生物信息学练习2- Biom-format

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

biom-format有两种方式安装：

1. python pkg:

pip install numpy

由于最新版的biom-format还不支持python3，所以需要切换到python2

sudo update-alternatives --config python

然后安装

pip install biom-format

为了处理BIOM 2.0+的文件，需要安装这个：

pip install h5py

2. R pkg:

百度，找安装包，安装好依赖即可。

版本：

版本1.0基于JSON格式开发。

版本2.0和2.1基于HDF格式开发。(HDF格式专门存储大规模、多对象的科学研究数据)

开发目的：

1. 存储和操作大规模的稀疏的生物数据列联表（列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表，其实就是通常的统计表格）；

2. 将核心元数据（contingency table data and sample/observation metadata）封装到单个文件中；

3. 便于在不同工具见交流（如 QIIME/MG-RAST/VAMPS）。

支持 BIOM格式的软件：

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

Phinch，RDP Classifier

OTU table:

两种都支持，但>=85%的是0再用sparse更合适。

dense

sparse

 

 

 

 

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操作

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')