Bio-Info每日一题：Rosalind-05-Computing GC Content

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你是否想像专业人士一样分析DNA序列？这里有一个简单的任务来帮助你入门。
📝 任务说明:

解答

此处借助Biopython来进行解答，Biopython除了能够对fasta文件进行解析之外，也有现成计算GC含量的方法Bio.SeqUtils.gc_fraction()，我们只需进行比较得到GC含量最高的序列ID即可。
我的想法是通过字典将序列ID和GC含量存储起来，之后再通过max()进行比较。

from Bio import SeqIO
from Bio.SeqUtils import gc_fraction

def parse_seq(file_path):
    seq_dic = {}
    for seq_record in SeqIO.parse((file_path), "fasta"):
        print(f"{seq_record.id} done!!!")
        seq_dic[seq_record.id] = gc_fraction(seq_record) * 100
    # print(seq_dic)
    return seq_dic

def get_max_GC(seq_dic):
    max_gc_id = max(seq_dic, key=seq_dic.get)
    return max_gc_id, seq_dic[max_gc_id]
def main():
    file_path = r"D:\000zyf\Learning\python_learn\Rosalind\rosalind_gc.txt"
    id, gc = get_max_GC(parse_seq(file_path))
    print(id, gc)
if __name__ == "__main__":

    main()

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
公众号：BIoYfan，之后会坚持同步更新生信方面内容
与君共勉💪