生物信息學練習2- Biom-format

The Biological Observation Matrix (BIOM) format http://biom-format.org/

biom-format有兩種方式安裝：

1. python pkg:

pip install numpy

因爲最新版的biom-format還不支持python3，因此須要切換到python2

sudo update-alternatives --config python

而後安裝

pip install biom-format

爲了處理BIOM 2.0+的文件，須要安裝這個：

pip install h5py

2. R pkg:

百度，找安裝包，安裝好依賴便可。

版本：

版本1.0基於JSON格式開發。

版本2.0和2.1基於HDF格式開發。(HDF格式專門存儲大規模、多對象的科學研究數據)

開發目的：

1. 存儲和操做大規模的稀疏的生物數據列聯表（列聯表是觀測數據按兩個或更多屬性（定性變量）分類時所列出的頻數表，其實就是一般的統計表格）；

2. 將核心元數據（contingency table data and sample/observation metadata）封裝到單個文件中；

3. 便於在不一樣工具見交流（如 QIIME/MG-RAST/VAMPS）。

支持 BIOM格式的軟件：

QIIME，MG-RAST，PICRUSt，Mothur，phyloseq，MEGAN，VAMPS，metagenomeSeq，

Phinch，RDP Classifier

OTU table:

兩種都支持，但>=85%的是0再用sparse更合適。

dense

sparse

 

 

 

 

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操做

Parse a table from an open file object:

from biom import parse_table

with open('path/to/table.biom') as f:

table = parse_table(f)

Parse a table from a path:

from biom import load_table

table = load_table('path/to/table.biom')