基于python的土壤细菌在kobas库的功能预测代码

以下是一个基于Python的土壤细菌在KOBAS库的功能预测代码。在运行之前，需要先安装相关的Python库，如biopython、pandas、numpy、matplotlib等。

# 导入必要的库
from Bio import SeqIO
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from kobas import annotate, query, report# 设置输入文件路径和数据库
fasta_file = "path/to/your/fasta/file.fasta"
database = "kegg"# 读取FASTA文件中的序列
sequences = SeqIO.parse(fasta_file, "fasta")# 将序列保存为FASTA格式文件，以便后续使用KOBAS注释和查询工具
SeqIO.write(sequences, "sequences.fasta", "fasta")# 使用KOBAS注释工具对序列进行功能注释
annotate.annotate(database, "sequences.fasta", "annotations.txt")# 使用KOBAS查询工具对注释结果进行富集分析
results = query.do_query(database, "annotations.txt")# 将查询结果保存为Excel文件
pd.DataFrame(results).to_excel("results.xlsx")# 绘制柱状图，展示富集分析结果
plt.bar(range(len(results)), [r[3] for r in results], tick_label=[r[0] for r in results])
plt.xticks(rotation=90)
plt.ylabel("Enrichment Score")
plt.xlabel("Pathway")
plt.title("Functional Enrichment Analysis Results")
plt.show()

在上述代码中，fasta_file变量应该替换为实际的FASTA文件路径，database变量指定使用的数据库（这里选择KEGG）。代码运行完毕后，会生成一个Excel文件（results.xlsx），其中包含了KOBAS富集分析的结果。同时，还会展示一个柱状图，用于可视化展示分析结果。

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