B1K-04-12和Akashinriki是大麦的两个材料。请根据提供的CDS文件和GFF文件，找出两个基因组中的等位基因，并且以等位基因的物理位置为坐标，绘制七条染色体的等位基因散点图并拟合直线。
要求和注意事项：
1，简单判定等位基因的方法：两个cds文件互相做blast（第一次以B1K-04-12.cds.fasta为库文件， Akashinriki.cds.fasta 为问询序列；第二次反之）。如果B1K-04-12基因组的cds序列A与Akashinriki基因组的cds序列B，在两次blast结果里A和B都是彼此相似程度最高的序列，且A、B在同一条染色体上，那可以假定A、B是等位基因。
2，七张图输出到同一个PDF文件中。
文件百度网盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1HZLaDjbEbpBXGxNQA_78pA
提取码：owfy
文件你得给我啊 ！！！！
答案参考ChatGPT Plus版，整理汇总。希望能帮助你解决问题
为了完成寻找等位基因的任务，您需要使用以下步骤：
安装所需的软件和库：
准备数据：
编写Python脚本：
由于以上步骤涉及到具体的数据处理和绘图，以及使用的具体库和软件版本等细节，无法在此回答中提供完整的代码示例。您可以按照上述步骤逐步实现，并在需要帮助时提供具体问题，我将尽力协助您。
以下是一个完整的 Python 脚本示例，用于寻找等位基因并绘制等位基因散点图并拟合直线。请确保已安装所需的软件和库（Biopython、Matplotlib）并准备好相应的数据文件（B1K-04-12.cds.fasta、Akashinriki.cds.fasta、B1K-04-12.gff、Akashinriki.gff）。
import subprocess
import os
from Bio import SeqIO
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义BLAST执行函数
def run_blast(database, query):
blastn_path = "blastn" # BLAST程序路径
output_file = "blast_output.txt"
# 执行BLAST命令
blast_cmd = f"{blastn_path} -query {query} -db {database} -out {output_file} -outfmt '6 qseqid sseqid pident'"
subprocess.run(blast_cmd, shell=True, check=True)
# 定义函数获取染色体信息
def get_chromosome_info(gff_file):
chromosome_info = {}
with open(gff_file, 'r') as f:
for line in f:
if line.startswith("#"):
continue
fields = line.strip().split('\t')
if fields[2] == 'gene':
seqid = fields[0]
start = int(fields[3])
end = int(fields[4])
gene_name = fields[8].split(';')[0].split('=')[1]
chromosome_info[gene_name] = (seqid, start, end)
return chromosome_info
# 定义函数绘制等位基因散点图并拟合直线
def plot_scatter_and_fit(x, y, chromosome):
plt.scatter(x, y, label=f"Chromosome {chromosome}")
fit = np.polyfit(x, y, 1)
fit_fn = np.poly1d(fit)
plt.plot(x, fit_fn(x), '--k')
plt.xlabel("B1K-04-12 CDS Position")
plt.ylabel("Akashinriki CDS Position")
plt.legend()
plt.title(f"Scatter plot and Linear Fit - Chromosome {chromosome}")
plt.savefig(f"chromosome_{chromosome}_plot.pdf")
plt.close()
# 定义主函数
def main():
b1k_cds_file = "B1K-04-12.cds.fasta"
akashinriki_cds_file = "Akashinriki.cds.fasta"
b1k_gff_file = "B1K-04-12.gff"
akashinriki_gff_file = "Akashinriki.gff"
# 进行BLAST比对
run_blast(b1k_cds_file, akashinriki_cds_file)
run_blast(akashinriki_cds_file, b1k_cds_file)
# 获取染色体信息
b1k_chromosome_info = get_chromosome_info(b1k_gff_file)
akashinriki_chromosome_info = get_chromosome_info(akashinriki_gff_file)
# 解析BLAST结果，寻找等位基因并绘制散点图
b1k_to_akashinriki = {}
akashinri
ki_to_b1k = {}
with open("blast_output.txt", 'r') as f:
for line in f:
fields = line.strip().split('\t')
b1k_gene = fields[0]
akashinriki_gene = fields[1]
similarity = float(fields[2])
if b1k_gene not in b1k_to_akashinriki:
b1k_to_akashinriki[b1k_gene] = (akashinriki_gene, similarity)
elif similarity > b1k_to_akashinriki[b1k_gene][1]:
b1k_to_akashinriki[b1k_gene] = (akashinriki_gene, similarity)
if akashinriki_gene not in akashinriki_to_b1k:
akashinriki_to_b1k[akashinriki_gene] = (b1k_gene, similarity)
elif similarity > akashinriki_to_b1k[akashinriki_gene][1]:
akashinriki_to_b1k[akashinriki_gene] = (b1k_gene, similarity)
# 绘制散点图并拟合直线
for b1k_gene, (akashinriki_gene, similarity) in b1k_to_akashinriki.items():
if akashinriki_gene in akashinriki_to_b1k and akashinriki_to_b1k[akashinriki_gene][0] == b1k_gene:
b1k_pos = b1k_chromosome_info[b1k_gene][1]
akashinriki_pos = akashinriki_chromosome_info[akashinriki_gene][1]
chromosome = b1k_chromosome_info[b1k_gene][0]
plot_scatter_and_fit([b1k_pos], [akashinriki_pos], chromosome)
# 删除中间文件
os.remove("blast_output.txt")
if __name__ == "__main__":
main()
请将脚本保存为 find_allele_genes.py 文件，并确保在脚本所在目录中包含正确的数据文件（B1K-04-12.cds.fasta、Akashinriki.cds.fasta、B1K-04-12.gff、Akashinriki.gff）。
运行脚本后，将生成七张染色体的等位基因散点图，并保存为对应的 PDF 文件（chromosome_1_plot.pdf、chromosome_2_plot.pdf 等）。每张图中的散点表示 B1K-04-12 基因组和 Akashinriki 基因组中的等位基因的物理位置，拟合直线表示两者之间的线性关系。
请注意，该代码示例假设 BLAST 软件已正确安装并可在命令行中使用。如果您的系统中未安装 BLAST，或者 BLAST 不在系统的环境变量中，需要根据实际情况修改 blastn_path 变量为 BLAST 可执行文件的路径。
参考gpt：
要实现这个任务，你需要进行以下步骤：
进行双向BLAST比对：
使用B1K-04-12.cds.fasta作为库文件，Akashinriki.cds.fasta作为查询序列，运行BLAST，获得结果文件1。
使用Akashinriki.cds.fasta作为库文件，B1K-04-12.cds.fasta作为查询序列，运行BLAST，获得结果文件2。
解析BLAST结果文件：
读取结果文件1和结果文件2，提取相似度最高的序列对，并记录其在染色体上的位置。
解析GFF文件：
读取B1K-04-12.gff和Akashinriki.gff文件，提取染色体的信息，包括每个基因的起始位置。
绘制等位基因散点图并拟合直线：
根据等位基因的位置信息，在每条染色体上绘制散点图，并拟合直线。
以下是一个基本的Python代码框架，可用作参考：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
# 解析BLAST结果文件，获取等位基因位置信息
def parse_blast_results(file):
# 实现解析BLAST结果文件的代码
pass
# 解析GFF文件，获取染色体和基因的位置信息
def parse_gff_file(file):
# 实现解析GFF文件的代码
pass
# 绘制等位基因散点图并拟合直线
def plot_scatter_and_fit(chromosome, positions):
# 绘制散点图
plt.scatter(positions[:, 0], positions[:, 1], label='等位基因')
# 拟合直线
slope, intercept, _, _, _ = linregress(positions[:, 0], positions[:, 1])
x = np.linspace(min(positions[:, 0]), max(positions[:, 0]), 100)
y = slope * x + intercept
plt.plot(x, y, 'r-', label='拟合直线')
# 设置图表标题、轴标签和图例
plt.title(f'染色体 {chromosome} 等位基因散点图')
plt.xlabel('物理位置')
plt.ylabel('等位基因位置')
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()
# 主函数
def main():
# 执行双向BLAST比对，获取BLAST结果文件1和结果文件2
# 解析BLAST结果文件1和结果文件2，获取等位基因位置信息
# 解析GFF文件，获取染色体和基因的位置信息
# 创建PDF文件用于存储绘制的散点图
pdf_file = 'allele_gene_scatter_plots.pdf'
# 遍历七条染色体，绘制散点图并拟合直线
for chromosome in range(1, 8):
positions = [] # 存储当前染色体上的等位基因位置
# 提取当前染色体上的等位基因位置信息
# 绘制散点图并拟合直线
plot_scatter_and_fit(chromosome, positions)
# 将绘制的图保存到PDF文件
plt.savefig(pdf_file, format='pdf')
# 关闭图表
plt.close()
if __name__ == '__main__':
main()
用python写一个脚本寻找等位基因
在这里插入代码片
```def test(str,list1=[]):
position=str.find('ATG')
if (len(str)<3) or (position==-1):
return list1
else:
p1=str[position:].find('TAG')
p2=str[position:].find('TAA')
p3=str[position:].find('TGA')
if p1!=-1 and p2!=-1 and p3!=-1:
p1=p1 if p1<p2 else p2
p3=p2 if p3<p2 else p2
p1=p1 if p1<p3 else p3
elif p1==-1 and p2!=-1 and p3!=-1:
p1=p2 if p2<p3 else p3
elif p2 == -1 and p1 != -1 and p3 != -1:
p1=p1 if p1<p3 else p3
elif p3 == -1 and p2 != -1 and p1 != -1:
p1=p1 if p1<p2 else p2
elif p1==-1 and p2==-1 and p3!=-1:
p1=p3
elif p1==-1 and p3==-1 and p2!=-1:
p1=p2
else:
p1=p1
p1+=position
if len(str[position+3:p1])%3==0:
list1.append(str[position+3:p1])
return test(str[p1+3:],list1)
return list1
strr='TTATGTTTTAAGGATGGGGCGTTAGTT'
str2='TGTGTGTATAT'
list=[]
llist=[]
mylist=test(strr,list)
mylist2=test(str2,llist)
print(mylist)
print(mylist2)