bold_retriever 1.0.0

向这边跑

• 克隆存储库：

  cd $USERAPPL
  git clone https://github.com/carlosp420/bold_retriever.git
  

• 安装依赖项（python2.7）：

  cd bold_retriever
  module load biopython-env
  pip install -r requirements.txt
  

• 运行软件

您必须从粗体中选择一个可用的数据库 http://www.boldsystems.org/index.php/resources/api?type=idengine 并将其作为参数输入：

• Cox1_物种
• Cox1
• 公共物种
• 二氧化碳浓度L640bp

例如：

python bold_retriever.py -f ZA2013-0565.fasta -db COX1_SPECIES

• 输出：

  seq_id  bold_id       similarity  division  class       order       family        species                collection_country
  OTU_99  FBNE064-11    1           animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius pini        Germany
  OTU_99  NEUFI079-11   1           animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius pini        Finland
  OTU_99  FBNE172-13    0.9937      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius atrifrons   Germany
  OTU_99  FBNE162-13    0.9936      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius contumax    Austria
  OTU_99  TTSOW138-09   0.9811      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius ovalis      Canada
  OTU_99  CNPAH380-13   0.9811      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius             Canada
  OTU_99  CNKOF1602-14  0.9811      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius pinidumus   Canada
  OTU_99  NRAS173-11    0.9748      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius conjunctus  Canada
  OTU_99  SSBAE2911-13  0.9748      animal    Collembola  None        None          Collembola             Canada
  OTU_99  CNPAQ117-13   0.9686      animal    Insecta     Neuroptera  Hemerobiidae  Hemerobius humulinus   Canada
  

速度

bold\u retriever使用twisted库执行异步调用。 这加快了总处理时间：

完整文档

请参见http://bold-retriever.readthedocs.org

历史记录

• v1.0.0：使用twisted进行异步调用并提高速度。

• v0.2.4:重新组织输出文件中的列。查询API中的族

  分类单元名称。

• V0.2.2：杀虫分类单元搜索。
• v0.2.1:在抓取web Public_BIN中为物种id杀死了bug。
• v0.2.0:为物种id刮网Public_BIN。
• V0.1.9:添加了请求ID测试和选项，以便在调试模式下运行功能。
• V0.1.8:修复了当粗体发送空的分类单元名称列表时出现异常的错误。
• V0.1.7:修复了当粗体发送空的分类单元名称列表时出现异常的错误。
• v0.1.6：当我们得到分类单元鉴定结果时，将其附加到文件中。
• V0.1.5:附加试验覆盖率92%
• v0.1.4:修复了分类单元搜索函数中的错误
• V0.1.3：覆盖率75%
• V0.1.2:PEP8和测试覆盖率69%
• v0.1.1：打包为python模块。
• v0.1.0：您可以指定哪些粗体数据应该用于fasta序列的blast。
• V0.0.7:捕获从粗体返回的XML的空、列表和文本的异常。
• v0.0.6:从粗体捕获格式错误的XML的异常。
• v0.0.5：当粗体发送{"481541":[]}等有趣数据时捕获异常。