSFDSVENWRQ + EFLYQTSQDECAFPFIIVGNQIDKDASKRAVSLHRALDYCKSKHGSNMIHFEASAKENT + NVTDLFETVSRLALENESSRDDFVNDFSEPLLLSKPLNNTSSCNC" + gene 4049..>4538 + /locus_tag="SPOM_SPNCRNA.2847" + ncRNA 4049..>4538 + /ncRNA_class="lncRNA" + /locus_tag="SPOM_SPNCRNA.2847" + /product="non-coding RNA" +ORIGIN + 1 atcatcagac gtgtatttca caagccagaa gtgcatttgg atccaagtgc ctccatttta + 61 aatctctcat cttcgcatgg cgaaagcaac ctgacaaatg gtttgctttg tcaaaatttc + 121 aagctttttc aggatgattg gttgatggag gattgtgcgc cagatgccaa tttcactttg + 181 tacaccccgc ttcaaccctg ggaaaagcga agtgtgaaac ctgaaatcag acgtcctcga + 241 ttaaatccta attttttccg agtatttgtt ttagaagctc aaatgcgacg agctggaaag + 301 ctatcagcaa acactgctgg ccgagcccag ttaatttacc tcccaaagcc tgccgttacc + 361 ttctccacta gccctttgca tgttgaattg taaaaattta acgcatgact tatatacatt + 421 tgcattcttc caagctggtt atatttattt tcattttttt ctcacccaat acttttttat + 481 ccctactgtc tttatggaca atcgactcac aattgtttct ttttgttgta tatgattttt + 541 tttttaaagg aaatgggttt cgcgatactg ggttgaatcc caattgcggt taatattaca + 601 taaaataatt ctcccatagt cctagatcct gtctttgaat atgagcaaat aaaagaattg + 661 aacaaatcat gaatgctttt ctctcttaga tgatattttg tatgcataag tctaattata + 721 ttgattacga taagacttaa aaagtaagcc tttgtatcct tttaagcagt atttgaattt + 781 tcttgtatca tattttaggt agagcaaaag ataccagttt gtagaacttt atgtgcttcc + 841 ttacattggt atatttcagg cacataaata ttcttcaact tacaattcta agtattttgt + 901 ttatactaaa aggagctgaa taacgtttat acagtgctga cattgaaatc tatttgcttt + 961 ctttggaata taagcgcatg ctgagttact ttcgcaggcc aagccatatc caaccaccat + 1021 ttttgtgcca agcttttatg caaggttaat tccttgtact gcttgttatg ttataatata + 1081 tcaacatctt aacagttttc atatcttcct ttatattcta ttaattgaat ttcaaacatc + 1141 gttttattga gctcatttac atcaaccggt tcaatgcaaa cagtaatgat ggatgacatt + 1201 caaagcactg attctattgc tgaaaaagat aatcactcta ataatgaatc taactttact + 1261 tggaaagcgt ttcgtgaaca agtggaaaag catttttcta aaattgaaag gcttcaccaa + 1321 gtccttggaa cagatggaga caattcatca ttatttgagt tgtttacaac ggcaatgaat + 1381 gcccagcttc atgaaatgga acagtgccag aaaaaacttg aagatgactg tcagcaaaga + 1441 attgattcaa tcagattttt ggtttcctca ttaaagttaa cggatgatac ttctagtctc + 1501 aaaattgagt ctcctttaat tcagtgtttg aatcgtttgt caatggtaga aggacaatat + 1561 atggcacagt atgatcaaaa gttaagtacg attaaaggta tgtaatcgtc tttaatttag + 1621 acttgtgttt taactgatgt atagaaatgt atcacaaatt ggagtcatat tgtaaccgct + 1681 taggaagtcc gttcgtttta cctgattttg agaattcatt tttatctgat gtatccgatg + 1741 cttttactga atctttgaga ggacgcatca acgaagccga aaaggagatt gatgcgagat + 1801 tagaggttat taattccttt gaagaagaaa ttttgggttt gtggtctgaa ctcggtgttg + 1861 agcccgctga tgttccacaa tacgaacaat tgcttgaatc ccatactaat cgaccaaatg + 1921 atgtttatgt tactcaagaa cttatcgacc aactttgcaa gcaaaaagaa gttttttccg + 1981 ctgaaaaaga aaagagaagt gatcatttaa aaagtataca atcagaagtt agcaacttgt + 2041 ggaataagct tcaagtttct cccaatgaac aaagtcaatt tggcgattca tcaaacatta + 2101 atcaagaaaa tatttcatta tgggaaactg aacttgaaaa acttcatcag ttaaaaaagg + 2161 agcatttacc cattttttta gaagactgtc gtcaacaaat tcttcagctt tgggattctc + 2221 tgttttattc agaagaacaa agaaagtcct ttacacctat gtatgaagac attattacag + 2281 agcaggttct tacggcccat gaaaactata taaagcaact agaggccgaa gtttctgcta + 2341 ataagtcctt tttaagctta attaatcgct atgcctcttt aatagaagga aagaaagagc + 2401 ttgaagctag ttctaatgat gcctctcgtc taacacaacg gggacgccgg gacccaggtt + 2461 tacttctacg tgaagagaaa atccgtaagc gactttctag agaacttcct aaggttcagt + 2521 cgctgcttat accagagatt acagcatggg aagaaagaaa tggaaggacg ttcctttttt + 2581 atgatgaacc acttctcaag atttgccaag aggccactca accaaaatca ttatatagaa + 2641 gtgcaagtgc tgccgcaaac cgcccgaaaa cagcaactac aacggactct gttaatagaa + 2701 caccttctca acgagggcgt gtagctgtac cttcaacacc aagtgttagg tccgcttctc + 2761 gagctatgac gagtccaagg acaccgcttc ctagagtaaa 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aaaatattat gaaaagaaaa cgtatagcac attttgaaat + 3661 gtaaaagaat ctgagagagc gtgtgaatat ctagcaatta caagaagatg tattattcaa + 3721 aggctttgaa agaagcaaag gttcagagaa gtcattaaca aagtcatctc tcgagctttc + 3781 attttctaaa gctaaacgac tgactgtttc gaaaaggtca gtaacgtttg tattttcttt + 3841 tgcactagct tcaaaatgaa tcatatttga tccatgtttg gatttgcaat agtcaagagc + 3901 tcgatgaaga gatacggctc gtttagacgc gtctttgtcg atttgatttc caacgataat + 3961 gaaagggaat gcacattcat cttgtgaagt ttgatataaa aattcttgcc tccagttttc + 4021 tactgagtca aaagacttcg agttattcac attataaaca attacacaac aatcggcccc + 4081 tctgtaaaaa gccattccca ggctttgaaa tcgttcttga ccagcagtat cccaaagctg + 4141 tttataatta gcaaacgaat ttagatgggc ggaacttata ttggaactta cctgtaatgt + 4201 gaccaatttg tcgtcaacca caacgtcctt ggttaaaaaa tcagcaccga tggtagcttt + 4261 atattcgcga ctaaactttt gattgacgaa ctaaaatgac gatgttaaca aattgccaaa + 4321 gcaatactca tagagaagct gatgtaaaga tcgttaacca tatttgagct agtatttaat + 4381 aacaaagtga ataaatttta aaagcaatca ccttgtagcg acaaataaca acttatcgac + 4441 ataaaatcaa tgggaaattg cagtattgga ttttacagct caatacaaaa accaaaaaga + 4501 aaaatatact gaacgtataa aatttaacgc ttcaattg +// \ No newline at end of file diff --git a/docs/notebooks/Dseq.ipynb b/docs/notebooks/Dseq.ipynb new file mode 100644 index 00000000..bb96da49 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Dseq.ipynb @@ -0,0 +1,772 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Representing sequences in pydna\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Pydna contains classes to represent double stranded DNA sequences that can:\n", + "\n", + "* Be linear\n", + "* Be circular\n", + "* Contain overhangs (sticky ends).\n", + "\n", + "These sequences can be used to simulate molecular biology methods such as cloning and PCR. The main classes used to represent sequences are `Dseq` and `Dseqrecord`.\n", + "* `Dseq` represents the sequence only. Think of it as a FASTA file.\n", + "* `Dseqrecord` can contain sequence features and other info such as publication, authors, etc. Think of it as a Genbank file.\n", + "\n", + "> NOTE: The `Dseq` class is a subclass of biopython's `Seq`, whose documentation can be found [here](https://biopython.org/wiki/Seq). `Dseqrecord` is a subclass of biopython's `SeqRecord`, whose documentation can be found [here](https://biopython.org/wiki/SeqRecord)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Dseq Class\n", + "\n", + "We can create a `Dseq` object in different ways.\n", + "\n", + "For a linear sequence without overhangs, we create a `Dseq` object passing a string with the sequence. For example:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-5)\n", + "aatat\n", + "ttata" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from pydna.dseq import Dseq\n", + "my_seq = Dseq(\"aatat\")\n", + "my_seq" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "In the console representation above, there are three lines:\n", + "1. `Dseq(-5)` indicates that the sequence is linear and has 5 basepairs.\n", + "2. `aatat`, the top / sense / watson strand, referred from now on as **watson** strand..\n", + "3. `ttata`, the bottom / anti-sense / crick strand, referred from now on as **crick** strand.\n", + "\n", + "Now, let's create a circular sequence:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(o5)\n", + "aatat\n", + "ttata" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq(\"aatat\", circular=True)\n", + "my_seq" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "> Note how `o5` indicates that the sequence is circular and has 5 basepairs.\n", + "\n", + "One way to represent a linear sequence with overhangs is to instantiate `Dseq` with the following arguments:\n", + "* The `watson` strand as a string in the 5'-3' direction.\n", + "* The `crick` strand as a string in the 5'-3' direction.\n", + "* The 5' overhang `ovhg` (overhang), which can be positive or negative, and represents the number of basepairs that the `watson` strand extends beyond the `crick` strand." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-5)\n", + "actag\n", + " gatc" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Dseq(\"actag\", \"ctag\", -1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "> Note how the bottom strand is passed in the 5'-3' direction, but it is represented in the 3'-5' direction in the console output.\n", + "\n", + "If you omit the `ovhg` argument, pydna will try to find the value that makes the `watson` and `crick` strands complementary." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-5)\n", + "actag\n", + " gatc" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Dseq(\"actag\", \"ctag\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The best way to get a feeling for the meaning of `ovhg` is to visualise the possible scenarios as such:\n", + "\n", + "```\n", + "dsDNA overhang\n", + "\n", + " nnn... 2\n", + "nnnnn...\n", + "\n", + " nnnn... 1\n", + "nnnnn...\n", + "\n", + "nnnnn... 0\n", + "nnnnn...\n", + "\n", + "nnnnn... -1\n", + " nnnn...\n", + "\n", + "nnnnn... -2\n", + " nnn...\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Of note, the DNA sequence can be passed in both lower case and upper case, and are not restricted to the conventional ATCG nucleotides (E.g ), The class supports the IUPAC ambiguous nucleotide code." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-5)\n", + "Actag\n", + " gatC" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Dseq(\"Actag\", \"Ctag\", -1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Another way to pass the overhangs is to use the `from_full_sequence_and_overhangs` classmethod, which only needs the `watson`/sense strand. This is useful you can only store the entire sequence (e.g. in a FASTA file), or if you want to specify overhangs on both sides of the double stranded DNA when you create the object.\n", + "\n", + "Both the `watson_ovhg` and `crick_ovhg` can be passed following the same rules as above. Specifically, the `crick_ovhg` argument is identical to the conventional `ovhg` argument. The `watson_ovhg` argument is the `ovhg` argument applied to the reverse complementary sequence." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-8)\n", + "aaatta\n", + " aattt" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq.from_full_sequence_and_overhangs(\"aaattaaa\", crick_ovhg=-3, watson_ovhg=-2)\n", + "my_seq" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "A list of possible scenarios, applying positive and negative `crick_ovhg` and `watson_ovhg` to a `Dseq` object are visualised in the output of the code below:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "watson_ovhg is -3, crick_ovhg is -2\n", + "Dseq(-8)\n", + "aaatt\n", + " taattt\n", + "\n", + "watson_ovhg is 3, crick_ovhg is -2\n", + "Dseq(-8)\n", + "aaattaaa\n", + " taa\n", + "\n", + "watson_ovhg is -3, crick_ovhg is 2\n", + "Dseq(-8)\n", + " att\n", + "tttaattt\n", + "\n", + "watson_ovhg is 3, crick_ovhg is 2\n", + "Dseq(-8)\n", + " attaaa\n", + "tttaa\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for crick_ovhg in [-2, 2]:\n", + " for watson_ovhg in [-3, 3]:\n", + " print(\"watson_ovhg is \" + str(watson_ovhg) + \", crick_ovhg is \" + str(crick_ovhg))\n", + " my_seq = Dseq.from_full_sequence_and_overhangs(\"aaattaaa\", crick_ovhg, watson_ovhg)\n", + " print(my_seq.__repr__() + \"\\n\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The drawing below can help visualize the meaning of the overhangs.\n", + "```\n", + " (-3)--(-2)--(-1)--(x)--(x)--(x)--(-1)--(-2)\n", + "\n", + "5'( a)--( a)--( a)--(t)--(t)--(a)--( a)--( a)3'\n", + "3'( a)--( a)--( a)--(t)--(t)--(a)--( a)--( a)5'\n", + "\n", + "5'( a)--( a)--( a)--(t)--(t)--(a)--( )--( )3'\n", + "3'( )--( )--( )--(t)--(t)--(a)--( a)--( a)5'\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "If you would like to check the overhangs for a `Dseq` object, it can be done by calling the methods `five_prime_end` and `three_prime_end` to show the 5' and 3' overhangs, respectively. An example of a `Dseq` object, and examples showing what the print-out of the methods looks like are demonstrated here:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Dseq(-7)\n", + "aatat\n", + " atatt\n", + "(\"5'\", 'aa')\n", + "(\"5'\", 'tt')\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq(\"aatat\", \"ttata\", ovhg=-2)\n", + "print(my_seq.__repr__())\n", + "print(my_seq.five_prime_end())\n", + "print(my_seq.three_prime_end())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "If you now want to join your sequence's sticky ends to make a circular sequence (i.e Plasmid), you can use the `looped` method. The sticky ends must be compatible to do so.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(o5)\n", + "aatat\n", + "ttata" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq(\"aatat\", \"ttata\", ovhg=-2)\n", + "my_seq.looped()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "If you want to change the circular origin of the sequence/plasmid, this can be easily done using the `shifted` method. This can be done by providing the number of bases between the original origin with the new origin: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(o5)\n", + "tataa\n", + "atatt" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq(\"aatat\", circular=True)\n", + "my_seq.shifted(2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## __getitem__, __repr__, and __str__ methods\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Slicing sequences (`__getitem__`)\n", + "\n", + "`__getitem__` is the method that is called when you use the square brackets `[]` after a python object. Below is an example of the builtin python `list`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "using square brackets: [2, 3]\n", + "is the same as using __getitem__: [2, 3]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_list = [1, 2, 3]\n", + "\n", + "print('using square brackets:', my_list[1:])\n", + "print('is the same as using __getitem__:', my_list.__getitem__(slice(1, None)))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The `__getitem__` method is modified in pydna to deal with `Dseq` objects and returns a slice of the `Dseq` object, defined by the a start value and a stop value, similarly to string indexing. In other words, `__getitem__` indexes `Dseq`. Note that '__getitem__' (and, consequently, `[]`) uses zero-based indexing." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-3)\n", + "tat\n", + "ata" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq(\"aatataa\")\n", + "my_seq[2:5]\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`__getitem__` respects overhangs." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-5)\n", + "tata\n", + "atatt" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq.from_full_sequence_and_overhangs(\"aatataa\", crick_ovhg=0, watson_ovhg=-1)\n", + "my_seq[2:]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Note that index zero corresponds to the leftmost base of the sequence, which might not necessarily be on the `watson` strand. Let's create a sequence that has an overhang on the left side." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-10)\n", + " acgttcc\n", + "ttatgcaagg" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "sequence_with_overhangs = Dseq.from_full_sequence_and_overhangs(\"aatacgttcc\", crick_ovhg=3, watson_ovhg=0)\n", + "sequence_with_overhangs" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "When we index starting from `2`, we don't start counting on the watson, but on the crick strand since it is the leftmost one." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-8)\n", + " acgt\n", + "atgcaagg" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "sequence_with_overhangs[2:]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Slicing circular sequences\n", + "When slicing circular `Dseq` objects we get linear sequences." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-4)\n", + "atct\n", + "taga" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "circular_seq = Dseq(\"aatctaa\", circular=True)\n", + "circular_seq[1:5]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We can slice circular sequences across the origin (where index is zero) if the first index is bigger than the second index. This is demonstrated in the example below:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-4)\n", + "aaaa\n", + "tttt" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "circular_seq[5:2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Printing sequences to the console: `__repr__` and `__str__`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`__repr__` and `__str__` are methods present in all python classes that return a string representation of an object. `__str__` is called by the `print` function, and `__repr__` is used by the console or notebook output when the object is not assigned to a variable. Below is an example with a `date` object:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "> print statement: 2023-08-15\n", + "> repr: datetime.date(2023, 8, 15)\n", + "> repr from class method: datetime.date(2023, 8, 15)\n", + "\n", + "> console output:\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "datetime.date(2023, 8, 15)" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import datetime\n", + "\n", + "my_date = datetime.date(2023, 8, 15)\n", + "\n", + "print('> print statement:', my_date)\n", + "print('> repr:', repr(my_date))\n", + "print('> repr from class method:', my_date.__repr__())\n", + "\n", + "print()\n", + "print('> console output:')\n", + "my_date" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "In a similar way, `__repr__` and `__str__` methods are used by pydna to represent sequences as strings for different purposes:\n", + "\n", + "* `__repr__` is used to make a figure-like representation that shows both strands and the overhangs.\n", + "* `__str__` is used to return the entire sequence as a string of characters (from the left-most to the right-most base of both strands), the way we would store it in a FASTA file.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "> figure-like representation:\n", + " Dseq(-8)\n", + "aaatta\n", + " aattt\n", + "\n", + "> string representation:\n", + " aaattaaa\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_seq = Dseq.from_full_sequence_and_overhangs(\"aaattaaa\", crick_ovhg=-3, watson_ovhg=-2)\n", + "print('> figure-like representation:\\n', my_seq.__repr__())\n", + "print()\n", + "print('> string representation:\\n', my_seq)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Note that on the string representation, the bases correspond to the entire sequence provided, even when they are only present on either the `watson` or `crick` strand. In the example above, the last two `aa` bases are missing from the `watson` strand, and that only the `crick` strand has them." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Edge cases\n", + "\n", + "You can create arbitrary double-stranded sequences that are not complementary if you specify both strands and an overhang, but you won't be able to use them for molecular biology simulations. For example:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseq(-6)\n", + " xxxx\n", + "tata" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Dseq(\"xxxx\", \"atat\", ovhg=2)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/Dseq_Features.ipynb b/docs/notebooks/Dseq_Features.ipynb new file mode 100644 index 00000000..e25158d0 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Dseq_Features.ipynb @@ -0,0 +1,796 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Working with Features using the Dseqrecord class\n", + "\n", + "> Before working with features, check how to import sequences from files in the [Importing_Seqs notebook](./Importing_Seqs.ipynb).\n", + ">\n", + "> For full library documentation, visit [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/).\n", + "\n", + "Some sequence file formats (like Genbank) include features, describing key biological properties of sequence regions. In Genbank, features \"include genes, gene products, as well as regions of biological significance reported in the sequence.\" (See [here](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/samplerecord/) for a description of a Genbank file and associated terminologies/annotations) Examples include coding sequences (CDS), introns, promoters, etc.\n", + "\n", + "pydna offers many ways to easily view, add, extract, and write features into a Genbank file via the `Dseqrecord` class. After reading a file into a `Dseqrecord` object, we can check out the list of features in the record using the following code. This example uses the sample record [U49845](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/samplerecord/)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: source\n", + "location: [0:5028](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: chromosome, Value: ['IX']\n", + " Key: db_xref, Value: ['taxon:4932']\n", + " Key: mol_type, Value: ['genomic DNA']\n", + " Key: organism, Value: ['Saccharomyces cerevisiae']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<0:>206](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: product, Value: ['TCP1-beta']\n", + "\n", + "type: CDS\n", + "location: [<0:206](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['3']\n", + " Key: product, Value: ['TCP1-beta']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98665.1']\n", + " Key: translation, Value: ['SSIYNGISTSGLDLNNGTIADMRQLGIVESYKLKRAVVSSASEAAEVLLRVDNIIRARPRTANRQHM']\n", + "\n", + "type: gene\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + " Key: product, Value: ['Axl2p']\n", + "\n", + "type: CDS\n", + "location: [686:3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['1']\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + " Key: note, Value: ['plasma membrane glycoprotein']\n", + " Key: product, Value: ['Axl2p']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98666.1']\n", + " Key: translation, Value: ['MTQLQISLLLTATISLLHLVVATPYEAYPIGKQYPPVARVNESFTFQISNDTYKSSVDKTAQITYNCFDLPSWLSFDSSSRTFSGEPSSDLLSDANTTLYFNVILEGTDSADSTSLNNTYQFVVTNRPSISLSSDFNLLALLKNYGYTNGKNALKLDPNEVFNVTFDRSMFTNEESIVSYYGRSQLYNAPLPNWLFFDSGELKFTGTAPVINSAIAPETSYSFVIIATDIEGFSAVEVEFELVIGAHQLTTSIQNSLIINVTDTGNVSYDLPLNYVYLDDDPISSDKLGSINLLDAPDWVALDNATISGSVPDELLGKNSNPANFSVSIYDTYGDVIYFNFEVVSTTDLFAISSLPNINATRGEWFSYYFLPSQFTDYVNTNVSLEFTNSSQDHDWVKFQSSNLTLAGEVPKNFDKLSLGLKANQGSQSQELYFNIIGMDSKITHSNHSANATSTRSSHHSTSTSSYTSSTYTAKISSTSAAATSSAPAALPAANKTSSHNKKAVAIACGVAIPLGVILVALICFLIFWRRRRENPDDENLPHAISGPDLNNPANKPNQENATPLNNPFDDDASSYDDTSIARRLAALNTLKLDNHSATESDISSVDEKRDSLSGMNTYNDQFQSQSKEELLAKPPVQPPESPFFDPQNRSSSVYMDSEPAVNKSWRYTGNLSPVSDIVRDSYGSQKTVDTEKLFDLEAPEKEKRTSRDVTMSSLDPWNSNISPSPVRKSVTPSPYNVTKHRNRHLQNIQDSQSGKNGITPTTMSTSSSDDFVPVKDGENFCWVHSMEPDRRPSKKRLVDFSNKSNVNVGQVKDIHGRIPEML']\n", + "\n", + "type: gene\n", + "location: [<3299:>4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<3299:>4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + " Key: product, Value: ['Rev7p']\n", + "\n", + "type: CDS\n", + "location: [3299:4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['1']\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + " Key: product, Value: ['Rev7p']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98667.1']\n", + " Key: translation, Value: ['MNRWVEKWLRVYLKCYINLILFYRNVYPPQSFDYTTYQSFNLPQFVPINRHPALIDYIEELILDVLSKLTHVYRFSICIINKKNDLCIEKYVLDFSELQHVDKDDQIITETEVFDEFRSSLNSLIMHLEKLPKVNDDTITFEAVINAIELELGHKLDRNRRVDSLEEKAEIERDSNWVKCQEDENLPDNNGFQPPKIKLTSLVGSDVGPLIIHQFSEKLISGDDKILNGVYSQYEEGESIFGSLF']\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from pydna.parsers import parse\n", + "\n", + "#Import your file into python. \n", + "file_path = \"./U49845.gb\"\n", + "records = parse(file_path)\n", + "sample_record = records[0]\n", + "\n", + "# List all features\n", + "for feature in sample_record.features:\n", + " print(feature)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Additional ways to view and search for particular features are shown at the bottom of the page under \"Other Methods to Viewing Features\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Adding Features and Qualifiers\n", + "\n", + "To add new feature to describe a region of interest to a record, for instance a region that you would like to perform a PCR, you need to create a `SeqFeature` (sequence feature). The minimal information required is:\n", + "* A `FeatureLocation`: position of the feature in the sequence.\n", + "* The `type` of feature you want to add.\n", + "\n", + "\n", + "🚨🚨 **VERY IMPORTANT** 🚨🚨. Note that `FeatureLocation`s are like python ranges (zero-based open intervals), whereas in GenBank files, locations are one-based closed intervals. For instance, the following code adds a new feature from the 2nd to the 5th nucleotide (`FeatureLocation(3, 15)`), of the `gene` type, but in the GenBank file will be represented as `4..15`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: gene\n", + "location: [3:15]\n", + "qualifiers:\n", + "\n", + "LOCUS name 19 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 4..15\n", + "ORIGIN\n", + " 1 aaaatgcgta cgtgaacgt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from Bio.SeqFeature import FeatureLocation, SeqFeature\n", + "\n", + "# Create a dummy record\n", + "dummy_record = Dseqrecord(\"aaaATGCGTACGTGAacgt\")\n", + "\n", + "# Define the locations of a CDS\n", + "location = FeatureLocation(3, 15)\n", + "\n", + "# Create a SeqFeature with the type mRNA\n", + "my_feature = SeqFeature(location=location, type=\"gene\")\n", + "\n", + "# Add my_feature to dummy_record with .append\n", + "dummy_record.features.append(my_feature)\n", + "\n", + "# Confirm that my_feature has been added\n", + "print(dummy_record.features[-1])\n", + "\n", + "# Print the feature in GenBank format (see how the location is `4..15`)\n", + "print(dummy_record.format(\"genbank\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "To give further information about a feature, we can add a qualifier using the `qualifiers` property of `SeqFeature`, which contains a dictionary of qualifiers. For instance, if I would like to note a new feature of type 'domain', between 3-9 bases as my region of interest, I can instantiate the `SeqFeature` class object as such.\n", + "\n", + "> Note that a new feature is always added to the last position of the features list." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + ">> Feature was added:\n", + "type: domain\n", + "location: [3:9]\n", + "qualifiers:\n", + " Key: Note, Value: ['Region of interest']\n", + "\n", + "\n", + ">> GenBank format:\n", + "LOCUS name 19 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 4..15\n", + " domain 4..9\n", + " /Note=\"Region of interest\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 aaaatgcgta cgtgaacgt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "location = FeatureLocation(3, 9)\n", + "\n", + "# Create a SeqFeature with a qualifier\n", + "my_feature2 = SeqFeature(location=location, type=\"domain\", qualifiers={\"Note\": [\"Region of interest\"]})\n", + "\n", + "# Add my_feature to my_record with .append\n", + "dummy_record.features.append(my_feature2)\n", + "\n", + "# Confirm that my_feature has been added\n", + "print('>> Feature was added:')\n", + "print(dummy_record.features[-1])\n", + "print()\n", + "\n", + "# Print the feature in GenBank format\n", + "print('>> GenBank format:')\n", + "print(dummy_record.format(\"genbank\"))\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**🤔 Best practices for qualifiers:**\n", + "\n", + "The values in the `qualifiers` dictionary should be lists. The reason for this is that in a GenBank file, a single feature can have multiple values for a single qualifier. Below is a real world of the ase1 CDS example from the _S. pombe_ genome in EMBL format:\n", + "\n", + "```\n", + "FT CDS join(1878362..1878785,1878833..1880604)\n", + "FT /colour=2\n", + "FT /primary_name=\"ase1\"\n", + "FT /product=\"antiparallel microtubule cross-linking factor\n", + "FT Ase1\"\n", + "FT /systematic_id=\"SPAPB1A10.09\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution, conserved\n", + "FT in eukaryotes; date=20081110\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution, conserved\n", + "FT in metazoa; date=20081110\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution, conserved\n", + "FT in vertebrates; date=20081110\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution,\n", + "FT predominantly single copy (one to one); date=20081110\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution, conserved\n", + "FT in fungi; date=20081110\"\n", + "FT /controlled_curation=\"term=species distribution, conserved\n", + "FT in eukaryotes only; date=20081110\"\n", + "```\n", + "\n", + "Note how there are several `controlled_curation` qualifiers, therefore it makes sense to store them as a list.\n", + "\n", + "By default, you can add any type of object in the qualifiers dictionary, and most things will work if you add a string. However, you risk overwriting the existing value for a qualifier, so best practice is:\n", + "1. Check if the qualifier already exists using `if \"qualifier_name\" in feature.qualifiers`\n", + "2. If it exists, append to the existing list of values using `feature.qualifiers[\"qualifier_name\"].append(\"new_value\")`\n", + "3. If it does not exist, add it to the qualifiers dictionary using `feature.qualifiers[\"qualifier_name\"] = [\"new_value\"]`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Note that `Bio.SeqFeatures` does not automatically assume a sequence strand for the feature. If you would like to refer to a feature on the positive or minus strand, you can add a parameter in `FeatureLocation` specifying `strand=+1` or `strand=-1`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: domain\n", + "location: [15:19](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['example_domain']\n", + "\n", + "LOCUS name 19 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 4..15\n", + " domain 4..9\n", + " /Note=\"Region of interest\"\n", + " domain complement(16..19)\n", + " /gene=\"example_domain\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 aaaatgcgta cgtgaacgt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Create a location specifying the minus strand\n", + "location = FeatureLocation(15, 19, strand=-1)\n", + "\n", + "my_feature3 = SeqFeature(location=location, type=\"domain\", qualifiers={\"gene\":[\"example_domain\"]})\n", + "\n", + "dummy_record.features.append(my_feature3)\n", + "\n", + "print(dummy_record.features[-1])\n", + "\n", + "print(dummy_record.format(\"genbank\"))\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Adding a Feature with Parts\n", + "\n", + "To add a feature with parts, like a CDS with introns, we need to use a `CompoundLocation` object when creating a `SeqFeature`.\n", + "\n", + "The example code below adds a CDS with two parts, between 3-9bp and 12-15bp, to my features list. In a real-world scenario this would represent a CDS with an intron that skips the `ACG` codon: ATGCGT~~ACG~~TGA" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: CDS\n", + "location: join{[3:9], [12:15]}\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['example_gene']\n", + "\n", + "LOCUS name 19 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 4..15\n", + " domain 4..9\n", + " /Note=\"Region of interest\"\n", + " domain complement(16..19)\n", + " /gene=\"example_domain\"\n", + " CDS join(4..9,13..15)\n", + " /gene=\"example_gene\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 aaaatgcgta cgtgaacgt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from Bio.SeqFeature import CompoundLocation\n", + "\n", + "# Define the locations of the CDS\n", + "locations = [FeatureLocation(3, 9), FeatureLocation(12, 15)]\n", + "\n", + "# Create a compound location from these parts\n", + "compound_location = CompoundLocation(locations)\n", + "\n", + "# Create a SeqFeature with this compound location, including type and qualifiers. \n", + "cds_feature = SeqFeature(location=compound_location, type=\"CDS\", qualifiers={\"gene\": [\"example_gene\"]})\n", + "\n", + "# Add the feature to the Dseqrecord\n", + "dummy_record.features.append(cds_feature)\n", + "\n", + "print(dummy_record.features[-1])\n", + "\n", + "print(dummy_record.format(\"genbank\"))\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We can even extract a protein record as follows (see how the protein sequence is `MR`, skipping the intron):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "ProteinSeq('MR')\n" + ] + } + ], + "source": [ + "sub_record = dummy_record.features[-1].extract(dummy_record)\n", + "\n", + "print(sub_record.translate())\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Standard Feature Types and Qualifiers\n", + "\n", + "`pydna` and `Bio.SeqFeature` suppports all the conventional feature types through the `type` parameters. A non-exhaustive list include gene, CDS, promoter, exon, intron, 5' UTR, 3' UTR, terminator, enhancer, and RBS. You can also define custom features, which could be useful for synthetic biology applications. For instance, you might want to have Bio_brick or spacer features to describe a synthetic standardised plasmid construct. \n", + "\n", + "It is important to note that while `pydna` and `Bio.SeqFeature` does not restrict the feature types you can use, sticking to standard types helps maintain compatibility with other bioinformatics tools and databases. Please refer to the official [GenBank_Feature_Table](https://www.insdc.org/submitting-standards/feature-table/#2), that lists the standard feature types and their associated qualifiers." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Further documentation for `SeqFeature`, `CompoundLocation`, and `FeatureLocation` can be found in the `SeqFeature` module [here](https://biopython.org/docs/1.75/api/Bio.SeqFeature.html). " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Handling Origin Spanning Features\n", + "\n", + "An origin spanning feature is a special type of feature that crosses over a circular sequence's origin. In pydna, such a feature is represented as a feature with parts, joining the part of the sequence immediately before the origin and immediately after the origin. They can be added using `CompoundLocation` as normal. \n", + "\n", + "An origin spanning feature, between base 19 to base 6, in a 25bp long circular sequence, is represented like so: \n", + "\n", + "```\n", + "type: gene \n", + "location: join{[19:25](+), [0:6](+)} \n", + "qualifiers: gene, Value: example_gene \n", + "```\n", + "\n", + "This feature will be displayed as a single feature in SnapGene viewer and Benchling, since they support this convention." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + ">> Feature:\n", + "type: misc\n", + "location: join{[19:25], [0:6]}\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['example origin spanning gene']\n", + "\n", + ">> Feature sequence:\n", + "ATGCGTACGTGA\n", + "\n", + ">> GenBank format:\n", + "LOCUS name 25 bp DNA circular UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " misc join(20..25,1..6)\n", + " /gene=\"example origin spanning gene\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 acgtgaaaaa aaaaaaaaaa tgcgt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "circular_record = Dseqrecord('ACGTGAaaaaaaaaaaaaaATGCGT', circular=True)\n", + "\n", + "location = [FeatureLocation(19,25), FeatureLocation(0, 6)]\n", + "ori_feat_location = CompoundLocation(location)\n", + "ori_feature = SeqFeature(location=ori_feat_location, type=\"misc\", qualifiers={\"gene\": [\"example origin spanning gene\"]})\n", + "circular_record.features.append(ori_feature)\n", + "\n", + "print('>> Feature:')\n", + "print(circular_record.features[-1])\n", + "\n", + "# Note how the feature sequence is extracted properly across the origin.\n", + "print('>> Feature sequence:')\n", + "print(circular_record.features[-1].extract(circular_record).seq)\n", + "print()\n", + "\n", + "print('>> GenBank format:')\n", + "print(circular_record.format(\"genbank\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Other Methods to Viewing Features\n", + "\n", + "pydna also provides the `list_features` method as a simple way to list all the features in a `Dseqrecord` object. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "+-----+------------------+-----+-------+-------+------+--------+------+\n", + "| Ft# | Label or Note | Dir | Sta | End | Len | type | orf? |\n", + "+-----+------------------+-----+-------+-------+------+--------+------+\n", + "| 0 | nd | --> | 0 | 5028 | 5028 | source | no |\n", + "| 1 | nd | --> | <0 | >206 | 206 | mRNA | no |\n", + "| 2 | nd | --> | <0 | 206 | 206 | CDS | no |\n", + "| 3 | nd | --> | <686 | >3158 | 2472 | gene | yes |\n", + "| 4 | nd | --> | <686 | >3158 | 2472 | mRNA | yes |\n", + "| 5 | N:plasma membran | --> | 686 | 3158 | 2472 | CDS | yes |\n", + "| 6 | nd | <-- | <3299 | >4037 | 738 | gene | yes |\n", + "| 7 | nd | <-- | <3299 | >4037 | 738 | mRNA | yes |\n", + "| 8 | nd | <-- | 3299 | 4037 | 738 | CDS | yes |\n", + "+-----+------------------+-----+-------+-------+------+--------+------+\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(sample_record.list_features())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "This method is convenient for checking-out a brief overview of each feature, without reading through an entire sequence record.\n", + "\n", + "Alternatively, we can look for specific features using their qualifiers. For instance:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Getting all CDS features:\n", + "type: CDS\n", + "location: [<0:206](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['3']\n", + " Key: product, Value: ['TCP1-beta']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98665.1']\n", + " Key: translation, Value: ['SSIYNGISTSGLDLNNGTIADMRQLGIVESYKLKRAVVSSASEAAEVLLRVDNIIRARPRTANRQHM']\n", + "\n", + "type: CDS\n", + "location: [686:3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['1']\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + " Key: note, Value: ['plasma membrane glycoprotein']\n", + " Key: product, Value: ['Axl2p']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98666.1']\n", + " Key: translation, Value: ['MTQLQISLLLTATISLLHLVVATPYEAYPIGKQYPPVARVNESFTFQISNDTYKSSVDKTAQITYNCFDLPSWLSFDSSSRTFSGEPSSDLLSDANTTLYFNVILEGTDSADSTSLNNTYQFVVTNRPSISLSSDFNLLALLKNYGYTNGKNALKLDPNEVFNVTFDRSMFTNEESIVSYYGRSQLYNAPLPNWLFFDSGELKFTGTAPVINSAIAPETSYSFVIIATDIEGFSAVEVEFELVIGAHQLTTSIQNSLIINVTDTGNVSYDLPLNYVYLDDDPISSDKLGSINLLDAPDWVALDNATISGSVPDELLGKNSNPANFSVSIYDTYGDVIYFNFEVVSTTDLFAISSLPNINATRGEWFSYYFLPSQFTDYVNTNVSLEFTNSSQDHDWVKFQSSNLTLAGEVPKNFDKLSLGLKANQGSQSQELYFNIIGMDSKITHSNHSANATSTRSSHHSTSTSSYTSSTYTAKISSTSAAATSSAPAALPAANKTSSHNKKAVAIACGVAIPLGVILVALICFLIFWRRRRENPDDENLPHAISGPDLNNPANKPNQENATPLNNPFDDDASSYDDTSIARRLAALNTLKLDNHSATESDISSVDEKRDSLSGMNTYNDQFQSQSKEELLAKPPVQPPESPFFDPQNRSSSVYMDSEPAVNKSWRYTGNLSPVSDIVRDSYGSQKTVDTEKLFDLEAPEKEKRTSRDVTMSSLDPWNSNISPSPVRKSVTPSPYNVTKHRNRHLQNIQDSQSGKNGITPTTMSTSSSDDFVPVKDGENFCWVHSMEPDRRPSKKRLVDFSNKSNVNVGQVKDIHGRIPEML']\n", + "\n", + "type: CDS\n", + "location: [3299:4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: codon_start, Value: ['1']\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + " Key: product, Value: ['Rev7p']\n", + " Key: protein_id, Value: ['AAA98667.1']\n", + " Key: translation, Value: ['MNRWVEKWLRVYLKCYINLILFYRNVYPPQSFDYTTYQSFNLPQFVPINRHPALIDYIEELILDVLSKLTHVYRFSICIINKKNDLCIEKYVLDFSELQHVDKDDQIITETEVFDEFRSSLNSLIMHLEKLPKVNDDTITFEAVINAIELELGHKLDRNRRVDSLEEKAEIERDSNWVKCQEDENLPDNNGFQPPKIKLTSLVGSDVGPLIIHQFSEKLISGDDKILNGVYSQYEEGESIFGSLF']\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Filter based on feature type\n", + "print('Getting all CDS features:')\n", + "cds_features = [f for f in sample_record.features if f.type == \"CDS\"]\n", + "for feature in cds_features:\n", + " print(feature)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: gene\n", + "location: [<3299:>4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Find a particular feature by its qualifier (e.g. gene name)\n", + "rev7_cds_feature = next(f for f in sample_record.features if \n", + " f.type == \"gene\" and\n", + " \"gene\" in f.qualifiers and \"REV7\" in f.qualifiers[\"gene\"]\n", + " )\n", + "\n", + "print(rev7_cds_feature)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "If you would like to search for another type of features, simply replace the `\"gene\"` with your desired feature type in quotation marks." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Removing Features\n", + "\n", + "In pydna, we can search for the feature that we would like to remove using the feature's types or qualififers. For instance, we can modify the features list to exclude all CDS:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: source\n", + "location: [0:5028](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: chromosome, Value: ['IX']\n", + " Key: db_xref, Value: ['taxon:4932']\n", + " Key: mol_type, Value: ['genomic DNA']\n", + " Key: organism, Value: ['Saccharomyces cerevisiae']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<0:>206](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: product, Value: ['TCP1-beta']\n", + "\n", + "type: gene\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + " Key: product, Value: ['Axl2p']\n", + "\n", + "type: gene\n", + "location: [<3299:>4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<3299:>4037](-)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['REV7']\n", + " Key: product, Value: ['Rev7p']\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Remove all CDS type features from my feature list\n", + "sample_record.features = [f for f in sample_record.features if not (f.type == \"CDS\")]\n", + "\n", + "for feature in sample_record.features:\n", + " print(feature)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We can also modify the features list to exclude a specific gene:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "type: source\n", + "location: [0:5028](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: chromosome, Value: ['IX']\n", + " Key: db_xref, Value: ['taxon:4932']\n", + " Key: mol_type, Value: ['genomic DNA']\n", + " Key: organism, Value: ['Saccharomyces cerevisiae']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<0:>206](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: product, Value: ['TCP1-beta']\n", + "\n", + "type: gene\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + "\n", + "type: mRNA\n", + "location: [<686:>3158](+)\n", + "qualifiers:\n", + " Key: gene, Value: ['AXL2']\n", + " Key: product, Value: ['Axl2p']\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Exclude REV7 from my feature list\n", + "sample_record.features = [f for f in sample_record.features if not ('gene' in f.qualifiers and 'REV7' in f.qualifiers['gene'])]\n", + "\n", + "for feature in sample_record.features:\n", + " print(feature)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/Example_Gibson.ipynb b/docs/notebooks/Example_Gibson.ipynb new file mode 100644 index 00000000..8c514bf6 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Example_Gibson.ipynb @@ -0,0 +1,333 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Example of a Gibson Assembly in pydna\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "This example showcases a workflow of modelling Gibson assembly to clone gene fragments into plasmids for synthetic biology. The biological example is sourced [here](https://www.nature.com/articles/nmeth.1318#MOESM319), from the original Gibson assembly paper. This example constructs a synthetic pCC1BAC plasmid by joining sequence fragments from Ruminiclostridium (Clostridium) cellulolyticum. The R. cellulolyticum fragments joined are termed F1, F2, and F3, as in the paper.\n", + "\n", + "Source files can be found alongside this notebook, if you would like to follow along. Annotations are made alongside the code to describe key steps.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Importing all necessary classes and methods\n", + "\n", + "from pydna.parsers import parse\n", + "from pydna.tm import tm_default\n", + "from pydna.amplify import pcr\n", + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from pydna.assembly import Assembly" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS EU140750 8128 bp DNA circular SYN 15-SEP-2007\n", + "DEFINITION Cloning vector pCC1BAC, complete sequence.\n", + "ACCESSION EU140750\n", + "VERSION EU140750.1\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE Cloning vector pCC1BAC\n", + " ORGANISM Cloning vector pCC1BAC\n", + " other sequences; artificial sequences; vectors.\n", + "REFERENCE 1 (bases 1 to 8128)\n", + " AUTHORS EPICENTRE Biotechnologies.\n", + " TITLE Direct Submission\n", + " JOURNAL Submitted (23-AUG-2007) 726 Post Road, Madison, WI 53713, USA\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " source 1..8128\n", + " /organism=\"Cloning vector pCC1BAC\"\n", + " /mol_type=\"other DNA\"\n", + " /db_xref=\"taxon:468515\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 gcggccgcaa ggggttcgcg tcagcgggtg ttggcgggtg tcggggctgg cttaactatg\n", + " 61 cggcatcaga gcagattgta ctgagagtgc accatatgcg gtgtgaaata ccacacagat\n", + " 121 gcgtaaggag aaaataccgc atcaggcgcc attcgccatt cagctgcgca actgttggga\n", + " 181 agggcgatcg gtgcgggcct cttcgctatt acgccagctg gcgaaagggg gatgtgctgc\n", + " 241 aaggcgatta agttgggtaa cgccagggtt ttcccagtca cgacgttgta aaacgacggc\n", + " 301 cagtgaattg taatacgact cactataggg cgaattcgag ctcggtaccc ggggatcctc\n", + " 361 tagagtcgac ctgcaggcat gcaagcttga gtattctata gtctcaccta aatagcttgg\n", + " 421 cgtaatcatg gtcatagctg tttcctgtgt gaaattgtta tccgctcaca attccacaca\n", + " 481 acatacgagc cggaagcata aagtgtaaag cctggggtgc ctaatgagtg agctaactca\n", + " 541 cattaattgc gttgcgctca ctgcccgctt tccagtcggg aaacctgtcg tgccagctgc\n", + " 601 attaatgaat cggccaacgc gaaccccttg cggccgcccg ggccgtcgac caattctcat\n", + " 661 gtttgacagc ttatcatcga atttctgcca ttcatccgct tattatcact tattcaggcg\n", + " 721 tagcaaccag gcgtttaagg gcaccaataa ctgccttaaa aaaattacgc cccgccctgc\n", + " 781 cactcatcgc agtactgttg taattcatta agcattctgc cgacatggaa gccatcacaa\n", + " 841 acggcatgat gaacctgaat cgccagcggc atcagcacct tgtcgccttg cgtataatat\n", + " 901 ttgcccatgg tgaaaacggg ggcgaagaag ttgtccatat tggccacgtt taaatcaaaa\n", + " 961 ctggtgaaac tcacccaggg attggctgag acgaaaaaca tattctcaat aaacccttta\n", + " 1021 gggaaatagg ccaggttttc accgtaacac gccacatctt gcgaatatat gtgtagaaac\n", + " 1081 tgccggaaat cgtcgtggta ttcactccag agcgatgaaa acgtttcagt ttgctcatgg\n", + " 1141 aaaacggtgt aacaagggtg aacactatcc catatcacca gctcaccgtc tttcattgcc\n", + " 1201 atacgaaatt ccggatgagc attcatcagg cgggcaagaa tgtgaataaa ggccggataa\n", + " 1261 aacttgtgct tatttttctt tacggtcttt aaaaaggccg taatatccag ctgaacggtc\n", + " 1321 tggttatagg tacattgagc aactgactga aatgcctcaa aatgttcttt acgatgccat\n", + " 1381 tgggatatat caacggtggt atatccagtg atttttttct ccattttagc ttccttagct\n", + " 1441 cctgaaaatc tcgataactc aaaaaatacg cccggtagtg atcttatttc attatggtga\n", + " 1501 aagttggaac ctcttacgtg ccgatcaacg tctcattttc gccaaaagtt ggcccagggc\n", + " 1561 ttcccggtat caacagggac accaggattt atttattctg cgaagtgatc ttccgtcaca\n", + " 1621 ggtatttatt cgcgataagc tcatggagcg gcgtaaccgt cgcacaggaa ggacagagaa\n", + " 1681 agcgcggatc tgggaagtga cggacagaac ggtcaggacc tggattgggg aggcggttgc\n", + " 1741 cgccgctgct gctgacggtg tgacgttctc tgttccggtc acaccacata cgttccgcca\n", + " 1801 ttcctatgcg atgcacatgc tgtatgccgg tataccgctg aaagttctgc aaagcctgat\n", + " 1861 gggacataag tccatcagtt caacggaagt ctacacgaag gtttttgcgc tggatgtggc\n", + " 1921 tgcccggcac cgggtgcagt ttgcgatgcc ggagtctgat gcggttgcga tgctgaaaca\n", + " 1981 attatcctga gaataaatgc cttggccttt atatggaaat gtggaactga gtggatatgc\n", + " 2041 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\"CAGTTGAATAATCATGTGTTCCTGCGGCAAATGCAGTACC\"\n", + "BACF1_For = \"AACGATCCTGGTACACCTTGTTTGCAGGACTTGAAGCTGCgcggccgcgatcctctagagtcgacctg\"\n", + "BACF3_Rev = \"GGTACTGCATTTGCCGCAGGAACACATGATTATTCAACTGgcggccgccgggtaccgagctcgaattc\"" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "76.10205760701717\n", + "72.57935286927591\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# (Optional) Checking that the primer Tm are matching\n", + "\n", + "print(tm_default(F1_For)) # F1_For and F1_Rev have been used as examples here\n", + "print(tm_default(F1_Rev))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "No PCR product! Template EU140750 8128 bp circular limit=69:\nNo forward primers anneal...\nNo reverse primers anneal...", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[0;32mIn[5], line 6\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4\u001b[0m pcr_product_F2 \u001b[38;5;241m=\u001b[39m pcr(F2_For, F2_Rev, gene_docs[\u001b[38;5;241m0\u001b[39m], limit\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;241m40\u001b[39m)\n\u001b[1;32m 5\u001b[0m pcr_product_F3 \u001b[38;5;241m=\u001b[39m pcr(F3_For, F3_Rev, gene_docs[\u001b[38;5;241m0\u001b[39m], limit\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;241m40\u001b[39m)\n\u001b[0;32m----> 6\u001b[0m pcr_product_BAC \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mpcr\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mBACF1_For\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mBACF3_Rev\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mpCC1BAC_docs\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mlimit\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m69\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 8\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Printing out the PCR results\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 10\u001b[0m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(pcr_product_F1\u001b[38;5;241m.\u001b[39mformat(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mgb\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m))\n", + "File \u001b[0;32m~/Documents/OpenSource/summer_internship_2024/pydna/src/pydna/amplify.py:523\u001b[0m, in \u001b[0;36mpcr\u001b[0;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 521\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m anneal_primers\u001b[38;5;241m.\u001b[39mproducts[\u001b[38;5;241m0\u001b[39m]\n\u001b[1;32m 522\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mlen\u001b[39m(anneal_primers\u001b[38;5;241m.\u001b[39mproducts) \u001b[38;5;241m==\u001b[39m \u001b[38;5;241m0\u001b[39m:\n\u001b[0;32m--> 523\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mValueError\u001b[39;00m(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mNo PCR product! \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00manneal_primers\u001b[38;5;241m.\u001b[39mreport()\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[1;32m 524\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mValueError\u001b[39;00m(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mPCR not specific! \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00m\u001b[38;5;28mformat\u001b[39m(anneal_primers\u001b[38;5;241m.\u001b[39mreport())\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: No PCR product! Template EU140750 8128 bp circular limit=69:\nNo forward primers anneal...\nNo reverse primers anneal..." + ] + } + ], + "source": [ + "# Checking primer specificity using the pcr function. An error message is returned if otherwise.\n", + "\n", + "pcr_product_F1 = pcr(F1_For, F1_Rev, gene_docs[0], limit=40)\n", + "pcr_product_F2 = pcr(F2_For, F2_Rev, gene_docs[0], limit=40)\n", + "pcr_product_F3 = pcr(F3_For, F3_Rev, gene_docs[0], limit=40)\n", + "pcr_product_BAC = pcr(BACF1_For, BACF3_Rev, pCC1BAC_docs[0], limit=69)\n", + "\n", + "# Printing out the PCR results\n", + "\n", + "print(pcr_product_F1.format(\"gb\"))\n", + "print(pcr_product_F2.format(\"gb\"))\n", + "print(pcr_product_F3.format(\"gb\"))\n", + "print(pcr_product_BAC.format(\"fasta\"))\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "list index out of range", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[0;32mIn[7], line 7\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4\u001b[0m assembled_circ \u001b[38;5;241m=\u001b[39m assembled\u001b[38;5;241m.\u001b[39massemble_circular()\n\u001b[1;32m 6\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Printing out the Gibson Assembly product\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m----> 7\u001b[0m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[43massembled_circ\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m]\u001b[49m)\n", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "# Performing the Gibson Assembly. Note that the assembly class parameters should be given as a list.\n", + "\n", + "assembled = Assembly([Dseqrecord(pcr_product_F1), Dseqrecord(pcr_product_F2), Dseqrecord(pcr_product_F3), Dseqrecord(pcr_product_BAC)])\n", + "assembled_circ = assembled.assemble_circular()\n", + "\n", + "# Printing out the Gibson Assembly product\n", + "print(assembled_circ[0])" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/Example_Restriction.ipynb b/docs/notebooks/Example_Restriction.ipynb new file mode 100644 index 00000000..800f64fb --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Example_Restriction.ipynb @@ -0,0 +1,1030 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Example of a Plasmid Restriction/Ligation Cloning\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "This example showcases a workflow of modelling molecular cloning with restriction enzymes, PCR, and ligases, to clone gene fragments into plasmids. This example constructs a synthetic plasmid by cloning the ase1 gene, which encodes a microtubule associated protein responsible for mitotic spindle assembly, into the pFA6a-kanMX6 cloning vector:\n", + "\n", + "1. The ase1 gene fragment is first cloned from a portion of the _S. pombe_ genome through PCR:\n", + "2. The pFA6a-kanMX6 cloning vector is then cleaved with AscI and SalI. The ase1 gene fragment is also cleaved with SalI and AscI\n", + "3. The fragment is ligated with the linearized pFA6a-kanMX6 vector.\n", + "\n", + "Source files can be found alongside this notebook, if you would like to follow along. Annotations are made alongside the code to describe key steps." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Importing all necessary classes and methods\n", + "\n", + "from pydna.parsers import parse\n", + "from pydna.tm import tm_default\n", + "from pydna.amplify import pcr\n", + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from Bio.Restriction import SalI, AscI" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS pFA6a-kanMX6 3938 bp ds-DNA circular SYN 16-JUN-2022\n", + "DEFINITION synthetic circular DNA.\n", + "ACCESSION .\n", + "VERSION .\n", + "KEYWORDS pFA6a-kanMX6.\n", + "SOURCE synthetic DNA construct\n", + " ORGANISM synthetic DNA construct\n", + " .\n", + "REFERENCE 1 (bases 1 to 3938)\n", + " AUTHORS Bahler J, Wu JQ, Longtine MS, Shah NG, McKenzie A 3rd, Steever AB,\n", + " Wach A, Philippsen P, Pringle JR\n", + " TITLE Heterologous modules for efficient and versatile PCR-based gene\n", + " targeting in Schizosaccharomyces pombe.\n", + " JOURNAL Yeast. 1998 Jul;14(10):943-51.\n", + " PUBMED 9717240\n", + "REFERENCE 2 (bases 1 to 3938)\n", + " AUTHORS .\n", + " TITLE Direct Submission\n", + " JOURNAL Exported Jun 16, 2022 from SnapGene Server 1.1.58\n", + " http://www.snapgene.com\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " source 1..3938\n", + " /organism=\"synthetic DNA construct\"\n", + " /mol_type=\"other DNA\"\n", + " primer_bind complement(35..52)\n", + " /label=\"L4440\"\n", + " /note=\"L4440 vector, forward primer\"\n", + " rep_origin complement(206..794)\n", + " /direction=LEFT\n", + " /label=\"ori\"\n", + " /note=\"high-copy-number ColE1/pMB1/pBR322/pUC origin of\n", + " replication\"\n", + " primer_bind complement(286..305)\n", + " /label=\"pBR322ori-F\"\n", + " /note=\"pBR322 origin, forward primer\"\n", + " CDS complement(965..1825)\n", + " /codon_start=1\n", + " /gene=\"bla\"\n", + " /product=\"beta-lactamase\"\n", + " /label=\"AmpR\"\n", + " /note=\"confers resistance to ampicillin, carbenicillin, and\n", + " related antibiotics\"\n", + " /translation=\"MSIQHFRVALIPFFAAFCLPVFAHPETLVKVKDAEDQLGARVGYI\n", + " ELDLNSGKILESFRPEERFPMMSTFKVLLCGAVLSRIDAGQEQLGRRIHYSQNDLVEYS\n", + " PVTEKHLTDGMTVRELCSAAITMSDNTAANLLLTTIGGPKELTAFLHNMGDHVTRLDRW\n", + " EPELNEAIPNDERDTTMPVAMATTLRKLLTGELLTLASRQQLIDWMEADKVAGPLLRSA\n", + " LPAGWFIADKSGAGERGSRGIIAALGPDGKPSRIVVIYTTGSQATMDERNRQIAEIGAS\n", + " LIKHW\"\n", + " primer_bind 1588..1607\n", + " /label=\"Amp-R\"\n", + " /note=\"Ampicillin resistance gene, reverse primer\"\n", + " promoter complement(1826..1930)\n", + " /gene=\"bla\"\n", + " /label=\"AmpR promoter\"\n", + " primer_bind 1998..2016\n", + " /label=\"pBRforEco\"\n", + " /note=\"pBR322 vectors, upsteam of EcoRI site, forward\n", + " primer\"\n", + " primer_bind complement(2054..2076)\n", + " /label=\"pGEX 3'\"\n", + " /note=\"pGEX 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FQVLEEYPDSGENIVDALAVFLRRLHSIPVCNCPFNSDRVFRLAQAQSRMNNGLVDASD\n", + " FDDERNGWPVEQVWKEMHKLLPFSPDSVVTHGDFSLDNLIFDEGKLIGCIDVGRVGIAD\n", + " RYQDLAILWNCLGEFSPSLQKRLFQKYGIDNPDMNKLQFHLMLDEFF\"\n", + " primer_bind complement(2818..2837)\n", + " /label=\"Kan-R\"\n", + " /note=\"Kanamycin resistance gene, reverse primer\"\n", + " terminator 3566..3763\n", + " /label=\"TEF terminator\"\n", + " /note=\"Ashbya gossypii TEF terminator\"\n", + " primer_bind complement(3867..3886)\n", + " /label=\"T7\"\n", + " /note=\"T7 promoter, forward primer\"\n", + " promoter complement(3868..3886)\n", + " /label=\"T7 promoter\"\n", + " /note=\"promoter for bacteriophage T7 RNA polymerase\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 gaggcggttt gcgtattggg cgctcttccg cttcctcgct cactgactcg ctgcgctcgg\n", + " 61 tcgttcggct gcggcgagcg gtatcagctc actcaaaggc ggtaatacgg ttatccacag\n", + " 121 aatcagggga taacgcagga aagaacatgt gagcaaaagg ccagcaaaag gccaggaacc\n", + " 181 gtaaaaaggc cgcgttgctg gcgtttttcc ataggctccg cccccctgac gagcatcaca\n", + " 241 aaaatcgacg ctcaagtcag aggtggcgaa acccgacagg actataaaga taccaggcgt\n", + " 301 ttccccctgg aagctccctc gtgcgctctc ctgttccgac cctgccgctt accggatacc\n", + " 361 tgtccgcctt tctcccttcg ggaagcgtgg cgctttctca tagctcacgc tgtaggtatc\n", + " 421 tcagttcggt gtaggtcgtt cgctccaagc tgggctgtgt gcacgaaccc cccgttcagc\n", + " 481 ccgaccgctg cgccttatcc ggtaactatc gtcttgagtc caacccggta agacacgact\n", + " 541 tatcgccact ggcagcagcc actggtaaca ggattagcag agcgaggtat gtaggcggtg\n", + " 601 ctacagagtt cttgaagtgg tggcctaact acggctacac tagaagaaca gtatttggta\n", + " 661 tctgcgctct gctgaagcca gttaccttcg gaaaaagagt tggtagctct tgatccggca\n", + " 721 aacaaaccac cgctggtagc ggtggttttt ttgtttgcaa gcagcagatt acgcgcagaa\n", + " 781 aaaaaggatc tcaagaagat cctttgatct tttctacggg gtctgacgct cagtggaacg\n", + " 841 aaaactcacg ttaagggatt ttggtcatga gattatcaaa aaggatcttc acctagatcc\n", + " 901 ttttaaatta aaaatgaagt tttaaatcaa tctaaagtat atatgagtaa acttggtctg\n", + " 961 acagttacca atgcttaatc agtgaggcac ctatctcagc gatctgtcta 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Schizosaccharomyces\n", + " pombe. The cytochrome b gene has an intron closely related to the\n", + " first two introns in the Saccharomyces cerevisiae cox1 gene\n", + " JOURNAL J Mol Biol 184 (3), 353-366 (1985)\n", + " PUBMED 4046021\n", + "REFERENCE 3 (bases 1 to 4538)\n", + " AUTHORS Lang,B.F., Cedergren,R. and Gray,M.W.\n", + " TITLE The mitochondrial genome of the fission yeast, Schizosaccharomyces\n", + " pombe. Sequence of the large-subunit ribosomal RNA gene, comparison\n", + " of potential secondary structure in fungal mitochondrial\n", + " large-subunit rRNAs and evolutionary considerations\n", + " JOURNAL Eur J Biochem 169 (3), 527-537 (1987)\n", + " PUBMED 2446871\n", + "REFERENCE 4 (bases 1 to 4538)\n", + " AUTHORS Trinkl,H., Lang,B.F. and Wolf,K.\n", + " TITLE Nucleotide sequence of the gene encoding the small ribosomal RNA in\n", + " the mitochondrial genome of the fission yeast Schizosaccharomyces\n", + " pombe\n", + " JOURNAL Nucleic Acids Res 17 (16), 6730 (1989)\n", + " PUBMED 2780299\n", + "REFERENCE 5 (bases 1 to 4538)\n", + " AUTHORS Wood,V., Gwilliam,R., Rajandream,M.A., Lyne,M., Lyne,R., Stewart,A.,\n", + " Sgouros,J., Peat,N., Hayles,J., Baker,S., Basham,D., Bowman,S.,\n", + " Brooks,K., Brown,D., Brown,S., Chillingworth,T., Churcher,C.,\n", + " Collins,M., Connor,R., Cronin,A., Davis,P., Feltwell,T., Fraser,A.,\n", + " Gentles,S., Goble,A., Hamlin,N., Harris,D., Hidalgo,J., Hodgson,G.,\n", + " Holroyd,S., Hornsby,T., Howarth,S., Huckle,E.J., Hunt,S., Jagels,K.,\n", + " James,K., Jones,L., Jones,M., Leather,S., McDonald,S., McLean,J.,\n", + " Mooney,P., Moule,S., Mungall,K., Murphy,L., Niblett,D., Odell,C.,\n", + " Oliver,K., O'Neil,S., Pearson,D., Quail,M.A., Rabbinowitsch,E.,\n", + " Rutherford,K., Rutter,S., Saunders,D., Seeger,K., Sharp,S.,\n", + " Skelton,J., Simmonds,M., Squares,R., Squares,S., Stevens,K.,\n", + " Taylor,K., Taylor,R.G., Tivey,A., Walsh,S., Warren,T., Whitehead,S.,\n", + " Woodward,J., Volckaert,G., Aert,R., Robben,J., Grymonprez,B.,\n", + " Weltjens,I., Vanstreels,E., Rieger,M., Schafer,M., Muller-Auer,S.,\n", + " Gabel,C., Fuchs,M., Dusterhoft,A., Fritzc,C., Holzer,E., Moestl,D.,\n", + " Hilbert,H., Borzym,K., Langer,I., Beck,A., Lehrach,H., Reinhardt,R.,\n", + " Pohl,T.M., Eger,P., Zimmermann,W., Wedler,H., Wambutt,R.,\n", + " Purnelle,B., Goffeau,A., Cadieu,E., Dreano,S., Gloux,S., Lelaure,V.,\n", + " Mottier,S., Galibert,F., Aves,S.J., Xiang,Z., Hunt,C., Moore,K.,\n", + " Hurst,S.M., Lucas,M., Rochet,M., Gaillardin,C., Tallada,V.A.,\n", + " Garzon,A., Thode,G., Daga,R.R., Cruzado,L., Jimenez,J., Sanchez,M.,\n", + " del Rey,F., Benito,J., Dominguez,A., Revuelta,J.L., Moreno,S.,\n", + " Armstrong,J., Forsburg,S.L., Cerutti,L., Lowe,T., McCombie,W.R.,\n", + " Paulsen,I., Potashkin,J., Shpakovski,G.V., Ussery,D., Barrell,B.G.\n", + " and Nurse,P.\n", + " TITLE The genome sequence of Schizosaccharomyces pombe\n", + " JOURNAL Nature 415 (6874), 871-880 (2002)\n", + " PUBMED 11859360\n", + " REMARK Erratum:[Nature 2003 Jan 2;421(6918):94. Cerrutti L [corrected to\n", + " Cerutti L]]\n", + "REFERENCE 6\n", + " AUTHORS Wood,V., Gwilliam,R., Rajandream,M.A., Lyne,M., Lyne,R., Stewart,A.,\n", + " Sgouros,J., Peat,N., Hayles,J., Baker,S., Basham,D., Bowman,S.,\n", + " Brooks,K., Brown,D., Brown,S., Chillingworth,T., Churcher,C.,\n", + " Collins,M., Connor,R., Cronin,A., Davis,P., Feltwell,T., Fraser,A.,\n", + " Gentles,S., Goble,A., Hamlin,N., Harris,D., Hidalgo,J., Hodgson,G.,\n", + " Holroyd,S., Hornsby,T., Howarth,S., Huckle,E.J., Hunt,S., Jagels,K.,\n", + " James,K., Jones,L., Jones,M., Leather,S., McDonald,S., McLean,J.,\n", + " Mooney,P., Moule,S., Mungall,K., Murphy,L., Niblett,D., Odell,C.,\n", + " Oliver,K., O'Neil,S., Pearson,D., Quail,M.A., Rabbinowitsch,E.,\n", + " Rutherford,K., Rutter,S., Saunders,D., Seeger,K., Sharp,S.,\n", + " Skelton,J., Simmonds,M., Squares,R., Squares,S., Stevens,K.,\n", + " Taylor,K., Taylor,R.G., Tivey,A., Walsh,S., Warren,T., Whitehead,S.,\n", + " Woodward,J., Volckaert,G., Aert,R., Robben,J., Grymonprez,B.,\n", + " Weltjens,I., Vanstreels,E., Rieger,M., Schafer,M., Muller-Auer,S.,\n", + " Gabel,C., Fuchs,M., Dusterhoft,A., Fritzc,C., Holzer,E., Moestl,D.,\n", + " Hilbert,H., Borzym,K., Langer,I., Beck,A., Lehrach,H., Reinhardt,R.,\n", + " Pohl,T.M., Eger,P., Zimmermann,W., Wedler,H., Wambutt,R.,\n", + " Purnelle,B., Goffeau,A., Cadieu,E., Dreano,S., Gloux,S., Lelaure,V.,\n", + " Mottier,S., Galibert,F., Aves,S.J., Xiang,Z., Hunt,C., Moore,K.,\n", + " Hurst,S.M., Lucas,M., Rochet,M., Gaillardin,C., Tallada,V.A.,\n", + " Garzon,A., Thode,G., Daga,R.R., Cruzado,L., Jimenez,J., Sanchez,M.,\n", + " del Rey,F., Benito,J., Dominguez,A., Revuelta,J.L., Moreno,S.,\n", + " Armstrong,J., Forsburg,S.L., Cerutti,L., Lowe,T., McCombie,W.R.,\n", + " Paulsen,I., Potashkin,J., Shpakovski,G.V., Ussery,D., Barrell,B.G.\n", + " and Nurse,P.\n", + " TITLE The genome sequence of Schizosaccharomyces pombe\n", + " JOURNAL Nature 415 (6874), 871-880 (2002)\n", + " PUBMED 11859360\n", + " REMARK Erratum:[Nature 2003 Jan 2;421(6918):94. Cerrutti L [corrected to\n", + " Cerutti L]]\n", + "REFERENCE 7 (bases 1 to 4538)\n", + " AUTHORS Schafer,B., Hansen,M. and Lang,B.F.\n", + " TITLE Transcription and RNA-processing in fission yeast mitochondria\n", + " JOURNAL RNA 11 (5), 785-795 (2005)\n", + " PUBMED 15811919\n", + "REFERENCE 8\n", + " AUTHORS Wood,V.\n", + " CONSRTM The Schizosaccharomyces pombe Genome Sequencing Consortium\n", + " TITLE Direct Submission\n", + " JOURNAL Submitted (29-JUN-2007) European Schizosaccharomyces genome\n", + " sequencing project, Sanger Institute, The Wellcome Trust Genome\n", + " Campus, Hinxton, Cambridge CB10 1SA\n", + "REFERENCE 9\n", + " AUTHORS Wood,V. and Rutherford,K.\n", + " CONSRTM PomBase\n", + " TITLE Direct Submission\n", + " JOURNAL Submitted (13-MAR-2024) University of Cambridge, PomBase, Hopkins\n", + " building, Tennis Court Rd, Cambridge, United Kingdom\n", + "COMMENT On or before Jan 26, 2012 this sequence version replaced\n", + " AL672256.4, AL009197.1, AL009227.1, 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/protein_id=\"CAC21483.1\"\n", + " /translation=\"MSAQKRVFLKVVILGDSGVGKTCLMNQFVNQKFSREYKATIGADF\n", + " LTKDVVVDDKLVTLQLWDTAGQERFQSLGMAFYRGADCCVIVYNVNNSKSFDSVENWRQ\n", + " EFLYQTSQDECAFPFIIVGNQIDKDASKRAVSLHRALDYCKSKHGSNMIHFEASAKENT\n", + " NVTDLFETVSRLALENESSRDDFVNDFSEPLLLSKPLNNTSSCNC\"\n", + " gene 4049..>4538\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPNCRNA.2847\"\n", + " ncRNA 4049..>4538\n", + " /ncRNA_class=\"lncRNA\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPNCRNA.2847\"\n", + " /product=\"non-coding RNA\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 atcatcagac gtgtatttca caagccagaa gtgcatttgg atccaagtgc ctccatttta\n", + " 61 aatctctcat cttcgcatgg cgaaagcaac ctgacaaatg gtttgctttg tcaaaatttc\n", + " 121 aagctttttc aggatgattg gttgatggag gattgtgcgc cagatgccaa tttcactttg\n", + " 181 tacaccccgc ttcaaccctg ggaaaagcga agtgtgaaac ctgaaatcag acgtcctcga\n", + " 241 ttaaatccta attttttccg agtatttgtt ttagaagctc aaatgcgacg agctggaaag\n", + " 301 ctatcagcaa acactgctgg ccgagcccag ttaatttacc tcccaaagcc tgccgttacc\n", + " 361 ttctccacta gccctttgca tgttgaattg taaaaattta acgcatgact tatatacatt\n", + " 421 tgcattcttc caagctggtt atatttattt tcattttttt ctcacccaat acttttttat\n", + " 481 ccctactgtc tttatggaca atcgactcac aattgtttct ttttgttgta tatgattttt\n", + " 541 tttttaaagg aaatgggttt cgcgatactg ggttgaatcc caattgcggt taatattaca\n", + " 601 taaaataatt ctcccatagt cctagatcct gtctttgaat atgagcaaat aaaagaattg\n", + " 661 aacaaatcat gaatgctttt ctctcttaga tgatattttg tatgcataag tctaattata\n", + " 721 ttgattacga taagacttaa aaagtaagcc tttgtatcct tttaagcagt atttgaattt\n", + " 781 tcttgtatca tattttaggt agagcaaaag ataccagttt gtagaacttt atgtgcttcc\n", + " 841 ttacattggt atatttcagg cacataaata ttcttcaact tacaattcta agtattttgt\n", + " 901 ttatactaaa aggagctgaa taacgtttat acagtgctga cattgaaatc tatttgcttt\n", + " 961 ctttggaata taagcgcatg ctgagttact ttcgcaggcc aagccatatc caaccaccat\n", + " 1021 ttttgtgcca agcttttatg caaggttaat tccttgtact gcttgttatg ttataatata\n", + " 1081 tcaacatctt aacagttttc atatcttcct ttatattcta ttaattgaat ttcaaacatc\n", + " 1141 gttttattga gctcatttac atcaaccggt tcaatgcaaa cagtaatgat ggatgacatt\n", + " 1201 caaagcactg attctattgc tgaaaaagat aatcactcta ataatgaatc taactttact\n", + " 1261 tggaaagcgt ttcgtgaaca agtggaaaag catttttcta aaattgaaag gcttcaccaa\n", + " 1321 gtccttggaa cagatggaga caattcatca ttatttgagt tgtttacaac ggcaatgaat\n", + " 1381 gcccagcttc atgaaatgga acagtgccag aaaaaacttg aagatgactg tcagcaaaga\n", + " 1441 attgattcaa tcagattttt ggtttcctca ttaaagttaa cggatgatac ttctagtctc\n", + " 1501 aaaattgagt ctcctttaat tcagtgtttg aatcgtttgt caatggtaga aggacaatat\n", + " 1561 atggcacagt atgatcaaaa gttaagtacg attaaaggta tgtaatcgtc tttaatttag\n", + " 1621 acttgtgttt taactgatgt atagaaatgt atcacaaatt ggagtcatat tgtaaccgct\n", + " 1681 taggaagtcc gttcgtttta cctgattttg agaattcatt tttatctgat gtatccgatg\n", + " 1741 cttttactga atctttgaga ggacgcatca acgaagccga aaaggagatt gatgcgagat\n", + " 1801 tagaggttat taattccttt gaagaagaaa ttttgggttt gtggtctgaa ctcggtgttg\n", + " 1861 agcccgctga tgttccacaa tacgaacaat tgcttgaatc ccatactaat cgaccaaatg\n", + " 1921 atgtttatgt tactcaagaa cttatcgacc aactttgcaa gcaaaaagaa gttttttccg\n", + " 1981 ctgaaaaaga aaagagaagt gatcatttaa aaagtataca atcagaagtt agcaacttgt\n", + " 2041 ggaataagct tcaagtttct cccaatgaac aaagtcaatt tggcgattca tcaaacatta\n", + " 2101 atcaagaaaa tatttcatta tgggaaactg aacttgaaaa acttcatcag ttaaaaaagg\n", + " 2161 agcatttacc cattttttta gaagactgtc gtcaacaaat tcttcagctt tgggattctc\n", + " 2221 tgttttattc agaagaacaa agaaagtcct ttacacctat gtatgaagac attattacag\n", + " 2281 agcaggttct tacggcccat gaaaactata taaagcaact agaggccgaa gtttctgcta\n", + " 2341 ataagtcctt tttaagctta attaatcgct atgcctcttt aatagaagga aagaaagagc\n", + " 2401 ttgaagctag ttctaatgat gcctctcgtc taacacaacg gggacgccgg gacccaggtt\n", + " 2461 tacttctacg tgaagagaaa atccgtaagc gactttctag agaacttcct aaggttcagt\n", + " 2521 cgctgcttat accagagatt acagcatggg aagaaagaaa tggaaggacg ttcctttttt\n", + " 2581 atgatgaacc acttctcaag atttgccaag aggccactca accaaaatca ttatatagaa\n", + " 2641 gtgcaagtgc tgccgcaaac cgcccgaaaa cagcaactac aacggactct gttaatagaa\n", + " 2701 caccttctca acgagggcgt gtagctgtac cttcaacacc aagtgttagg tccgcttctc\n", + " 2761 gagctatgac gagtccaagg acaccgcttc ctagagtaaa aaacactcaa aatccaagtc\n", + " 2821 gttccattag tgcagaaccg ccatcagcaa ccagtaccgc caatagaaga caccccactg\n", + " 2881 ctaatcgaat tgatataaac gctagattaa acagtgctag tcggtctcga agcgcgaaca\n", + " 2941 tgataagaca aggggcaaat ggtagtgaca gcaatatgtc ttcttcaccc gtttctggaa\n", + " 3001 attccaatac cccttttaac aagtttccaa attctgtatc tcgcaataca cattttgaat\n", + " 3061 ccaagtcacc gcacccaaat tactctcgaa ctcctcatga aacgtattca aaggcttcat\n", + " 3121 ctaagaacgt cccattaagt cctccaaagc agcgtgtagt taatgaacac gctttaaata\n", + " 3181 ttatgtcgga aaaattgcaa agaactaatc tgaaagaaca aacacccgag atggacattg\n", + " 3241 aaaacagctc gcagaacctt cctttttctc ctatgaagat atcccccata agagcatcac\n", + " 3301 ccgtaaagac aattccatca tcaccgtccc ccactaccaa cattttttct gctccactca\n", + " 3361 acaatattac aaattgtaca ccgatggagg atgaatgggg agaagaaggc ttttaagctt\n", + " 3421 cttatttacc taatcgatca aatttaaata tacatatttt tgcatatgaa tacagcatat\n", + " 3481 agataattca taaaagttta ttaactgagg tcataattaa aagactattt acacctaaaa\n", + " 3541 aaaaacgtgt atcaatagag ggaaaagaga agaattaaga acagaaagta accatagttt\n", + " 3601 tgttaaaata gcaatgtaaa aaaatattat gaaaagaaaa cgtatagcac attttgaaat\n", + " 3661 gtaaaagaat ctgagagagc gtgtgaatat ctagcaatta caagaagatg tattattcaa\n", + " 3721 aggctttgaa agaagcaaag gttcagagaa gtcattaaca aagtcatctc tcgagctttc\n", + " 3781 attttctaaa gctaaacgac tgactgtttc gaaaaggtca gtaacgtttg tattttcttt\n", + " 3841 tgcactagct tcaaaatgaa tcatatttga tccatgtttg gatttgcaat agtcaagagc\n", + " 3901 tcgatgaaga gatacggctc gtttagacgc gtctttgtcg atttgatttc caacgataat\n", + " 3961 gaaagggaat gcacattcat cttgtgaagt ttgatataaa aattcttgcc tccagttttc\n", + " 4021 tactgagtca aaagacttcg agttattcac attataaaca attacacaac aatcggcccc\n", + " 4081 tctgtaaaaa gccattccca ggctttgaaa tcgttcttga ccagcagtat cccaaagctg\n", + " 4141 tttataatta gcaaacgaat ttagatgggc ggaacttata ttggaactta cctgtaatgt\n", + " 4201 gaccaatttg tcgtcaacca caacgtcctt ggttaaaaaa tcagcaccga tggtagcttt\n", + " 4261 atattcgcga ctaaactttt gattgacgaa ctaaaatgac gatgttaaca aattgccaaa\n", + " 4321 gcaatactca tagagaagct gatgtaaaga tcgttaacca tatttgagct agtatttaat\n", + " 4381 aacaaagtga ataaatttta aaagcaatca ccttgtagcg acaaataaca acttatcgac\n", + " 4441 ataaaatcaa tgggaaattg cagtattgga ttttacagct caatacaaaa accaaaaaga\n", + " 4501 aaaatatact gaacgtataa aatttaacgc ttcaattg\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Parsing the files\n", + "pFA6akanMX6_path = \"./pFA6a-kanMX6.gb\"\n", + "ase1_path = \"./CU329670.gb\"\n", + "vector = parse(pFA6akanMX6_path)[0]\n", + "pombe_chromosome_I = parse(ase1_path)[0]\n", + "\n", + "# Printing the parsed files\n", + "\n", + "print(vector.format(\"gb\"))\n", + "print(pombe_chromosome_I.format(\"gb\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "ACCATGTCGACAAGCCATATCCAACCACCAT\n", + "ATGGCGCGCCGTTTTTTTTTAGGTGTAAATAGTCTTTTAA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Generating primers for the ase1 insert fragment. \n", + "\n", + "#todo-manu: \n", + "# 1. find the feature containing the CDS filtering the list of features\n", + "# 2. Use the coordinates of the CDS to design primers using pydna design\n", + "# 3. Append the cut site to the primers\n", + "# 4. Do the PCR\n", + "\n", + "fwd_primer_ase1 = Dseqrecord(\"ACCATGTCGAC\") + pombe_chromosome_I[1000:1020] # Adding a SalI cut site\n", + "rvs_primer_ase1_3_start = pombe_chromosome_I[3516:3546] + Dseqrecord(\"GGCGCGCCAT\") # Adding a AscI cut site\n", + "rvs_primer_ase1 = rvs_primer_ase1_3_start.reverse_complement()\n", + "\n", + "# Printing out the primers\n", + "\n", + "print(fwd_primer_ase1.seq)\n", + "print(rvs_primer_ase1.seq)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "71.72846660888155\n", + "69.94587883755406\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Checking that the primer Tm are matching\n", + "\n", + "#todo-manu: \n", + "# 1. Check the Tm of the primers using the part that aligns with the genome only (here you are calculating the Tm including the restriction sites, which\n", + "# will not anneal to the template during the PCR)\n", + "\n", + "print(tm_default(fwd_primer_ase1.seq)) # Modify the primer sequence above retroactively, if Tm not matching.\n", + "print(tm_default(rvs_primer_ase1.seq))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS 2567bp_PCR_prod 2567 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION pcr_product_description_description_rc.\n", + "ACCESSION 2567bp\n", + "VERSION 2567bp\n", + "DBLINK BioProject: PRJNA13836\n", + " BioSample: SAMEA3138176\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 2..2539\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " 5'UTR 2..174\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " CDS join(175..598,646..2417)\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " /codon_start=1\n", + " /product=\"antiparallel microtubule cross-linking factor\n", + " Ase1\"\n", + " /protein_id=\"CAC21482.1\"\n", + " /translation=\"MQTVMMDDIQSTDSIAEKDNHSNNESNFTWKAFREQVEKHFSKIE\n", + " RLHQVLGTDGDNSSLFELFTTAMNAQLHEMEQCQKKLEDDCQQRIDSIRFLVSSLKLTD\n", + " DTSSLKIESPLIQCLNRLSMVEGQYMAQYDQKLSTIKEMYHKLESYCNRLGSPFVLPDF\n", + " ENSFLSDVSDAFTESLRGRINEAEKEIDARLEVINSFEEEILGLWSELGVEPADVPQYE\n", + " QLLESHTNRPNDVYVTQELIDQLCKQKEVFSAEKEKRSDHLKSIQSEVSNLWNKLQVSP\n", + " NEQSQFGDSSNINQENISLWETELEKLHQLKKEHLPIFLEDCRQQILQLWDSLFYSEEQ\n", + " RKSFTPMYEDIITEQVLTAHENYIKQLEAEVSANKSFLSLINRYASLIEGKKELEASSN\n", + " DASRLTQRGRRDPGLLLREEKIRKRLSRELPKVQSLLIPEITAWEERNGRTFLFYDEPL\n", + " LKICQEATQPKSLYRSASAAANRPKTATTTDSVNRTPSQRGRVAVPSTPSVRSASRAMT\n", + " SPRTPLPRVKNTQNPSRSISAEPPSATSTANRRHPTANRIDINARLNSASRSRSANMIR\n", + " QGANGSDSNMSSSPVSGNSNTPFNKFPNSVSRNTHFESKSPHPNYSRTPHETYSKASSK\n", + " NVPLSPPKQRVVNEHALNIMSEKLQRTNLKEQTPEMDIENSSQNLPFSPMKISPIRASP\n", + " VKTIPSSPSPTTNIFSAPLNNITNCTPMEDEWGEEGF\"\n", + " 3'UTR 2418..2539\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " primer_bind 1..21\n", + " /label=\"name\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer\n", + " sequence:ACCATGTCGACAAGCCATATCCAACCACCAT\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + " primer_bind complement(2518..2548)\n", + " /label=\"name_rc\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer\n", + " sequence:ATGGCGCGCCGTTTTTTTTTAGGTGTAAATAGTCTTTTAA\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 accatgtcga caagccatat ccaaccacca tttttgtgcc aagcttttat gcaaggttaa\n", + " 61 ttccttgtac tgcttgttat gttataatat atcaacatct taacagtttt catatcttcc\n", + " 121 tttatattct attaattgaa tttcaaacat cgttttattg agctcattta catcaaccgg\n", + " 181 ttcaatgcaa acagtaatga tggatgacat tcaaagcact gattctattg ctgaaaaaga\n", + " 241 taatcactct aataatgaat ctaactttac ttggaaagcg tttcgtgaac aagtggaaaa\n", + " 301 gcatttttct aaaattgaaa ggcttcacca agtccttgga acagatggag acaattcatc\n", + " 361 attatttgag ttgtttacaa cggcaatgaa tgcccagctt catgaaatgg aacagtgcca\n", + " 421 gaaaaaactt gaagatgact gtcagcaaag aattgattca atcagatttt tggtttcctc\n", + " 481 attaaagtta acggatgata cttctagtct caaaattgag tctcctttaa ttcagtgttt\n", + " 541 gaatcgtttg tcaatggtag aaggacaata tatggcacag tatgatcaaa agttaagtac\n", + " 601 gattaaaggt atgtaatcgt ctttaattta gacttgtgtt ttaactgatg tatagaaatg\n", + " 661 tatcacaaat tggagtcata ttgtaaccgc ttaggaagtc cgttcgtttt acctgatttt\n", + " 721 gagaattcat ttttatctga tgtatccgat gcttttactg aatctttgag aggacgcatc\n", + " 781 aacgaagccg aaaaggagat tgatgcgaga ttagaggtta ttaattcctt tgaagaagaa\n", + " 841 attttgggtt tgtggtctga actcggtgtt gagcccgctg atgttccaca atacgaacaa\n", + " 901 ttgcttgaat cccatactaa tcgaccaaat gatgtttatg ttactcaaga acttatcgac\n", + " 961 caactttgca agcaaaaaga agttttttcc gctgaaaaag aaaagagaag tgatcattta\n", + " 1021 aaaagtatac aatcagaagt tagcaacttg tggaataagc ttcaagtttc tcccaatgaa\n", + " 1081 caaagtcaat ttggcgattc atcaaacatt aatcaagaaa atatttcatt atgggaaact\n", + " 1141 gaacttgaaa aacttcatca gttaaaaaag gagcatttac ccattttttt agaagactgt\n", + " 1201 cgtcaacaaa ttcttcagct ttgggattct ctgttttatt cagaagaaca aagaaagtcc\n", + " 1261 tttacaccta tgtatgaaga cattattaca gagcaggttc ttacggccca tgaaaactat\n", + " 1321 ataaagcaac tagaggccga agtttctgct aataagtcct ttttaagctt aattaatcgc\n", + " 1381 tatgcctctt taatagaagg aaagaaagag cttgaagcta gttctaatga tgcctctcgt\n", + " 1441 ctaacacaac ggggacgccg ggacccaggt ttacttctac gtgaagagaa aatccgtaag\n", + " 1501 cgactttcta gagaacttcc taaggttcag tcgctgctta taccagagat tacagcatgg\n", + " 1561 gaagaaagaa atggaaggac gttccttttt tatgatgaac cacttctcaa gatttgccaa\n", + " 1621 gaggccactc aaccaaaatc attatataga agtgcaagtg ctgccgcaaa ccgcccgaaa\n", + " 1681 acagcaacta caacggactc tgttaataga acaccttctc aacgagggcg tgtagctgta\n", + " 1741 ccttcaacac caagtgttag gtccgcttct cgagctatga cgagtccaag gacaccgctt\n", + " 1801 cctagagtaa aaaacactca aaatccaagt cgttccatta gtgcagaacc gccatcagca\n", + " 1861 accagtaccg ccaatagaag acaccccact gctaatcgaa ttgatataaa cgctagatta\n", + " 1921 aacagtgcta gtcggtctcg aagcgcgaac atgataagac aaggggcaaa tggtagtgac\n", + " 1981 agcaatatgt cttcttcacc cgtttctgga aattccaata ccccttttaa caagtttcca\n", + " 2041 aattctgtat ctcgcaatac acattttgaa tccaagtcac cgcacccaaa ttactctcga\n", + " 2101 actcctcatg aaacgtattc aaaggcttca tctaagaacg tcccattaag tcctccaaag\n", + " 2161 cagcgtgtag ttaatgaaca cgctttaaat attatgtcgg aaaaattgca aagaactaat\n", + " 2221 ctgaaagaac aaacacccga gatggacatt gaaaacagct cgcagaacct tcctttttct\n", + " 2281 cctatgaaga tatcccccat aagagcatca cccgtaaaga caattccatc atcaccgtcc\n", + " 2341 cccactacca acattttttc tgctccactc aacaatatta caaattgtac accgatggag\n", + " 2401 gatgaatggg gagaagaagg cttttaagct tcttatttac ctaatcgatc aaatttaaat\n", + " 2461 atacatattt ttgcatatga atacagcata tagataattc ataaaagttt attaactgag\n", + " 2521 gtcataatta aaagactatt tacacctaaa aaaaaacggc gcgccat\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Performing a PCR to check that the primers are specific. An error message is returned if otherwise.\n", + "\n", + "pcr_product = pcr(fwd_primer_ase1, rvs_primer_ase1, pombe_chromosome_I)\n", + "\n", + "# Printing out the PCR results\n", + "\n", + "print(pcr_product.format(\"gb\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(Dseqrecord(-30), Dseqrecord(-3916))\n", + "(Dseqrecord(-10), Dseqrecord(-2557), Dseqrecord(-8))\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Cleaving the cloning vector with restriction enzymes\n", + "\n", + "plamsid_digests = vector.cut(SalI, AscI)\n", + "\n", + "# Cleaving the gene fragment with restriction enzymes\n", + "\n", + "gene_digests = Dseqrecord(pcr_product).cut(SalI, AscI)\n", + "\n", + "# Printing out the digests\n", + "print(plamsid_digests) \n", + "print(gene_digests)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS name 6465 bp DNA circular UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION description.\n", + "ACCESSION id\n", + "VERSION id\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 52..1408\n", + " /label=\"kanMX\"\n", + " /note=\"yeast selectable marker conferring kanamycin\n", + " resistance (Wach et al., 1994)\"\n", + " promoter 52..395\n", + " /label=\"TEF promoter\"\n", + " /note=\"Ashbya gossypii TEF promoter\"\n", + " CDS 396..1205\n", + " /codon_start=1\n", + " /gene=\"aph(3')-Ia\"\n", + " /product=\"aminoglycoside phosphotransferase\"\n", + " /label=\"KanR\"\n", + " /note=\"confers resistance to kanamycin\"\n", + " /translation=\"MGKEKTHVSRPRLNSNMDADLYGYKWARDNVGQSGATIYRLYGKP\n", + " DAPELFLKHGKGSVANDVTDEMVRLNWLTEFMPLPTIKHFIRTPDDAWLLTTAIPGKTA\n", + " FQVLEEYPDSGENIVDALAVFLRRLHSIPVCNCPFNSDRVFRLAQAQSRMNNGLVDASD\n", + " FDDERNGWPVEQVWKEMHKLLPFSPDSVVTHGDFSLDNLIFDEGKLIGCIDVGRVGIAD\n", + " RYQDLAILWNCLGEFSPSLQKRLFQKYGIDNPDMNKLQFHLMLDEFF\"\n", + " primer_bind complement(463..482)\n", + " /label=\"Kan-R\"\n", + " /note=\"Kanamycin resistance gene, reverse primer\"\n", + " terminator 1211..1408\n", + " /label=\"TEF terminator\"\n", + " /note=\"Ashbya gossypii TEF terminator\"\n", + " primer_bind complement(1512..1531)\n", + " /label=\"T7\"\n", + " /note=\"T7 promoter, forward primer\"\n", + " promoter complement(1513..1531)\n", + " /label=\"T7 promoter\"\n", + " /note=\"promoter for bacteriophage T7 RNA polymerase\"\n", + " primer_bind complement(1618..1635)\n", + " /label=\"L4440\"\n", + " /note=\"L4440 vector, forward primer\"\n", + " rep_origin complement(1789..2377)\n", + " /direction=LEFT\n", + " /label=\"ori\"\n", + " /note=\"high-copy-number ColE1/pMB1/pBR322/pUC origin of\n", + " replication\"\n", + " primer_bind complement(1869..1888)\n", + " /label=\"pBR322ori-F\"\n", + " /note=\"pBR322 origin, forward primer\"\n", + " CDS complement(2548..3408)\n", + " /codon_start=1\n", + " /gene=\"bla\"\n", + " /product=\"beta-lactamase\"\n", + " /label=\"AmpR\"\n", + " /note=\"confers resistance to ampicillin, carbenicillin, and\n", + " related antibiotics\"\n", + " /translation=\"MSIQHFRVALIPFFAAFCLPVFAHPETLVKVKDAEDQLGARVGYI\n", + " ELDLNSGKILESFRPEERFPMMSTFKVLLCGAVLSRIDAGQEQLGRRIHYSQNDLVEYS\n", + " PVTEKHLTDGMTVRELCSAAITMSDNTAANLLLTTIGGPKELTAFLHNMGDHVTRLDRW\n", + " EPELNEAIPNDERDTTMPVAMATTLRKLLTGELLTLASRQQLIDWMEADKVAGPLLRSA\n", + " LPAGWFIADKSGAGERGSRGIIAALGPDGKPSRIVVIYTTGSQATMDERNRQIAEIGAS\n", + " LIKHW\"\n", + " primer_bind 3171..3190\n", + " /label=\"Amp-R\"\n", + " /note=\"Ampicillin resistance gene, reverse primer\"\n", + " promoter complement(3409..3513)\n", + " /gene=\"bla\"\n", + " /label=\"AmpR promoter\"\n", + " primer_bind 3581..3599\n", + " /label=\"pBRforEco\"\n", + " /note=\"pBR322 vectors, upsteam of EcoRI site, forward\n", + " primer\"\n", + " primer_bind complement(3637..3659)\n", + " /label=\"pGEX 3'\"\n", + " /note=\"pGEX vectors, reverse primer\"\n", + " primer_bind 3759..3778\n", + " /label=\"pRS-marker\"\n", + " /note=\"pRS vectors, use to sequence yeast selectable\n", + " marker\"\n", + " promoter 3859..3877\n", + " /label=\"SP6 promoter\"\n", + " /note=\"promoter for bacteriophage SP6 RNA polymerase\"\n", + " primer_bind 3859..3876\n", + " /label=\"SP6\"\n", + " /note=\"SP6 promoter, forward primer\"\n", + " CDS join(4081..4504,4552..6323)\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " /codon_start=1\n", + " /product=\"antiparallel microtubule cross-linking factor\n", + " Ase1\"\n", + " /protein_id=\"CAC21482.1\"\n", + " /translation=\"MQTVMMDDIQSTDSIAEKDNHSNNESNFTWKAFREQVEKHFSKIE\n", + " RLHQVLGTDGDNSSLFELFTTAMNAQLHEMEQCQKKLEDDCQQRIDSIRFLVSSLKLTD\n", + " DTSSLKIESPLIQCLNRLSMVEGQYMAQYDQKLSTIKEMYHKLESYCNRLGSPFVLPDF\n", + " ENSFLSDVSDAFTESLRGRINEAEKEIDARLEVINSFEEEILGLWSELGVEPADVPQYE\n", + " QLLESHTNRPNDVYVTQELIDQLCKQKEVFSAEKEKRSDHLKSIQSEVSNLWNKLQVSP\n", + " NEQSQFGDSSNINQENISLWETELEKLHQLKKEHLPIFLEDCRQQILQLWDSLFYSEEQ\n", + " RKSFTPMYEDIITEQVLTAHENYIKQLEAEVSANKSFLSLINRYASLIEGKKELEASSN\n", + " DASRLTQRGRRDPGLLLREEKIRKRLSRELPKVQSLLIPEITAWEERNGRTFLFYDEPL\n", + " LKICQEATQPKSLYRSASAAANRPKTATTTDSVNRTPSQRGRVAVPSTPSVRSASRAMT\n", + " SPRTPLPRVKNTQNPSRSISAEPPSATSTANRRHPTANRIDINARLNSASRSRSANMIR\n", + " QGANGSDSNMSSSPVSGNSNTPFNKFPNSVSRNTHFESKSPHPNYSRTPHETYSKASSK\n", + " NVPLSPPKQRVVNEHALNIMSEKLQRTNLKEQTPEMDIENSSQNLPFSPMKISPIRASP\n", + " VKTIPSSPSPTTNIFSAPLNNITNCTPMEDEWGEEGF\"\n", + " 3'UTR 6324..6445\n", + " /gene=\"ase1\"\n", + " /locus_tag=\"SPOM_SPAPB1A10.09\"\n", + " primer_bind complement(6424..6454)\n", + " /label=\"name_rc\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer\n", + " sequence:ATGGCGCGCCGTTTTTTTTTAGGTGTAAATAGTCTTTTAA\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 cgcgccagat ctgtttagct tgcctcgtcc ccgccgggtc acccggccag cgacatggag\n", + " 61 gcccagaata ccctccttga cagtcttgac gtgcgcagct caggggcatg 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5401 cgtaagcgac tttctagaga acttcctaag gttcagtcgc tgcttatacc agagattaca\n", + " 5461 gcatgggaag aaagaaatgg aaggacgttc cttttttatg atgaaccact tctcaagatt\n", + " 5521 tgccaagagg ccactcaacc aaaatcatta tatagaagtg caagtgctgc cgcaaaccgc\n", + " 5581 ccgaaaacag caactacaac ggactctgtt aatagaacac cttctcaacg agggcgtgta\n", + " 5641 gctgtacctt caacaccaag tgttaggtcc gcttctcgag ctatgacgag tccaaggaca\n", + " 5701 ccgcttccta gagtaaaaaa cactcaaaat ccaagtcgtt ccattagtgc agaaccgcca\n", + " 5761 tcagcaacca gtaccgccaa tagaagacac cccactgcta atcgaattga tataaacgct\n", + " 5821 agattaaaca gtgctagtcg gtctcgaagc gcgaacatga taagacaagg ggcaaatggt\n", + " 5881 agtgacagca atatgtcttc ttcacccgtt tctggaaatt ccaatacccc ttttaacaag\n", + " 5941 tttccaaatt ctgtatctcg caatacacat tttgaatcca agtcaccgca cccaaattac\n", + " 6001 tctcgaactc ctcatgaaac gtattcaaag gcttcatcta agaacgtccc attaagtcct\n", + " 6061 ccaaagcagc gtgtagttaa tgaacacgct ttaaatatta tgtcggaaaa attgcaaaga\n", + " 6121 actaatctga aagaacaaac acccgagatg gacattgaaa 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+ "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/Gibson.ipynb b/docs/notebooks/Gibson.ipynb new file mode 100644 index 00000000..d0bc9a8a --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Gibson.ipynb @@ -0,0 +1,142 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Gibson Assembly in pydna\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "Gibson Assembly is a powerful method to assemble multiple DNA fragments into a single, continuous sequence in a seamless, one-step reaction. Developed by Daniel Gibson and colleagues in 2009, this method has been widely applied to work in molecular cloning, biotechnology, and synthetic biology. \n", + "\n", + "`pydna` provides the `Assembly` class to simulate the assembly of DNA sequences. Below is an example fpr performing Gibson Assembly with pre-existing DNA fragments, followed by primer design for generating these fragments via the `pcr` method, if needed.\n", + "\n", + "The `Assembly` takes the following arguments:\n", + " * `frags`: list of DNA fragments as `Dseqrecord` objects\n", + " * `limit`: the minimum sequence homology required.\n", + " * `algorithm`: the function used to find homology regions between DNA fragments. For Gibson Assembly, we use the `terminal_overlap` function, which finds homology regions only at the terminal regions. By default, the `Assembly` class uses the `common_sub_strings` function to find homology regions, which finds homology anywhere, as it could happen in a homologous recombination event.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Assembly\n", + "fragments..: 33bp 34bp 35bp\n", + "limit(bp)..: 14\n", + "G.nodes....: 6\n", + "algorithm..: terminal_overlap\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from pydna.assembly import Assembly\n", + "from pydna.common_sub_strings import terminal_overlap\n", + "\n", + "#Creating example Dseqrecord sequences\n", + "fragment1 = Dseqrecord(\"acgatgctatactgCCCCCtgtgctgtgctcta\")\n", + "fragment2 = Dseqrecord(\"tgtgctgtgctctaTTTTTtattctggctgtatc\")\n", + "fragment3 = Dseqrecord(\"tattctggctgtatcGGGGGtacgatgctatactg\")\n", + "\n", + "#Creating a list of sequences to assemble\n", + "fragments = [fragment1, fragment2, fragment3]\n", + "\n", + "#Performing Gibson assembly, with a minimum shared homology of 14bp\n", + "assembly = Assembly(fragments, limit=14, algorithm=terminal_overlap)\n", + "\n", + "#Displaying the assembled product\n", + "print(assembly)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The printed output shows the length of each fragment provided to the assembly, the minimum length required for sequence homology search, the number of nodes (number of overlapping regions), and the algorithm used for sequence homology search. Please refer to the full `Assembly` module documentation for more information on the algorithm applied.\n", + "\n", + "To make a circular sequence from an `Assembly`, pydna provides the `assemble_circular` method. The assembled sequence can be printed as normal, as `Dseqrecord` objects. Note that the `assemble_circular` method returns a list, where the two elements are reverse complement of each other." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Dseqrecord\n", + "circular: True\n", + "size: 59\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(o59)\n", + "acga..GGGt\n", + "tgct..CCCa\n", + "\n", + "Dseqrecord\n", + "circular: True\n", + "size: 59\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(o59)\n", + "taga..AAAA\n", + "atct..TTTT\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.contig import Contig\n", + "\n", + "#Circularizing the assembled sequence\n", + "assembly_circ = assembly.assemble_circular()\n", + "\n", + "#Printing the sequence records\n", + "print(assembly_circ[0])\n", + "print()\n", + "print(assembly_circ[1])\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Please refer to the Example_Gibson page for an example of a completed workflow for modelling Gibson Assembly using pydna. " + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/Importing_Seqs.ipynb b/docs/notebooks/Importing_Seqs.ipynb new file mode 100644 index 00000000..153f3738 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/Importing_Seqs.ipynb @@ -0,0 +1,383 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Importing and viewing sequence files in pydna\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "pydna can be used to work with FASTA, Genbank, EMBL, and snapgene files (.fasta, .gb, .embl, .dna). You can read these files into a `Dseqrecord` that one can view and work with. You can also instantiate `Dseqrecord` objects with strings.\n", + "\n", + "## Importing Sequence Files\n", + "\n", + "To import files into pydna is simple. pydna provides the `parse` method to read all DNA sequences in a file into a list. As an input, `parse` can take:\n", + "\n", + "* The path to a file from your computer\n", + "* A python string with the file content.\n", + "\n", + "The following code shows an example of how to use the `parse` function to import a FASTA file." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + ">lcl|U49845.1_cds_AAA98665.1_1 [protein=TCP1-beta] [frame=3] [protein_id=AAA98665.1] [location=<1..206] [gbkey=CDS]\n", + "TCCTCCATATACAACGGTATCTCCACCTCAGGTTTAGATCTCAACAACGGAACCATTGCC\n", + "GACATGAGACAGTTAGGTATCGTCGAGAGTTACAAGCTAAAACGAGCAGTAGTCAGCTCT\n", + "GCATCTGAAGCCGCTGAAGTTCTACTAAGGGTGGATAACATCATCCGTGCAAGACCAAGA\n", + "ACCGCCAATAGACAACATATGTAA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.parsers import parse\n", + "\n", + "#Import your file into python using its path\n", + "file_path = \"./U49845.fasta\"\n", + "files = parse(file_path)\n", + "\n", + "#Show your FASTA file in python\n", + "print(files[0].format(\"fasta\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Note that `parse` returns a `list` object, hence requiring `[0]` to take the first element of the list. When you have a FASTA file that contains multiple sequences, you can index the list accordingly (e.g `[0]`, `[1]`, ...)\n", + "\n", + "The last line of code uses the `format` method to generate a string representation of the sequence as a FASTA file." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Another example, using a GenBank file ([U49845](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nucleotide/U49845)), is shown below." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 29-OCT-2018\n", + "DEFINITION Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p\n", + " (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds.\n", + "ACCESSION U49845\n", + "VERSION U49845.1\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE Saccharomyces cerevisiae (brewer's yeast)\n", + " ORGANISM Saccharomyces cerevisiae\n", + " Eukaryota; Fungi; Dikarya; Ascomycota; Saccharomycotina;\n", + " Saccharomycetes; Saccharomycetales; Saccharomycetaceae;\n", + " Saccharomyces.\n", + "REFERENCE 1 (bases 1 to 5028)\n", + " AUTHORS Roemer,T., Madden,K., Chang,J. and Snyder,M.\n", + " TITLE Selection of axial growth sites in yeast requires Axl2p, a novel\n", + " plasma membrane glycoprotein\n", + " JOURNAL Genes Dev. 10 (7), 777-793 (1996)\n", + " PUBMED 8846915\n", + "REFERENCE 2 (bases 1 to 5028)\n", + " AUTHORS Roemer,T.\n", + " TITLE Direct Submission\n", + " JOURNAL Submitted (22-FEB-1996) Biology, Yale University, New Haven, CT\n", + " 06520, USA\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " source 1..5028\n", + " /organism=\"Saccharomyces cerevisiae\"\n", + " /mol_type=\"genomic DNA\"\n", + " /db_xref=\"taxon:4932\"\n", + " /chromosome=\"IX\"\n", + " mRNA <1..>206\n", + " /product=\"TCP1-beta\"\n", + " CDS <1..206\n", + " /codon_start=3\n", + " /product=\"TCP1-beta\"\n", + " /protein_id=\"AAA98665.1\"\n", + " /translation=\"SSIYNGISTSGLDLNNGTIADMRQLGIVESYKLKRAVVSSASEAA\n", + " EVLLRVDNIIRARPRTANRQHM\"\n", + " gene <687..>3158\n", + " /gene=\"AXL2\"\n", + " mRNA <687..>3158\n", + " /gene=\"AXL2\"\n", + " /product=\"Axl2p\"\n", + " CDS 687..3158\n", + " /gene=\"AXL2\"\n", + " /note=\"plasma membrane glycoprotein\"\n", + " /codon_start=1\n", + " /product=\"Axl2p\"\n", + " /protein_id=\"AAA98666.1\"\n", + " /translation=\"MTQLQISLLLTATISLLHLVVATPYEAYPIGKQYPPVARVNESFT\n", + " FQISNDTYKSSVDKTAQITYNCFDLPSWLSFDSSSRTFSGEPSSDLLSDANTTLYFNVI\n", + " LEGTDSADSTSLNNTYQFVVTNRPSISLSSDFNLLALLKNYGYTNGKNALKLDPNEVFN\n", + " VTFDRSMFTNEESIVSYYGRSQLYNAPLPNWLFFDSGELKFTGTAPVINSAIAPETSYS\n", + " FVIIATDIEGFSAVEVEFELVIGAHQLTTSIQNSLIINVTDTGNVSYDLPLNYVYLDDD\n", + " PISSDKLGSINLLDAPDWVALDNATISGSVPDELLGKNSNPANFSVSIYDTYGDVIYFN\n", + " FEVVSTTDLFAISSLPNINATRGEWFSYYFLPSQFTDYVNTNVSLEFTNSSQDHDWVKF\n", + " QSSNLTLAGEVPKNFDKLSLGLKANQGSQSQELYFNIIGMDSKITHSNHSANATSTRSS\n", + " HHSTSTSSYTSSTYTAKISSTSAAATSSAPAALPAANKTSSHNKKAVAIACGVAIPLGV\n", + " ILVALICFLIFWRRRRENPDDENLPHAISGPDLNNPANKPNQENATPLNNPFDDDASSY\n", + " DDTSIARRLAALNTLKLDNHSATESDISSVDEKRDSLSGMNTYNDQFQSQSKEELLAKP\n", + " PVQPPESPFFDPQNRSSSVYMDSEPAVNKSWRYTGNLSPVSDIVRDSYGSQKTVDTEKL\n", + " FDLEAPEKEKRTSRDVTMSSLDPWNSNISPSPVRKSVTPSPYNVTKHRNRHLQNIQDSQ\n", + " SGKNGITPTTMSTSSSDDFVPVKDGENFCWVHSMEPDRRPSKKRLVDFSNKSNVNVGQV\n", + " KDIHGRIPEML\"\n", + " gene complement(<3300..>4037)\n", + " /gene=\"REV7\"\n", + " mRNA complement(<3300..>4037)\n", + " /gene=\"REV7\"\n", + " /product=\"Rev7p\"\n", + " CDS complement(3300..4037)\n", + " /gene=\"REV7\"\n", + " /codon_start=1\n", + " /product=\"Rev7p\"\n", + " /protein_id=\"AAA98667.1\"\n", + " /translation=\"MNRWVEKWLRVYLKCYINLILFYRNVYPPQSFDYTTYQSFNLPQF\n", + " VPINRHPALIDYIEELILDVLSKLTHVYRFSICIINKKNDLCIEKYVLDFSELQHVDKD\n", + " DQIITETEVFDEFRSSLNSLIMHLEKLPKVNDDTITFEAVINAIELELGHKLDRNRRVD\n", + " SLEEKAEIERDSNWVKCQEDENLPDNNGFQPPKIKLTSLVGSDVGPLIIHQFSEKLISG\n", + " DDKILNGVYSQYEEGESIFGSLF\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 gatcctccat atacaacggt atctccacct caggtttaga tctcaacaac ggaaccattg\n", + " 61 ccgacatgag acagttaggt atcgtcgaga gttacaagct aaaacgagca gtagtcagct\n", + " 121 ctgcatctga agccgctgaa gttctactaa gggtggataa catcatccgt gcaagaccaa\n", + " 181 gaaccgccaa tagacaacat atgtaacata tttaggatat acctcgaaaa taataaaccg\n", + " 241 ccacactgtc attattataa ttagaaacag aacgcaaaaa ttatccacta tataattcaa\n", + " 301 agacgcgaaa aaaaaagaac aacgcgtcat agaacttttg gcaattcgcg tcacaaataa\n", + " 361 attttggcaa cttatgtttc ctcttcgagc agtactcgag ccctgtctca agaatgtaat\n", + " 421 aatacccatc gtaggtatgg ttaaagatag catctccaca acctcaaagc tccttgccga\n", + " 481 gagtcgccct cctttgtcga gtaattttca cttttcatat gagaacttat tttcttattc\n", + " 541 tttactctca catcctgtag tgattgacac tgcaacagcc accatcacta gaagaacaga\n", + " 601 acaattactt aatagaaaaa ttatatcttc ctcgaaacga tttcctgctt ccaacatcta\n", + " 661 cgtatatcaa gaagcattca cttaccatga cacagcttca gatttcatta ttgctgacag\n", + " 721 ctactatatc actactccat ctagtagtgg ccacgcccta tgaggcatat cctatcggaa\n", + " 781 aacaataccc cccagtggca agagtcaatg aatcgtttac atttcaaatt tccaatgata\n", + " 841 cctataaatc gtctgtagac aagacagctc aaataacata caattgcttc gacttaccga\n", + " 901 gctggctttc gtttgactct agttctagaa cgttctcagg tgaaccttct tctgacttac\n", + " 961 tatctgatgc gaacaccacg ttgtatttca atgtaatact cgagggtacg gactctgccg\n", + " 1021 acagcacgtc tttgaacaat acataccaat ttgttgttac aaaccgtcca tccatctcgc\n", + " 1081 tatcgtcaga tttcaatcta ttggcgttgt taaaaaacta tggttatact aacggcaaaa\n", + " 1141 acgctctgaa actagatcct aatgaagtct tcaacgtgac ttttgaccgt tcaatgttca\n", + " 1201 ctaacgaaga atccattgtg tcgtattacg gacgttctca gttgtataat gcgccgttac\n", + " 1261 ccaattggct gttcttcgat tctggcgagt tgaagtttac tgggacggca ccggtgataa\n", + " 1321 actcggcgat tgctccagaa acaagctaca gttttgtcat catcgctaca gacattgaag\n", + " 1381 gattttctgc cgttgaggta gaattcgaat tagtcatcgg ggctcaccag ttaactacct\n", + " 1441 ctattcaaaa tagtttgata atcaacgtta ctgacacagg taacgtttca tatgacttac\n", + " 1501 ctctaaacta tgtttatctc gatgacgatc ctatttcttc tgataaattg ggttctataa\n", + " 1561 acttattgga tgctccagac tgggtggcat tagataatgc taccatttcc gggtctgtcc\n", + " 1621 cagatgaatt actcggtaag aactccaatc ctgccaattt ttctgtgtcc atttatgata\n", + " 1681 cttatggtga tgtgatttat ttcaacttcg aagttgtctc cacaacggat ttgtttgcca\n", + " 1741 ttagttctct tcccaatatt aacgctacaa ggggtgaatg gttctcctac tattttttgc\n", + " 1801 cttctcagtt tacagactac gtgaatacaa acgtttcatt agagtttact aattcaagcc\n", + " 1861 aagaccatga ctgggtgaaa ttccaatcat ctaatttaac attagctgga gaagtgccca\n", + " 1921 agaatttcga caagctttca ttaggtttga aagcgaacca aggttcacaa tctcaagagc\n", + " 1981 tatattttaa catcattggc atggattcaa agataactca ctcaaaccac agtgcgaatg\n", + " 2041 caacgtccac aagaagttct caccactcca cctcaacaag ttcttacaca tcttctactt\n", + " 2101 acactgcaaa aatttcttct acctccgctg ctgctacttc ttctgctcca gcagcgctgc\n", + " 2161 cagcagccaa taaaacttca tctcacaata aaaaagcagt agcaattgcg tgcggtgttg\n", + " 2221 ctatcccatt aggcgttatc ctagtagctc tcatttgctt cctaatattc tggagacgca\n", + " 2281 gaagggaaaa tccagacgat gaaaacttac cgcatgctat tagtggacct gatttgaata\n", + " 2341 atcctgcaaa taaaccaaat caagaaaacg ctacaccttt gaacaacccc tttgatgatg\n", + " 2401 atgcttcctc gtacgatgat acttcaatag caagaagatt ggctgctttg aacactttga\n", + " 2461 aattggataa ccactctgcc actgaatctg atatttccag cgtggatgaa aagagagatt\n", + " 2521 ctctatcagg tatgaataca tacaatgatc agttccaatc ccaaagtaaa gaagaattat\n", + " 2581 tagcaaaacc cccagtacag cctccagaga gcccgttctt tgacccacag aataggtctt\n", + " 2641 cttctgtgta tatggatagt gaaccagcag taaataaatc ctggcgatat actggcaacc\n", + " 2701 tgtcaccagt ctctgatatt gtcagagaca gttacggatc acaaaaaact gttgatacag\n", + " 2761 aaaaactttt cgatttagaa gcaccagaga aggaaaaacg tacgtcaagg gatgtcacta\n", + " 2821 tgtcttcact ggacccttgg aacagcaata ttagcccttc tcccgtaaga aaatcagtaa\n", + " 2881 caccatcacc atataacgta acgaagcatc gtaaccgcca cttacaaaat attcaagact\n", + " 2941 ctcaaagcgg taaaaacgga atcactccca caacaatgtc aacttcatct tctgacgatt\n", + " 3001 ttgttccggt taaagatggt gaaaattttt gctgggtcca tagcatggaa ccagacagaa\n", + " 3061 gaccaagtaa gaaaaggtta gtagattttt caaataagag taatgtcaat gttggtcaag\n", + " 3121 ttaaggacat tcacggacgc atcccagaaa tgctgtgatt atacgcaacg atattttgct\n", + " 3181 taattttatt ttcctgtttt attttttatt agtggtttac agatacccta tattttattt\n", + " 3241 agtttttata cttagagaca tttaatttta attccattct tcaaatttca tttttgcact\n", + " 3301 taaaacaaag atccaaaaat gctctcgccc tcttcatatt gagaatacac tccattcaaa\n", + " 3361 attttgtcgt caccgctgat taatttttca ctaaactgat gaataatcaa aggccccacg\n", + " 3421 tcagaaccga ctaaagaagt gagttttatt ttaggaggtt gaaaaccatt attgtctggt\n", + " 3481 aaattttcat cttcttgaca tttaacccag tttgaatccc tttcaatttc tgctttttcc\n", + " 3541 tccaaactat cgaccctcct gtttctgtcc aacttatgtc ctagttccaa ttcgatcgca\n", + " 3601 ttaataactg cttcaaatgt tattgtgtca tcgttgactt taggtaattt ctccaaatgc\n", + " 3661 ataatcaaac tatttaagga agatcggaat tcgtcgaaca cttcagtttc cgtaatgatc\n", + " 3721 tgatcgtctt tatccacatg ttgtaattca ctaaaatcta aaacgtattt ttcaatgcat\n", + " 3781 aaatcgttct ttttattaat aatgcagatg gaaaatctgt aaacgtgcgt taatttagaa\n", + " 3841 agaacatcca gtataagttc ttctatatag tcaattaaag caggatgcct attaatggga\n", + " 3901 acgaactgcg gcaagttgaa tgactggtaa gtagtgtagt cgaatgactg aggtgggtat\n", + " 3961 acatttctat aaaataaaat caaattaatg tagcatttta agtataccct cagccacttc\n", + " 4021 tctacccatc tattcataaa gctgacgcaa cgattactat tttttttttc ttcttggatc\n", + " 4081 tcagtcgtcg caaaaacgta taccttcttt ttccgacctt ttttttagct ttctggaaaa\n", + " 4141 gtttatatta gttaaacagg gtctagtctt agtgtgaaag ctagtggttt cgattgactg\n", + " 4201 atattaagaa agtggaaatt aaattagtag tgtagacgta tatgcatatg tatttctcgc\n", + " 4261 ctgtttatgt ttctacgtac ttttgattta tagcaagggg aaaagaaata catactattt\n", + " 4321 tttggtaaag gtgaaagcat aatgtaaaag ctagaataaa atggacgaaa taaagagagg\n", + " 4381 cttagttcat cttttttcca aaaagcaccc aatgataata actaaaatga aaaggatttg\n", + " 4441 ccatctgtca gcaacatcag ttgtgtgagc aataataaaa tcatcacctc cgttgccttt\n", + " 4501 agcgcgtttg tcgtttgtat cttccgtaat tttagtctta tcaatgggaa tcataaattt\n", + " 4561 tccaatgaat tagcaatttc gtccaattct ttttgagctt cttcatattt gctttggaat\n", + " 4621 tcttcgcact tcttttccca ttcatctctt tcttcttcca aagcaacgat ccttctaccc\n", + " 4681 atttgctcag agttcaaatc ggcctctttc agtttatcca ttgcttcctt cagtttggct\n", + " 4741 tcactgtctt ctagctgttg ttctagatcc tggtttttct tggtgtagtt ctcattatta\n", + " 4801 gatctcaagt tattggagtc ttcagccaat tgctttgtat cagacaattg actctctaac\n", + " 4861 ttctccactt cactgtcgag ttgctcgttt ttagcggaca aagatttaat ctcgttttct\n", + " 4921 ttttcagtgt tagattgctc taattctttg agctgttctc tcagctcctc atatttttct\n", + " 4981 tgccatgact cagattctaa ttttaagcta ttcaatttct ctttgatc\n", + "//" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from pydna.parsers import parse\n", + "\n", + "file_path = \"./U49845.gb\"\n", + "files = parse(file_path)\n", + "\n", + "# Convert the Dseqrecord object into a formatted string in GenBank format\n", + "files[0].format(\"gb\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Now, you can work with the sequence record using pydna, using the `Dseqrecord` class. `Dseqrecord` provides ways to highlight regions of interest on the sequence, adding new features to the record, removing features, and creating new `Dseqrecord` objects to store and export your changes. Please refer to the `Dseq_Features` notebook for more information." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Importing Sequences from Strings\n", + "\n", + "`parse` also allows sequences to be read from a string alone. This could be useful to read FASTA sequences obtained from GenBank APIs. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + ">lcl|U49845.1_cds_AAA98667.1_3 [gene=REV7] [protein=Rev7p] [protein_id=AAA98667.1] [location=complement(3300..4037)] [gbkey=CDS]\n", + "ATGAATAGATGGGTAGAGAAGTGGCTGAGGGTATACTTAAAATGCTACATTAATTTGATT\n", + "TTATTTTATAGAAATGTATACCCACCTCAGTCATTCGACTACACTACTTACCAGTCATTC\n", + "AACTTGCCGCAGTTCGTTCCCATTAATAGGCATCCTGCTTTAATTGACTATATAGAAGAA\n", + "CTTATACTGGATGTTCTTTCTAAATTAACGCACGTTTACAGATTTTCCATCTGCATTATT\n", + "AATAAAAAGAACGATTTATGCATTGAAAAATACGTTTTAGATTTTAGTGAATTACAACAT\n", + "GTGGATAAAGACGATCAGATCATTACGGAAACTGAAGTGTTCGACGAATTCCGATCTTCC\n", + "TTAAATAGTTTGATTATGCATTTGGAGAAATTACCTAAAGTCAACGATGACACAATAACA\n", + "TTTGAAGCAGTTATTAATGCGATCGAATTGGAACTAGGACATAAGTTGGACAGAAACAGG\n", + "AGGGTCGATAGTTTGGAGGAAAAAGCAGAAATTGAAAGGGATTCAAACTGGGTTAAATGT\n", + "CAAGAAGATGAAAATTTACCAGACAATAATGGTTTTCAACCTCCTAAAATAAAACTCACT\n", + "TCTTTAGTCGGTTCTGACGTGGGGCCTTTGATTATTCATCAGTTTAGTGAAAAATTAATC\n", + "AGCGGTGACGACAAAATTTTGAATGGAGTGTATTCTCAATATGAAGAGGGCGAGAGCATT\n", + "TTTGGATCTTTGTTTTAA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.parsers import parse\n", + "\n", + "my_record = parse(\n", + "'''\n", + ">lcl|U49845.1_cds_AAA98667.1_3 [gene=REV7] [protein=Rev7p] [protein_id=AAA98667.1] [location=complement(3300..4037)] [gbkey=CDS]\n", + "ATGAATAGATGGGTAGAGAAGTGGCTGAGGGTATACTTAAAATGCTACATTAATTTGATTTTATTTTATA\n", + "GAAATGTATACCCACCTCAGTCATTCGACTACACTACTTACCAGTCATTCAACTTGCCGCAGTTCGTTCC\n", + "CATTAATAGGCATCCTGCTTTAATTGACTATATAGAAGAACTTATACTGGATGTTCTTTCTAAATTAACG\n", + "CACGTTTACAGATTTTCCATCTGCATTATTAATAAAAAGAACGATTTATGCATTGAAAAATACGTTTTAG\n", + "ATTTTAGTGAATTACAACATGTGGATAAAGACGATCAGATCATTACGGAAACTGAAGTGTTCGACGAATT\n", + "CCGATCTTCCTTAAATAGTTTGATTATGCATTTGGAGAAATTACCTAAAGTCAACGATGACACAATAACA\n", + "TTTGAAGCAGTTATTAATGCGATCGAATTGGAACTAGGACATAAGTTGGACAGAAACAGGAGGGTCGATA\n", + "GTTTGGAGGAAAAAGCAGAAATTGAAAGGGATTCAAACTGGGTTAAATGTCAAGAAGATGAAAATTTACC\n", + "AGACAATAATGGTTTTCAACCTCCTAAAATAAAACTCACTTCTTTAGTCGGTTCTGACGTGGGGCCTTTG\n", + "ATTATTCATCAGTTTAGTGAAAAATTAATCAGCGGTGACGACAAAATTTTGAATGGAGTGTATTCTCAAT\n", + "ATGAAGAGGGCGAGAGCATTTTTGGATCTTTGTTTTAA\n", + "'''\n", + ")\n", + "print(my_record[0].format(\"fasta\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Extra info\n", + "\n", + "Note that pydna's `parse` guesses whether the argument passed is a file path or a string, and also guesses the file type based on the content, so it can give unexpected behaviour if your files are not well formatted. To have more control over the parsing of sequences, you can use biopython's `parse` from `Bio.SeqIO`, and then instantiate a `Dseqrecord` from the biopython's `SeqRecord`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Dseqrecord(-5028)" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from Bio.SeqIO import parse as seqio_parse\n", + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "\n", + "file_path = './U49845.gb'\n", + "\n", + "# Extract the first Seqrecord of the SeqIO.parse iterator\n", + "seq_record = next(seqio_parse(file_path, 'genbank'))\n", + "\n", + "# This is how circularity is stored in biopython's seqrecord\n", + "is_circular = 'topology' in seq_record.annotations.keys() and seq_record.annotations['topology'] == 'circular'\n", + "\n", + "# Convert into Dseqrecord\n", + "dseq_record = Dseqrecord(seq_record, circular=is_circular)\n", + "\n", + "dseq_record" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/PCR.ipynb b/docs/notebooks/PCR.ipynb new file mode 100644 index 00000000..e26ac651 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/PCR.ipynb @@ -0,0 +1,373 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# How to Perform a Polymerase Chain Reaction (PCR)\n", + "\n", + "> Visit the full library documentation [here](https://bjornfjohansson.github.io/pydna/)\n", + "\n", + "This page walks you through how to perform a PCR, and design PCR primers, using `pydna`. A PCR amplifies a specific stretch of DNA defined by the primers, and it is critical to ensure primer binding specificity and appropriate primer melting temperature (tm) through careful design. `pydna` provides tools for quick modelling of PCR to check for correct PCR products, and methods for calculating tm and primer design, as performed in other popular web servcies (e.g Primer3Plus). \n", + "\n", + "## Modelling PCR with Known Primers\n", + "\n", + "To perform PCR, `pydna` provides the `anneal` class and the `pcr` method to quickly generate expected primer products, on a `Dseqrecord` object. The `pcr` method needs only the forward and reverse primers, and the sequence. The primers must be passed from the 5' to the 3' end, following biological convention. More information on `Dseqrecord` and importing DNA sequences can be found in the other guide pages. \n", + " \n", + "The following example uses a 300+ bp custom sample circular DNA, containing an example gene that we would like to clone. 18 bp forward and reverse primers have been provided. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "LOCUS 45bp_PCR_prod 45 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION pcr_product_description_description.\n", + "ACCESSION 45bp\n", + "VERSION 45bp\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 1..45\n", + " /label=\"example_gene\"\n", + " primer_bind 1..18\n", + " /label=\"name\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:ATTCCTGCAGAGTACATC\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + " primer_bind complement(28..45)\n", + " /label=\"name\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:ACCATCCGAAGATATCTT\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 attcctgcag agtacatcaa ttctatgaag atatcttcgg atggt\n", + "//" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from pydna.amplify import pcr\n", + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from pydna.parsers import parse\n", + "\n", + "#Importing GenBank file containing sample sequence \n", + "path = \"./sample_seq.gb\"\n", + "record = parse(path)[0]\n", + "\n", + "#Defining forward and reverse primers\n", + "fwd_primer = \"ATTCCTGCAGAGTACATC\"\n", + "rvs_primer = \"ACCATCCGAAGATATCTT\"\n", + "\n", + "#Performing PCR\n", + "pcr_product = pcr(fwd_primer, rvs_primer, record)\n", + "\n", + "#Printing results\n", + "pcr_product.format(\"gb\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The `pcr` method then returns a `Amplicon` class object (to model a PCR product), a subclass of `Dseqrecord` with some extra methods (e.g `.figure`. See \"Other ways of visualising the PCR products\" section below). All the features inside the PCR product has been retained. Note how the example gene has been retained as a feature in `pcr_product`. In addition, two new features have been added to the record to indicate the forward and reverse primer binding regions.\n", + "\n", + "`pydna` also allows modelling for PCR with extra bases on the 5' end of primers. This functionality is useful for modelling molecular cloning with multiple steps, where you might want to add different restriction sites to PCR products and ensure that the right sequences have been replicated.\n", + "\n", + "For instance, to make sure that I can add a HindIII restriction site (AAGCTT) at the end of my `example_gene` without accidental hybridisation with other parts of the circular sequence, I can perform PCR in the `pydna` package like so." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "LOCUS 57bp_PCR_prod 57 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION pcr_product_description_description.\n", + "ACCESSION 57bp\n", + "VERSION 57bp\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " primer_bind 1..21\n", + " /label=\"name\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:AAGCTTATTCCTGCAGAGTACATC\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + " gene 4..48\n", + " /label=\"example_gene\"\n", + " primer_bind complement(31..48)\n", + " /label=\"name\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:AAGCTTACCATCCGAAGATATCTT\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 aagcttattc ctgcagagta catcaattct atgaagatat cttcggatgg taagctt\n", + "//" + ] + }, + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "fwd_primer = \"AAGCTTATTCCTGCAGAGTACATC\"\n", + "rvs_primer = \"AAGCTTACCATCCGAAGATATCTT\"\n", + "\n", + "#Performing PCR\n", + "pcr_product_HindIII = pcr(fwd_primer, rvs_primer, record)\n", + "\n", + "#Printing results\n", + "pcr_product_HindIII.format(\"gb\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "For more information on restriction digests and ligation, please refer to the Restriction and Ligation page. \n", + "\n", + "## Other ways of visualising the PCR products \n", + "\n", + "In addition to the normal `print` function and the `.format()` method (More information can be found in Dseq and Importing_Seqs pages, respectively), pcr products can also be visualized in other ways.\n", + "\n", + "We can check the sequence of the pcr products alone using the `.seq` attribute on a PCR product:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "ATTCCTGCAGAGTACATCAATTCTATGAAGATATCTTCGGATGGT\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(pcr_product.seq)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We can also visualize the pcr products as a figure, using the `.figure` method." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5ATTCCTGCAGAGTACATC...AAGATATCTTCGGATGGT3\n", + " ||||||||||||||||||\n", + " 3TTCTATAGAAGCCTACCA5\n", + "5ATTCCTGCAGAGTACATC3\n", + " ||||||||||||||||||\n", + "3TAAGGACGTCTCATGTAG...TTCTATAGAAGCCTACCA5\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(pcr_product.figure())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Designing Primers and Calculating Tm in pydna\n", + "\n", + "`pydna` also provides the `primer_design` method to design primer sequences based on the desired pcr product and the template sequence's melting temperature (Tm). The `primer_design` method can be imported from the `pydna.design` module, and needs the user to supply the PCR template sequence (as a `Dseqrecord` object) and the Tm. The template sequence should be given as the first parameter, and the Tm give through the `target_tm=` argument, as demonstrated below. If you have no specific Tm in mind, the method uses the default Tm of 55 degrees celcius.\n", + "\n", + "Note that in the following example below, I used zero-based indexing on the `Dseqrecord` to find the sequence of my example gene, of which I would like to clone via PCR. Please refer to the `Dseq` page for more information on how to index a sequence. \n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS example_gene 45 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION pcr_product_f45 example_gene_r45 example_gene.\n", + "ACCESSION example_gene\n", + "VERSION example_gene\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 1..45\n", + " /label=\"example_gene\"\n", + " primer_bind 1..16\n", + " /label=\"f45\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:ATTCCTGCAGAGTACA\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + " primer_bind complement(29..45)\n", + " /label=\"r45\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:ACCATCCGAAGATATCT\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 attcctgcag agtacatcaa ttctatgaag atatcttcgg atggt\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.design import primer_design\n", + "\n", + "#Designing the primers\n", + "primers = primer_design(record[6:51], target_tm=50.0)\n", + "\n", + "#Printing the output\n", + "print(primers.format(\"gb\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The formula for primer design in `pydna` is based on the Tm formula from Rychlik et al (1990), found [here](http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2243783). Additional information on calculating Tm can be found in the \"Calculating Tm\" section below.\n", + "\n", + "The forward and reverse primer sequences are printed in the features list of the `Amplicon` object. Note how the feature representing the example gene is retained, as appropriate. \n", + "\n", + "If you already have a forward / reverse primer, `primer_design` also allows this information to be taken as arguments. `fp` specifies the forward primer, `rp` specifies the reverse primers. `fp` and `rp` can be should be given as `Primer` class objects, which should be imported from `pydna` too. \n", + "\n", + "For instance, if I already have a forward primer containing an EcoRI restriction site, and I aim to to generate a reverse primer of a similar Tm, I can apply the following code: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "LOCUS example_gene 51 bp DNA linear UNK 01-JAN-1980\n", + "DEFINITION pcr_product_forward_primer example_gene_r45 example_gene.\n", + "ACCESSION example_gene\n", + "VERSION example_gene\n", + "KEYWORDS .\n", + "SOURCE .\n", + " ORGANISM .\n", + " .\n", + "FEATURES Location/Qualifiers\n", + " gene 1..45\n", + " /label=\"example_gene\"\n", + " primer_bind 1..19\n", + " /label=\"f45\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:GAATTCATTCCTGCAGAGTACATCA\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + " primer_bind complement(26..45)\n", + " /label=\"r45\"\n", + " /PCR_conditions=\"primer sequence:ACCATCCGAAGATATCTTCA\"\n", + " /ApEinfo_fwdcolor=\"#baffa3\"\n", + " /ApEinfo_revcolor=\"#ffbaba\"\n", + "ORIGIN\n", + " 1 gaattcattc ctgcagagta catcaattct atgaagatat cttcggatgg t\n", + "//\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.primer import Primer\n", + "\n", + "forward_primer = Primer(\"GAATTCATTCCTGCAGAGTACATCA\", id=\"forward_primer\")\n", + "\n", + "primers_sixfive = primer_design(record[6:51], fp = forward_primer)\n", + "\n", + "print(primers_sixfive.format(\"gb\"))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Calculating Tm\n", + "\n", + "`pydna` comes with some functions to calculate Tms. The default function `tm_default` used is the previously mentioned one by Rychlik et al (1990), which takes a string as input. Another function derive from the Tm calculation adapted for primers using polymerases with a DNA binding domain (e.g Phusion polymerase). The default values for Tm calculation, including primer concentration, buffer strengths, and more, can also be modified through arguments in the `tm_default` method. Please refer to the `pydna.tm` module docstring for more information. An example is provided with a pair of primers; the temperature is given in degrees celcius." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "55.901005046706075\n", + "55.841913263215304\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.tm import tm_default\n", + "\n", + "# Example Tm calculation for a pair of primers\n", + "primer_f = \"ATTCCTGCAGAGTACATCA\"\n", + "primer_r = \"ACCATCCGAAGATATCTTCA\"\n", + "tm_f = tm_default(primer_f)\n", + "tm_r = tm_default(primer_r)\n", + "\n", + "print(tm_f)\n", + "print(tm_r)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/R_cellulolyticum.fasta b/docs/notebooks/R_cellulolyticum.fasta new file mode 100644 index 00000000..bd549a12 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/R_cellulolyticum.fasta @@ -0,0 +1,58127 @@ +>CP001348.1 Ruminiclostridium cellulolyticum H10 chromosome, complete genome +GTATAACCAAGGTGGGCGAAGGGGACATGAACGTGCAACTTAATGAAATATGGAATCGAACATTGGAATT +ATTAAAAGGTGAAATGACTGAAATCAGTTTTAACACTTGGATTTTAACAATAGAACCTATATCAATTGAT +TCTAATACAATCACTTTAGGAGTACCTGCTGATTTTAATAAAGGTATCCTTGAAGCAAGATACTCATATC +TGATAAAAAATGCATTAAGGCAAATTAGTCACAGAGACTATAATATTTATTTTGCTATACCTTCACAAAC +ACCAGTTAAACCCGTAGCTCAGGAATATACTGAAGACTCTAATATGTCATTCCTAAATCCTAAATATACA +TTTGATACATTTGTAATAGGAAACGGAAACAGGTTTGCCCATGCGGCATCGCTGGCTGTTGCGGAGGCAC +CAGCAAAGGCATATAATCCTCTTTTTCTATATGGGGGAGTTGGTCTTGGAAAAACACATTTGATGCATGC +CATAGGCCATTTTGTGTTAAGCCAGAATCCGGCACTGAAAGTTCTATATGTTTCATCAGAGAAATTTACA +AATGAACTGATTAATGCAATTAGAGATGATAAAAATGAAGAATTCAGATATAAATATAGAAATATTGATG 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+CTACTATTATTACTATTTTTATATATTAATTATATTTAATAAAACGGAGGCACCTAAATGAAAGTTATTT +GTTCTAAAGAAAATTTACTTAACGGGATCAATATAGTTCAAAAAGCCGTTTCAACCAAAACAACTTTGCC +AATACTTGAAGGAATTTTACTTAATGCAGATGATAAATTCAAATTAACAGGTAATGACCTTGAAATTGGT +ATAGAATGTTATGTTGAAGCAGATATAAGGAGTACCGGCTGTATTGTTATAAATTCTAAAATATTTGGAG +ATATTGTAAGAAGACTGCCTGATTCAGAAGTCCTTATCGAAGTTACGGGTAATAACCTTGTAATTGTTGA +ATGTGAAAATTCACATTTTGAGATAAAAGGAATTAATCCATCAGGCTATCCATCACTACCTGTTGTGGAA +AAGGAAAATATTTTAGAATTAACACAGAGTGACTTAAAGGATATGATCAGACAAACTGTTTTTGCAGTAG +GTTCTGATGAAAATAGACCTGTATTGACTGGATCTCTTATTGAGGTGAAAGACAAAGAATTGGTTATTGT +ATCAATAGACGGATTTAGACTTGCACTTAGAAGAAAAAATTTAGAAAATGATATTAATGATTTTAGTGTT +ATTGTACCGGGAAAAACATTGAATGAAATATCAAAAATCCTTCAACCAACTGATGAAGAGGTTTCTGTTT +ATAGTTCAAACAATCAGGTTGTTTTTGATGCTAAATCATGGAGGATTGTTTCAAGACTCATAGAAGGGAA +ATTTTTAAATTATAATAGTTTATTAAATAAAGATTTTGAAACAAAAGTTATTATTAATATAAAAGAGTTT +CAATCAAGCCTTGAAAGAGCTTCGCTTATATCTATGAATGATAAAAATAGTCCTGTAAAGCTGTTTATAG 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+TTGTTGATATTACACTCAGTCAGATAAAACCATCCTATTTTTATAATCTTCAACAAATGTCAAAGATTCT +TAAACAACGAAATACATTACTCAAGAATATCAGCAGTAATCCCAAACTGATGGATACTGTTGATATATGG +AATATGAGGTTAGCCGAAGTTGCAGCAGCTATTATTAAAGCAAGAAGAACTTTTTCAATAATGCTGTCTG +GAATGGCTGAAAATCAGCATAATTTTCTTACTGGTAAGAGTGAGAAAATTTCCTTTGATTATAGGTGTAG +TTTTCAAATTTCAGGGCAGGATGATACAGAACAAATTGAAAAACTCTATCTGGTACAGCTTGAAAAAAGT +ATGCAGCGGGATATAGTCCTTGGATATACTACTGTAGGTCCTCATAGAGATGATTATGATATTATGATTA +ACGATAAGAGCCTGAAATTATATGGTTCTCAGGGACAACAAAGATCCGCAGTTCTGTCATTGAAAATTGC +CGAAATTGAGTTAGTAAAAAAGGCGACAAACCAATATCCTGTCCTACTTTTAGATGATGTTATGTCTGAA +TTGGATAAGAATAGGCAAAAATATTTAATGGACAGCATTAAGGAAGTTCAAACATTTATTACTTGTACAA +ATAAAGAGCATTTTGGAAATTTATTATCAGCAAACAGTAATTTTTTTAAAATAGTTGGCGGAAATATTCA +TAGTTGCATGTAAACGATAATTTGCAATAACTAGTTTATTAATGTAAAATTGGGTTTAGAGATTTATGGA +GGATTTAAGTATGTTTTTGCATATTGGCGGAGATGTTGTTATTCCTATAAAAAATGTAATAGCAATTATG +GATATAGATACAACAACAATTTCTAAGGATACGAGAGAATTTCTCAAAGTAGCGGAAGAAGAAGGATTTG 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module to apply a vast variety of restriction enzymes for cutting, whose module documentations can be found [here](https://biopython.org/DIST/docs/cookbook/Restriction.html).\n", + "\n", + "## Cutting with one or more restriction enzymes\n", + "\n", + "Restriction enzymes recognise specific DNA sequences and cut them, leaving sticky ends or blunt ends. To cut a sequence using `pydna`, we can use the `cut` method on a `Dseqrecord` object. Here is an example showing how to use the `cut` method to genenrate EcoRI restriction digests. The record includes a 338bp circular sequence, with an example gene feature." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 338\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 1\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-338)\n", + "AATTCTTC..TGTG \n", + " GAAG..ACACTTAA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from pydna.dseqrecord import Dseqrecord\n", + "from pydna.parsers import parse\n", + "from Bio.Restriction import EcoRI\n", + "\n", + "# Create a Dseqrecord with your FASTA/GenBank file\n", + "path = \"./sample_seq.gb\"\n", + "record = parse(path)[0]\n", + "\n", + "# Cut with a single enzyme\n", + "cut_records = record.cut(EcoRI)\n", + "\n", + "# Display the resulting fragments\n", + "for frag in cut_records:\n", + " print(frag)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "The circular `Dseqrecord` is cut into a linear `Dseqrecord` object, since there is only one EcoRI recognition site. `Dseqrecord` also shows the 5' sticky end after cutting.\n", + "\n", + "The sequence can also be cut with multiple restriction enzymes, into multiple linear DNA sequences. We can simply import all the restriction enzymes, and use the cut method as normal." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 51\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-51)\n", + "ATCT..TGTG \n", + "TAGA..ACACTTAA\n", + "\n", + "\n", + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 214\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-214)\n", + "AATTCTTC..TGAT\n", + " GAAG..ACTA\n", + "\n", + "\n", + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 73\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-73)\n", + "ATCT..AGAT\n", + "TAGA..TCTA\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from Bio.Restriction import EcoRV\n", + "\n", + "# Cut with a multiple enzymes\n", + "multi_cut_records = record.cut(EcoRI, EcoRV)\n", + "\n", + "# Display the resulting fragments\n", + "for frag in multi_cut_records:\n", + " print()\n", + " print(frag)\n", + " print()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "There are two EcoRV recognition sites in `sample_seq`, and coupled with the one EcoRI recognition site, three DNA fragments are returned. Note how `Dseqrecord` returns the blunt end after EcoRV cuts. \n", + "\n", + "You can model any, and and number of, enzymes with the `cut` method and `Bio.Restriction` module. This makes `pydna` a quick and powerful method to plan your molecular cloning experiments, for instance to check the restriction digests of a 10kb plasmid with multiple enzymes. `cut` is also a method of the `Dseq` class, so `Dseq`s can be used as well. \n", + "\n", + "## Ligating fragments\n", + "\n", + "After cutting a DNA sequence, you can ligate the fragments back together in `pydna` using the `+` operator on `Dseqrecord` or `Dseq` objects. Ligation can occur via complementary sticky ends or blunt ends. For instance, we can select the first and second fragments from `multi_cut_records` via indexing, and then ligate sticky ends produced by EcoRI to make a single linear sequence." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 261\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-261)\n", + "ATCT..TGAT\n", + "TAGA..ACTA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "ligated_product = multi_cut_records[0] + multi_cut_records[1]\n", + "print(ligated_product)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "We can also join blunt ends in a similar way. Note that the sticky-ends must be a perfect match to join. If `+` ligation (or any other method, really) doesn't work, make sure that:\n", + "\n", + "1. you are indeed performing the operation on `Dseqrecord` objects, as opposed to other data types (e.g lists, strings, etc)\n", + "2. `Dseqrecord` and the correct enzyme name (with correct roman numeral spelling) has been imported. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Circularizing fragments\n", + "\n", + "To circularize a cut DNA sequence use the `looped` method, which returns a new sequence object.\n", + "\n", + "🚨🚨 **VERY IMPORTANT** 🚨🚨 `.looped()` method does not act in place, so a new variable should be created to store the new circularised sequence, as shown in the following example." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "is ligated_product circular? False\n", + "is circular_record circular? True\n", + "\n", + "Dseqrecord\n", + "circular: True\n", + "size: 261\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(o261)\n", + "ATCT..TGAT\n", + "TAGA..ACTA\n" + ] + } + ], + "source": [ + "circular_record = ligated_product.looped()\n", + "\n", + "print('is ligated_product circular?', ligated_product.circular)\n", + "print('is circular_record circular?', circular_record.circular)\n", + "print()\n", + "\n", + "print(circular_record)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Extra Notes: What happens to features when cutting/ligating?\n", + "\n", + "A feature is removed from a `Dseqrecord` if the features is truncated by the cut. For instance, the example_gene feature is removed from the record after cutting `record` with PstI, which has recognition site within example_gene. within the cutand if the feature is completely within the cut, it is retained. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Dseqrecord\n", + "circular: False\n", + "size: 222\n", + "ID: id\n", + "Name: name\n", + "Description: description\n", + "Number of features: 0\n", + "/molecule_type=DNA\n", + "Dseq(-222)\n", + " GAGT..TAACTGCA\n", + "ACGTCTCA..ATTG \n" + ] + } + ], + "source": [ + "from Bio.Restriction import PstI\n", + "\n", + "cut_record2 = record.cut(PstI)\n", + "\n", + "print(cut_record2[0])\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "However, if a cut does not overlap with the feature, the feature is retained on the `Dseqrecord`. For instance, if we go back to the first example given by the EcoRI cut, example_gene has been retained after cutting. For more information on Features, please refer to the `Dseq_Feature` documentations." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": ".venv", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/docs/notebooks/U49845.fasta b/docs/notebooks/U49845.fasta new file mode 100644 index 00000000..ee456f06 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/U49845.fasta @@ -0,0 +1,54 @@ +>lcl|U49845.1_cds_AAA98665.1_1 [protein=TCP1-beta] [frame=3] [protein_id=AAA98665.1] [location=<1..206] [gbkey=CDS] +TCCTCCATATACAACGGTATCTCCACCTCAGGTTTAGATCTCAACAACGGAACCATTGCCGACATGAGAC +AGTTAGGTATCGTCGAGAGTTACAAGCTAAAACGAGCAGTAGTCAGCTCTGCATCTGAAGCCGCTGAAGT 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Saccharomyces cerevisiae TCP1-beta gene, partial cds; and Axl2p + (AXL2) and Rev7p (REV7) genes, complete cds. +ACCESSION U49845 +VERSION U49845.1 +KEYWORDS . +SOURCE Saccharomyces cerevisiae (brewer's yeast) + ORGANISM Saccharomyces cerevisiae + Eukaryota; Fungi; Dikarya; Ascomycota; Saccharomycotina; + Saccharomycetes; Saccharomycetales; Saccharomycetaceae; + Saccharomyces. +REFERENCE 1 (bases 1 to 5028) + AUTHORS Roemer,T., Madden,K., Chang,J. and Snyder,M. + TITLE Selection of axial growth sites in yeast requires Axl2p, a novel + plasma membrane glycoprotein + JOURNAL Genes Dev. 10 (7), 777-793 (1996) + PUBMED 8846915 +REFERENCE 2 (bases 1 to 5028) + AUTHORS Roemer,T. + TITLE Direct Submission + JOURNAL Submitted (22-FEB-1996) Biology, Yale University, New Haven, CT + 06520, USA +FEATURES Location/Qualifiers + source 1..5028 + /organism="Saccharomyces cerevisiae" + /mol_type="genomic DNA" + /db_xref="taxon:4932" + /chromosome="IX" + mRNA <1..>206 + /product="TCP1-beta" + CDS 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00000000..b63d9a01 --- /dev/null +++ b/docs/notebooks/gibson_eg.gb @@ -0,0 +1,68286 @@ +LOCUS CP001348 4068724 bp DNA circular BCT 25-AUG-2017 +DEFINITION Ruminiclostridium cellulolyticum H10 chromosome, complete genome. +ACCESSION CP001348 AAVC01000000 AAVC01000001-AAVC01000121 +VERSION CP001348.1 +DBLINK BioProject: PRJNA17419 + BioSample: SAMN00623037 +KEYWORDS . +SOURCE Ruminiclostridium cellulolyticum H10 + ORGANISM Ruminiclostridium cellulolyticum H10 + Bacteria; Bacillota; Clostridia; Eubacteriales; Oscillospiraceae; + Ruminiclostridium. +REFERENCE 1 (bases 1 to 4068724) + AUTHORS Lucas,S., Copeland,A., Lapidus,A., Glavina del Rio,T., Dalin,E., + Tice,H., Bruce,D., Goodwin,L., Pitluck,S., Chertkov,O., + Saunders,E., Brettin,T., Detter,J.C., Han,C., Larimer,F., Land,M., + Hauser,L., Kyrpides,N., Ivanova,N., Zhou,J. and Richardson,P. + CONSRTM US DOE Joint Genome Institute + TITLE Complete sequence of Clostridium cellulolyticum H10 + JOURNAL Unpublished +REFERENCE 2 (bases 1 to 4068724) + AUTHORS Lucas,S., Copeland,A., Lapidus,A., Glavina del Rio,T., Dalin,E., + Tice,H., Bruce,D., Goodwin,L., Pitluck,S., Chertkov,O., + Saunders,E., Brettin,T., Detter,J.C., Han,C., Larimer,F., Land,M., + Hauser,L., Kyrpides,N., Ivanova,N., Zhou,J. and Richardson,P. + CONSRTM US DOE Joint Genome Institute + TITLE Direct Submission + JOURNAL Submitted (06-JAN-2009) US DOE Joint Genome Institute, 2800 + Mitchell Drive B100, Walnut Creek, CA 94598-1698, USA +COMMENT URL -- http://www.jgi.doe.gov + JGI Project ID: 4002584 + Source DNA and bacteria available from Jizhong Zhou + (jzhou@rccc.ou.edu) + Contacts: Jizhong Zhou (jzhou@rccc.ou.edu) + David Bruce (microbe@cuba.jgi-psf.org) + Annotation done by JGI-ORNL and JGI-PGF + Finishing done by JGI-LANL + Finished microbial genomes have been curated to close all gaps with + greater than 98% coverage of at least two independent clones. Each + base pair has a minimum q (quality) value of 30 and the total error + rate is less than one per 50000. + The JGI and collaborators endorse the principles for the + distribution and use of large scale sequencing data adopted by the + larger genome sequencing community and urge users of this data to + follow them. it is our intention to publish the work of this + project in a timely fashion and we welcome collaborative + interaction on the project and analysis. + (http://www.genome.gov/page.cfm?pageID=10506376). +FEATURES Location/Qualifiers + source 1..4068724 + /organism="Ruminiclostridium cellulolyticum H10" + /mol_type="genomic DNA" + /strain="H10; ATCC 35319" + /culture_collection="ATCC:35319" + /type_material="type strain of Clostridium cellulolyticum" + /db_xref="taxon:394503" + gene 27..1349 + /locus_tag="Ccel_0001" + CDS 27..1349 + /locus_tag="Ccel_0001" + /inference="protein motif:TFAM:TIGR00362" + /note="KEGG: cth:Cthe_2371 chromosomal replication + initiation protein; 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