Linguagem de Programação Python - azevedolab.net1 . 000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000010000000000000 000000000000000000000111111111100000000

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azevedolab.net

import random

# Generates random numbers from 1 to 6

die1 = random.randint(1,6)

die2 = random.randrange(6) + 1

total = die1 + die2

print(“\nYou rolled a ”,die1,“and a ”,die2,” for a total of “,total)

Vamos usar alguns programas simples na aula de hoje, para o estudo dos itens

destacados no slide anterior. Os programas estão disponíveis no site:

http://www.delmarlearning.com/companions/content/1435455002/downloads/index.asp

?isbn=1435455002, acesso em: 21 de julho 2016. Esses programas são discutidos no

livro: DAWSON, Michael. Python Programming, for the absolute beginner. 3ed.

Boston: Course Technology, 2010. 455 p.

Considere o programa craps_roller.py, mostrado abaixo. Vamos analisar cada linha de

código nos próximos slides. O programa simula o lançamento de dois dados, como

num jogo de cassino chamado “Craps Roller”, quem tiver interesse em saber quais

são as chances de ganhar no “Craps Roller”, veja o site:

http://www.math.uah.edu/stat/games/Craps.html, acesso em: 21 de julho 2016.

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Módulo random

www.python.org

http://www.delmarlearning.com/companions/content/1435455002/downloads/index.asp?isbn=1435455002

http://www.math.uah.edu/stat/games/Craps.html

import random




total = die1 + die2


A primeira linha importa o módulo random. Já vimos nas aulas anteriores, que o

comando import é usado para carregar um arquivo com código previamente

preparado. O código carregado, com o comando import, passa a fazer parte do

programa que o chama. Assim, podemos chamar uma função específica do módulo

carregado. Normalmente, os módulos são preparados dentro de um tema, por

exemplo, o módulo random traz funções relacionadas à geração de números

aleatórios. Na verdade, o termo aleatório deveria ser substituído por “pseudoaleatório”,

visto que o interpretador Python usa uma equação para gerar os números ditos

aleatórios, assim não podem ser considerados aleatórios no sentido restrito da

palavra. Para termos números aleatórios, devemos usar fenômenos naturais, tais

como decaimento de partículas alfa, para, desta forma, obtermos uma sequência de

números aleatórios. Mais informações em: http://www.fourmilab.ch/hotbits/ , acesso

em: 21 de julho 2016.

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Módulo random

www.python.org

http://www.fourmilab.ch/hotbits/

import random




total = die1 + die2


Para gerarmos os números com o módulo random, chamamos as funções

necessárias. Por exemplo, a função randint(), destacada em vermelho no código

abaixo. Para chamarmos a função, usamos a notação dot, vista anteriormente.

Especificamente, random.randint(1,6) retorna um número entre 1 e 6, incluindo os

extremos. Esse número é atribuído à variável die1. Se chamássemos a função

diretamente, com randint(1,6), teríamos uma mensagem de erro, especificamente, um

erro de sintaxe ou execução. Assim, a regra para o uso das funções presentes nos

módulos, é colocar o nome do módulo, ao qual pertence a função, seguido do

ponto “.” e o nome da função, como indicado no quadro abaixo.

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Módulo random

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modulo.função(argumento(s))

import random




total = die1 + die2


A função randrange(6) gera um número entre 0 e 5, ou seja, o número indicado como

argumento da função, não faz parte do conjunto de números pseudoaleatórios a

serem gerados pela função. Assim, se usarmos a função randrange() para gerar um

número pseudoaleatório entre 1 e 6, temos que somar “1” ao resultado, como

mostrado na linha de código em vermelho abaixo. Veja, como na função randint(), os

números gerados são inteiros, a diferença é que na função randrange() não

precisamos especificar o limite inferior, é assumido ser zero “0”. É usada a notação

dot, e o resultado atribuído à variável die2.

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Módulo random

www.python.org

import random




total = die1 + die2


Como os números pseudoaleatórios foram atribuídos às variáveis die1 e die2,

podemos operar com os valores. A linha em destaque abaixo, realiza a soma dos

valores atribuídos às variáveis die1 e die2 e atribui o resultado à variável total. A linha

seguinte mostra o resultado na tela.

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Módulo random

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Welcome to 'Guess My Number'!

I'm thinking of a number between 1 and 100.

Try to guess it in as few attempts as possible.

Take a guess: 50

Lower...

Take a guess: 25

Higher...

Take a guess: 38

Higher...

Take a guess: 44

You guessed it! The number was 44

And it only took you 4 tries!

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Programa guess_my_number.py

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Veremos a aplicação do módulo random num programa de jogo, onde você tenta

adivinhar um número pseudoaleatório entre 1 e 100 gerado pelo computador, o

programa chama-se guess_my_number.py. Veremos a execução do programa antes

de vermos seu código.

import random

print("\tWelcome to 'Guess My Number'!")

print("\nI'm thinking of a number between 1 and 100.")

print("Try to guess it in as few attempts as possible.\n")

the_number = random.randint(1, 100)

guess = int(input("Take a guess: "))

tries = 1

while guess != the_number: # guessing loop

if guess > the_number:

print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1

print("You guessed it! The number was", the_number)

print("And it only took you", tries, "tries!\n") 8


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O programa guess_my_number.py está mostrado abaixo. A primeira linha importa o

módulo random, que tem as funções para gerarmos números pseudoaleatórios.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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As três linhas seguintes são funções print() que mostram uma mensagem de boas-

vindas e informações sobre o jogo.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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Depois usamos a função randint(1,100) do módulo random, para gerar um número

pseudoaleatório entre 1 e 100. O número gerado será atribuído à variável the_number.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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O programa agora pergunta ao usuário pelo o número que ele acha que foi escolhido

pelo computador, e atribui esse número à variável guess. O número 1 é atribuído à

variável tries, que indica o número de tentativas que o jogador fez.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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A condição do loop while, é que o valor atribuído à variável guess seja diferente do

atribuído à variável the_number, ou seja, o bloco do loop while será executado,

enquanto os números forem diferentes.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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No bloco do loop temos o comando if, que testa se o valor atribuído à variável guess é

maior que ao atribuído à variável the_number, caso seja, o programa mostra a

mensagem “Lower...”, indicando que o jogador deve digitar um número menor.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




www.python.org

Caso o valor atribuído à variável guess, não seja maior que o atribuído à variável

the_number, é mostrada a mensagem “Higher ...”, para que o jogador digite um

número mais alto.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




www.python.org

Depois é lido um novo valor para o número e atribuído à variável guess. É somado 1

ao valor atribuído à variável tries. O bloco de comandos é executado, até que a

condição do while não seja mais satisfeita, ou seja, o jogador achou o número.

import random






tries = 1



print("Lower...")

else:

print("Higher...")


tries += 1




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Como o programa só sairá do bloco do loop while, quando o jogador acertar o número,

colocamos, logo após os comandos do loop while, duas funções print() com as

informações sobre o número encontrado e o número de tentativas necessárias.

O GenBank é uma base de dados de sequências de genes, como destacado na sua

página de entrada. Toda informação, advinda do sequenciamento de diversos

genomas, está armazenada de forma organizada e de acesso aberto no GenBank. O

acesso pode ser feito no site: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/

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GenBank

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http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/

Vamos ilustrar um exemplo com a consulta de sequência de bases do genoma do

Mycobacterium tuberculosis. No campo indicado abaixo, selecionamos “Genome”.

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GenBank

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Depois digitamos Mycobacterium tuberculosis. No campo indicado abaixo, e

pressionamos “Search”.

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GenBank

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O resultado da nossa busca está mostrado abaixo. Na parte em destaque temos o

dendrograma, que mostra a proximidade entre os genomas depositados com o do

Mycobacterium tuberculosis. Nosso foco é o depósito identificado como H37Rv.

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GenBank

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Abaixo, na mesma página, temos informação sobre os genomas que apresentam a

identificação Mycobacterium tuberculosis, pode haver mais de um, como abaixo, pois

foram sequenciadas diferentes cepas da bactéria. Vamos olhar os detalhes da tabela

abaixo.

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GenBank

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A tabela abaixo traz informações sobre o o tamanho dos genomas (em MegaBases,

ou seja 106 bases) de Mycobacterium tuberculosis, bem como disponibilidade do

genoma, a porcentagem de bases CG no genoma, o número de genes identificados e

proteínas.

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GenBank

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Outra informação da página, destaca as publicações relacionadas com os genomas

descritos. Abaixo temos 3 artigos em destaque.

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GenBank

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Clicando no genoma indicado abaixo, teremos detalhamento das informações

específicas do genoma clicado.

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GenBank

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Podemos acessar o arquivo FASTA com a sequência completa do genoma, clicando

na opção FASTA, mostrada abaixo.

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GenBank

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Abaixo temos a sequência de bases de todo genoma do Mycobacterium tuberculosis.

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GenBank

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Podemos salvá-la e manipulá-la com o editor de texto, clicamos na opção Send to,

indicada abaixo.

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GenBank

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Ao clicarmos teremos as opções mostradas abaixo, clicamos no File.

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GenBank

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Podemos escolher o formato e clicar na opção de criar o arquivo de saída, indicado

abaixo.

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GenBank

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Teremos o download do arquivo fasta com a sequência completa do genoma de

Mycobacterium tuberculosis, como indicado abaixo. O nome do arquivo baixado é

sequence.fasta.

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GenBank

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Vimos nas últimas aulas diversos programas em Python para a manipulação de

arquivos FASTA. Podemos dizer, que a informação armazenada em tais arquivos,

apresenta complexidade unidimensional, temos a estrutura primária de ácidos

nucleicos e proteínas. Por outro lado, informações sobre a estrutura tridimensional de

macromoléculas biológicas podem ser armazenadas em arquivos no formato protein

data bank (PDB). Veremos agora um programa para a manipulação da informação

contida nos arquivos PDB.

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Protein Data Bank

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Um arquivo PDB tem basicamente dois tipos de informação. A primeira, indicada pelo

início da linha com as palavras-chaves REMARK, HEADER, TITLE, CRYST1 e

COMPND entre outras. São comentários sobre detalhes da estrutura depositada,

como autores, detalhes sobre a técnica usada para resolução da estrutura, bem como

informações sobre a qualidade estereoquímica da molécula armazenada no arquivo. O

outro tipo de informação, são as coordenadas atômicas. Esta informação é a de maior

importância, pois indica as coordenadas x, y e z de cada átomo da estrutura

depositada, são iniciadas pelas palavras-chaves ATOM ou HETATM.

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Protein Data Bank

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Vejamos como fazer o download da estrutura da cyclin-dependente kinase 2 em

complexo com o fármaco roscovitine depositada com o código 2A4L. Inicialmente

digitamos o código da proteína que desejamos baixar, no caso 2A4L, e clicamos na

lupa, como indicado abaixo.

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Protein Data Bank

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Agora temos acesso à estrutura. Para fazer download, clicamos na opção “Download

File>PDB File(Text)”. Assim podemos escolher a pasta onde salvar o arquivo PDB.

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Protein Data Bank

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Os arquivos PDB são arquivos texto simples, poderíamos abrir com qualquer editor de

texto para ver seu conteúdo. Abaixo temos as primeiras linhas do arquivo 2A4L.pdb.

Veja que o PDB tem uma estrutura fixa, à esquerda no início de cada linha temos uma

palavra-chave que identifica o tipo de informação contida na linha. Por exemplo,

HEADER identifica a molécula armazenada, no caso uma transferase. Temos,

também, a data do depósito da estrutura. Em seguida temos a palavra-chave TITLE,

que identifica a molécula depositada. Nas próximas linhas temos a palavra-chave

COMPND, que detalha a(s) molécula(s) contida(s) no arquivo. Não iremos identificar

todas as palavras-chaves do PDB neste primeiro contato. Vamos nos concentrar nas

coordenadas atômicas.

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Protein Data Bank

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HEADER TRANSFERASE 29-JUN-05 2A4L

TITLE HUMAN CYCLIN-DEPENDENT KINASE 2 IN COMPLEX WITH ROSCOVITINE

COMPND MOL_ID: 1;

COMPND 2 MOLECULE: HOMO SAPIENS CYCLIN-DEPENDENT KINASE 2;

COMPND 3 CHAIN: A;

COMPND 4 SYNONYM: CDK2;

COMPND 5 EC: 2.7.1.37;

COMPND 6 ENGINEERED: YES

Abaixo temos a primeira linha com coordenadas atômicas do arquivo 2A4L.pdb.

Temos dois tipos de palavras-chaves usadas para linhas de coordenadas atômicas,

uma é a palavra-chave ATOM, que é usada para identificar coordenadas atômicas

para proteína. A outra é a palavra-chave HETATM, que traz a parte não proteica da

estrutura, pode ser um inibidor ligado à estrutura da proteína, cofatores, íons ou outras

moléculas que aparecem em complexo com a proteína.

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Protein Data Bank

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ATOM 1 N MET A 1 101.710 112.330 93.759 1.00 48.54 N

Veremos em breve como fazer a leitura de um arquivo PDB em Python, mas antes

veremos o formato das linhas de coordenadas atômicas. Vamos considerar que lemos

uma linha de um arquivo PDB e temos a informação atribuída à variável line. Uma

string em Python pode ser fatiada em colunas, por exemplo, line[0:6] representa as

seis primeiras posições da string atribuída à variável line. Assim teríamos “ATOM “ em

line[0:6], veja que sempre iniciamos na posição zero, assim line[0] é “A”, line[1]” é “T” e

assim sucessivamente. Usando tal funcionalidade do Python, podemos dividir uma

linha do PDB em diferentes fatias. Cada linha de um arquivo PDB tem 80 colunas, ou

seja, uma string com 80 caracteres.

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Protein Data Bank

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ATOM 1 N MET A 1 101.710 112.330 93.759 1.00 48.54 N

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Como já destacamos, as informações sobre as coordenadas atômicas estão em linhas

que iniciam com ATOM ou HETATM. Abaixo temos a indicação dos campos de uma

linha, com informações sobre o conteúdo de cada parte num arquivo PDB.

ATOM 1 N MET A 1 101.710 112.330 93.759 1.00 48.54 N

Colunas de 1-6 para string com ATOM ou HETATM, é atribuída à variável line[0:6]

Colunas de 7-11 para a ordem do átomo, é atribuída à variável line[6:11]

Colunas de 14-15 para o nome do átomo, é atribuída à variável line[13:15]

Colunas de 18-20 para o nome do aminoácido (ou ligante, ou HOH), é atribuída à variável line[17:20]

Coluna 22 para o identificador da cadeia, é atribuída à variável line[21:22]

Colunas 23-26 para o número do resíduo, é atribuída à variável line[22:26]

Colunas 32-53 para as coordenadas atômicas, são atribuídas às variáveis

line[30:38], line[38:46], line[46:54]

Colunas 57-60 para a ocupação, é atribuída à variável line[56:60]

Protein Data Bank

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As informações sobre as últimas colunas.

Vamos ilustrar com um programa para leitura de arquivos PDB.

Colunas 62-65 para o fator de vibração térmica, é atribuída à variável line[61:65]

Colunas 77-77 para o elemento químico, é atribuída à variável line[76:77]

Além das informações indicadas anteriormente, há o

identificador de segmento (colunas 73-76), atribuído à

variável line[72:76]. Temos, também, a carga elétrica do

átomo (colunas 79-80), atribuída à variável line[78:80].

Protein Data Bank

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ATOM 1 N MET A 1 101.710 112.330 93.759 1.00 48.54 N

Resumo

Programa para leitura de arquivo de coordenadas atômicas no formato protein

data bank (PDB). Após a leitura do arquivo PDB, o programa mostra as

coordenadas atômicas da parte proteica na tela. O usuário digita o nome do

arquivo PDB de entrada. As colunas 32-53 são usadas para as coordenadas

atômicas x, y e z, e serão atribuídas às variáveis line[30:38], line[38:46] e

line[46:54], respectivamente.

Leitura de arquivos PDB (versão 1)

Programa: readPDB1.py

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Com 6 linhas de código conseguimos o programa para leitura do arquivo PDB. Na

primeira linha lemos o nome do arquivo de entrada, que é atribuído à variável

pdbFileIn. Em seguida, o arquivo é aberto com a função open() e o conteúdo atribuído

ao objeto arquivo fo. Cada elemento do objeto arquivo é uma linha do arquivo PDB. A

partir de um loop for, podemos varrer o objeto arquivo fo. Dentro do loop for testamos

se a string atribuída à variável line[0:6] é igual “ATOM “. Caso seja, mostramos as

coordenadas atômicas atribuídas às variáveis line[30:38], line[38:46], line[46:54]. Por

último, fechamos o arquivo com close(). O código está mostrado abaixo.

Como os arquivos PDB tem uma estrutura bem definida, temos certeza que seu

conteúdo está dividido em linhas, assim, para a leitura simples, não precisamos do

.readlines() .

pdbFileIn = input("\nType the PDB file name => ")

fo = open(pdbFileIn,"r")

for line in fo:

if line[0:6] == "ATOM ":

print(line[30:38], line[38:46], line[46:54])

fo.close()

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Ao rodarmos o programa para o arquivo 2A4L.pdb, temos o seguinte resultado. Só

as primeiras linhas são mostradas abaixo, visto que o arquivo PDB tem milhares de

linhas com coordenadas atômicas.

Type the PDB file name => 2a4l.pdb

101.710 112.330 93.759

102.732 113.140 94.479

103.199 114.420 93.762

102.995 114.577 92.561

103.933 112.272 94.785

104.548 112.540 96.126

106.336 112.671 95.934

106.542 114.250 95.159

103.906 115.275 94.503

104.085 116.695 94.178

105.065 117.015 93.046

104.918 118.030 92.386

104.531 117.459 95.428

103.464 117.597 96.515

......

Resumo

Programa para gerar um trecho de DNA com uma sequência aleatória. A

sequência do DNA será atribuída a uma variável do tipo string (variável dna),

onde cada base será gerada aleatoriamente (variável base), a partir do módulo

random e adicionada à sequência de DNA. O programa tem como entrada o

tamanho da sequência de DNA, a ser gerada aleatoriamente. A sequência

aleatória será mostrada na tela. Para adicionar a base aleatória à sequência de

DNA, podemos usar o operador “+” ou “”.join([dna,base]).

Random DNA (versão 1)

Programa: randomDNA1.py

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Programa: randomDNA1.py (Trabalho 3)

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O programa é relativamente simples, o principal bloco do programa é um loop while,

que monta a sequência do DNA. Dentro do loop while temos que gerar um número

aleatório, entre 1 e 4, por exemplo. Depois temos que testar qual número foi gerado,

usando o comando if/elif/else. Atribuímos a cada número uma base (variável base),

que será adicionada à string dna. Podemos usar o operador “+” para ir montando a

sequência, por exemplo:

Podemos, ainda, usar o método “”.join(), como indicado abaixo.

Em ambas situações, temos que criar a variável dna antes do loop while, para que

possa ser adicionada a base. À variável dna devemos atribuir uma string vazia, como

indicado abaixo.

dna = "".join([dna,base])

dna = ""

dna = dna + base


Resumo




random e adicionada à sequência de DNA. O programa tem como entrada o

tamanho da sequência de DNA, a ser gerada aleatoriamente. A sequência

aleatória será mostrada na tela. Para adicionar a base aleatória à sequência de

DNA, podemos usar o operador “+” ou “”.join([dna,base]). O programa calcula as

porcentagens de cada base presente na sequência de DNA gerada e mostra o

resultado na tela.



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Nesta versão do programa, temos que criar contadores para cada uma das bases do

DNA. Para contar as bases, temos que inicialmente atribuir zero aos contadores, como

mostrado abaixo:

Os contadores serão atualizados em cada iteração do loop while. Depois de finalizado

o loop while, serão calculadas as porcentagens, como segue:

Tomamos o cuidado de testar se o contador de bases (count_bases) é maior que zero,

para evitar a divisão por zero. Uma vez pronto o programa, teste para sequências de

diferentes tamanhos, por exemplo para 100, 1000 e 10000. O que você pode dizer

sobre a “aleatoriedade” do módulo random?

if count_bases > 0:

perc_C = 100*count_C/count_bases

perc_G = 100*count_G/count_bases

perc_A = 100*count_A/count_bases

perc_T = 100*count_T/count_bases

count_C = 0

count_G = 0

count_A = 0

count_T = 0


Resumo




random e adicionada à sequência de DNA. O programa tem como entradas o

tamanho da sequência de DNA, a ser gerada aleatoriamente, e o nome do

arquivo de saída, onde a sequência será gravada. A sequência aleatória será

mostrada na tela. Para adicionar a base aleatória à sequência de DNA, podemos

usar o operador “+” ou “”.join([dna,base]). O programa calcula as porcentagens

de cada base presente na sequência de DNA gerada e mostra o resultado na

tela.



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Agora, a sequência gerada será armazenada num arquivo de saída. Usamos a função

input() para ler o nome do arquivo de saída. A função open() é usada para criar o

arquivo, onde a sequência do DNA será escrita, como indicado abaixo:

Depois de gerada a sequência do DNA, como nos programas anteriores, podemos

escrevê-la no arquivo de saída, como mostrado abaixo:

# Writes sequence to output file

dna_out.write(dna)

# Closes DNA file

dna_out.close()

# Reads output file name

file_in = input("\nGive the DNA file name => ")

# Opens DNA file

dna_out = open(file_in,"w")


Resumo

Programa para a leitura da sequência de bases de um genoma armazenado

num arquivo FASTA. Após a leitura, será mostrada na tela as seguintes

informações: Identificador do FASTA , Numero de Adeninas, Numero de Timinas,

Numero de Citosinas, Numero de Guaninas, Numero de bases nao identificadas,

Numero de Citosinas e Guaninas, Numero de Adeninas e Timinas, Porcentagem

de Citosinas e Guaninas, Porcentagem de Adeninas e Timinas, Porcentagem de

bases nao identificadas, Numero total de bases lidas, Numero de bases nao

identificadas

Read Genome

Programa: readGenome.py

49

Programa: readGenome.py (Trabalho 3)

www.python.org

50

www.python.org

Aplique o código no sequência armazenada no arquivo sequence.fasta. Os resultados

esperados são os seguintes:

•Resultado da contagem de bases do arquivo: sequence.fasta

•Identificador do fasta: >gi|57116681|ref|NC_000962.2| Mycobacterium tuberculosis

H37Rv chromosome, complete genome

•Numero de Adeninas: 758565

•Numero de Timinas: 758379

•Numero de Citosinas: 1449985

•Numero de Guaninas: 1444603

•Numero de bases nao identificadas: 0

•Numero de Citosinas e Guaninas: 2894588

•Numero de Adeninas e Timinas: 1516944

•Porcentagem de Citosinas e Guaninas: 65.6141222595688

•Porcentagem de Adeninas e Timinas: 34.3858777404312

•Porcentagem de bases nao identificadas 0

•Numero total de bases lidas 4411532

Programa: readGenome.py (Trabalho 3)

Resumo

Programa para leitura de arquivo de coordenadas atômicas no formato protein

data bank (PDB). Após a leitura do arquivo PDB, o programa mostra na tela as

linhas referentes à parte não-proteica da estrutura, identificadas com a palavra-

chave “HETATM”. O usuário digita o nome do arquivo PDB de entrada.

Leitura de arquivos PDB (versão 2)


51

Programa: readPDB2.py (Trabalho 3)

www.python.org

52

Trabalho 3

www.python.org

Lista de programas do trabalho 3

randomDNA1.py

randomDNA2.py

randomDNA3.py

readGenome.py

readPDB2.py

Data da entrega: Até o dia 27 de julho 2016.

-BRESSERT, Eli. SciPy and NumPy. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc., 2013. 56 p.

-DAWSON, Michael. Python Programming, for the absolute beginner. 3ed. Boston: Course Technology, 2010. 455 p.

-HETLAND, Magnus Lie. Python Algorithms. Mastering Basic Algorithms in the Python Language. Nova York: Springer

Science+Business Media LLC, 2010. 316 p.

-IDRIS, Ivan. NumPy 1.5. An action-packed guide dor the easy-to-use, high performance, Python based free open source

NumPy mathematical library using real-world examples. Beginner’s Guide. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2011. 212 p.

-KIUSALAAS, Jaan. Numerical Methods in Engineering with Python. 2ed. Nova York: Cambridge University Press, 2010. 422

p.

-LANDAU, Rubin H., PÁEZ, Manuel José, BORDEIANU, Cristian C. A Survey of Computational Physics. Introductory

Computational Physics. Princeton: Princeton University Press, 2008. 658 p.

-LUTZ, Mark. Programming Python. 4ed. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc., 2010. 1584 p.

-MODEL, Mitchell L. Bioinformatics Programming Using Python. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc., 2011. 1584 p.

-TOSI, Sandro. Matplotlib for Python Developers. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2009. 293 p.

Última atualização: 21 de julho 2016.

53

Referências

www.python.org

Documents

Linguagem de Programação Python - azevedolab.net1 . 000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000000000000000000 000000000000000000000000010000000000000 000000000000000000000111111111100000000