从CAZy database中爬取数据+多恶心的数据都要坚持清洗

糖基因的分类:

  • 糖甘水解酶 glycosidehydrolases
  • 糖基转移酶 glycosyltransferases
  • 多糖裂解酶 polysaccharidelyases
  • 糖脂酶( carbohydrate esterases)
  • 磺基转移酶

目前储存糖基因的数据库:


我从CAZy中提取想要的糖甘水解酶和糖基转移酶的全部基因
CAZy:提供了酶分子序列的家族信息,物种来源,基因序列,蛋白序列,三维结构,EC分类,相关数据库链接……

1.选基因组数据库


2.将物种选人

3 此时的网页:
http://www.cazy.org/e358.html
心中窃喜,html就是表格形式,可以爬取了。

  1. 打开R
library(XML)
url<- "http://www.cazy.org/e358.html"
df1 <- readHTMLTable(url,header=T,stringAsFactors=F)
raw_data<-as.data.frame(df1[[5]])
colnames(raw_data)<-as.character(t(raw_data)[,1])
raw_data<-raw_data[-c(1,2),]
raw_data

上图就是我们爬取的数据,我发现,family中以GT开头的是糖基转移酶,以GH开头的是糖基水解酶,于是我分别把它们提取出来

library(tidyr)
library(dplyr)
GT<-raw_data[grepl("GT",raw_data$Family),]
GH<-raw_data[grepl("GH",raw_data$Family),]
GT[,1]<-as.character(GT[,1])
GH[,1]<-as.character(GH[,1])

protein name字段中,括号内的才是我需要的基因名,怎么把它清洗出来呢?

gene_1<-sapply(GT[,1],function(i){
  if(grepl("[(]",i)==FALSE){return(i)}
  else{strsplit(i,"[//()]")[[1]][2]}
})
gene_1<-as.data.frame(gene_1)
gene_2<-sapply(as.character(gene_1[,1]),function(i){
  if(grepl("[;]",i)==FALSE){return(i)}
  else{strsplit(as.character(i),";")[[1]]}
})
gene_2<-as.data.frame(unlist(gene_2))
m<-a
for(i in 1:length(gene_2)){m<-c(m,length(gene_2[[i]]))}
k<-max(m)
n<-c(gene_2[[1]],rep(NA,times=(k-length(gene_2[[1]]))))
for(i in 2:length(gene_2)){
  n<-rbind(n,c(gene_2[[i]],rep(NA,times=(k-length(gene_2[[i]])))))}
GT_1<-cbind(GT,n)
最终格式

每次看自己的代码都觉得不满意,太啰嗦。要走的路还有很长,加油吧。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,569评论 4 363
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,499评论 1 294
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,271评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,087评论 0 209
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,474评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,670评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,911评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,636评论 0 202
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,397评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,607评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,093评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,418评论 2 254
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,074评论 3 237
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,092评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,865评论 0 196
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,726评论 2 276
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,627评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容

  • 8种特殊建库测序 8种特殊建库测序 1. RNA-seq 2. 外显子测序 3. small RNA-seq 4....
    wangchuang2017阅读 12,807评论 2 92
  • 茫茫里 茫茫里 雾气的腾绕 河神的魅惑 我不说有多爱你 只是在羞涩里看着你 我拥不动你 你也拖不起我 我只是在船动...
    创典阅读 350评论 0 0
  • 同读《管理的觉醒》 正文:‘’用觉性听,听只是听,还能让我们避免很多麻烦,比如别人讲我们,甚至不客气地讲我们,如果...
    台一DDM路静娟阅读 134评论 0 0
  • 列出这个文件夹下面的文件名 在本文件夹下面新建一个文件夹 输出当前的文件目录 下面的是unix系统的框架 代表当前...
    曹博博阅读 501评论 0 0