scikit-bio

scikit-bio

概述

scikit-bio 是一个功能全面的 Python 生物数据处理库。可将此技能用于涵盖序列操作、比对、系统发育学、微生物生态学和多变量统计的生物信息学分析。

何时使用此技能

当用户：

• 处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质）
• 需要读写生物文件格式（FASTA、FASTQ、GenBank、Newick、BIOM 等）
• 执行序列比对或搜索基序
• 构建或分析系统发育树
• 计算多样性指标（Alpha/Beta 多样性、UniFrac 距离）
• 执行排序分析（PCoA、CCA、RDA）
• 对生物或生态数据执行统计检验（PERMANOVA、ANOSIM、Mantel）
• 分析微生物组或群落生态数据
• 处理来自语言模型的蛋白质嵌入
• 需要操作生物数据表

核心功能

1. 序列操作

使用专门的类处理 DNA、RNA 和蛋白质数据等生物序列。

主要操作：

• 读写 FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL 格式中的序列
• 序列切片、拼接和搜索
• 反向互补、转录（DNA→RNA）和翻译（RNA→蛋白质）
• 使用正则表达式查找基序和模式
• 计算距离（汉明距离、基于 k-mer 的距离）
• 处理序列质量分数和元数据

常见模式：

import skbio

# Read sequences from file
seq = skbio.DNA.read('input.fasta')

# Sequence operations
rc = seq.reverse_complement()
rna = seq.transcribe()
protein = rna.translate()

# Find motifs
motif_positions = seq.find_with_regex('ATG[ACGT]{3}')

# Check for properties
has_degens = seq.has_degenerates()
seq_no_gaps = seq.degap()

重要说明：

• 对具有校验功能的序列使用 DNA、RNA、Protein 类
• 对没有字母表限制的通用序列使用 Sequence 类
• FASTQ 文件中的质量分数会自动加载到位置元数据中
• 元数据类型：序列级（ID、描述）、位置级（每个碱基）和区间级（区域/特征）

2. 序列比对

使用动态规划算法执行成对和多序列比对。

主要功能：

• 全局比对（Needleman-Wunsch，含半全局变体）
• 局部比对（Smith-Waterman）
• 可配置的评分方案（匹配/不匹配、空位罚分、替换矩阵）
• CIGAR 字符串转换
• 使用 TabularMSA 存储和操作多序列比对

常见模式：

from skbio.alignment import local_pairwise_align_ssw, TabularMSA

# Pairwise alignment
alignment = local_pairwise_align_ssw(seq1, seq2)

# Access aligned sequences
msa = alignment.aligned_sequences

# Read multiple alignment from file
msa = TabularMSA.read('alignment.fasta', constructor=skbio.DNA)

# Calculate consensus
consensus = msa.consensus()

重要说明：

• 使用 local_pairwise_align_ssw 执行局部比对（速度更快，基于 SSW）
• 使用 StripedSmithWaterman 执行蛋白质比对
• 生物序列建议使用仿射空位罚分
• 可在 scikit-bio、BioPython 和 Biotite 的比对格式之间进行转换

3. 系统发育树

构建、操作和分析表示进化关系的系统发育树。

主要功能：

• 根据距离矩阵构建树（UPGMA、WPGMA、Neighbor Joining、GME、BME）
• 树操作（剪枝、重新定根、遍历）
• 距离计算（路径距离、共表型距离、Robinson-Foulds 距离）
• ASCII 可视化
• Newick 格式输入/输出

常见模式：

from skbio import TreeNode
from skbio.tree import nj

# Read tree from file
tree = TreeNode.read('tree.nwk')

# Construct tree from distance matrix
tree = nj(distance_matrix)

# Tree operations
subtree = tree.shear(['taxon1', 'taxon2', 'taxon3'])
tips = [node for node in tree.tips()]
lca = tree.lowest_common_ancestor(['taxon1', 'taxon2'])

# Calculate distances
patristic_dist = tree.find('taxon1').distance(tree.find('taxon2'))
cophenetic_matrix = tree.cophenetic_matrix()

# Compare trees
rf_distance = tree.robinson_foulds(other_tree)

重要说明：

• 使用 nj() 执行 Neighbor Joining（经典系统发育方法）
• 使用 upgma() 执行 UPGMA（假设存在分子钟）
• GME 和 BME 可高度扩展，适用于大型树
• 树可以有根或无根；部分指标要求特定的定根方式

4. 多样性分析

计算微生物生态学和群落分析中的 α 多样性和 β 多样性指标。

主要功能：

• α 多样性：丰富度、Shannon 熵、Simpson 指数、Faith's PD、Pielou 均匀度
• β 多样性：Bray-Curtis、Jaccard、加权/非加权 UniFrac、欧氏距离
• 系统发育多样性指标（需要输入树）
• 稀释和子采样
• 与排序分析和统计检验集成

常见模式：

from skbio.diversity import alpha_diversity, beta_diversity
import skbio

# Alpha diversity
alpha = alpha_diversity('shannon', counts_matrix, ids=sample_ids)
faith_pd = alpha_diversity('faith_pd', counts_matrix, ids=sample_ids,
                          tree=tree, otu_ids=feature_ids)

# Beta diversity
bc_dm = beta_diversity('braycurtis', counts_matrix, ids=sample_ids)
unifrac_dm = beta_diversity('unweighted_unifrac', counts_matrix,
                           ids=sample_ids, tree=tree, otu_ids=feature_ids)

# Get available metrics
from skbio.diversity import get_alpha_diversity_metrics
print(get_alpha_diversity_metrics())

重要说明：

• 计数必须为表示丰度的整数，而非相对频率
• 系统发育指标（Faith's PD、UniFrac）需要树和 OTU ID 映射
• 仅计算指定样本对时，请使用 partial_beta_diversity()
• α 多样性返回 Series，β 多样性返回 DistanceMatrix

5. 排序分析方法

将高维生物数据降至可视化的低维空间。

主要功能：

• 基于距离矩阵的 PCoA（主坐标分析）
• 用于列联表的 CA（对应分析）
• 带环境约束的 CCA（典范对应分析）
• 用于线性关系的 RDA（冗余分析）
• 用于特征解读的双标图投影

常见模式：

from skbio.stats.ordination import pcoa, cca

# PCoA from distance matrix
pcoa_results = pcoa(distance_matrix)
pc1 = pcoa_results.samples['PC1']
pc2 = pcoa_results.samples['PC2']

# CCA with environmental variables
cca_results = cca(species_matrix, environmental_matrix)

# Save/load ordination results
pcoa_results.write('ordination.txt')
results = skbio.OrdinationResults.read('ordination.txt')

重要说明：

• PCoA 适用于任何距离/相异度矩阵
• CCA 可揭示群落组成的环境驱动因素
• 排序结果包含特征值、解释比例以及样本/特征坐标
• 结果可与绘图库集成（matplotlib、seaborn、plotly）

6. 统计检验

执行针对生态学和生物学数据的假设检验。

主要功能：

• PERMANOVA：使用距离矩阵检验组间差异
• ANOSIM：用于检验组间差异的另一种方法
• PERMDISP：检验组内离散度的齐性
• Mantel 检验：检验距离矩阵间的相关性
• Bioenv：寻找与距离相关的环境变量

常见模式：

from skbio.stats.distance import permanova, anosim, mantel

# Test if groups differ significantly
permanova_results = permanova(distance_matrix, grouping, permutations=999)
print(f"p-value: {permanova_results['p-value']}")

# ANOSIM test
anosim_results = anosim(distance_matrix, grouping, permutations=999)

# Mantel test between two distance matrices
mantel_results = mantel(dm1, dm2, method='pearson', permutations=999)
print(f"Correlation: {mantel_results[0]}, p-value: {mantel_results[1]}")

重要说明：

• 置换检验提供非参数显著性检验
• 使用 999 次或更多置换，以获得稳健的 p 值
• PERMANOVA 对离散度差异敏感；应与 PERMDISP 搭配使用
• Mantel 检验用于评估矩阵间的相关性（例如地理距离与遗传距离）

7. 文件输入/输出与格式转换

读取和写入 19 种以上的生物学文件格式，并自动检测格式。

支持的格式：

• 序列：FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL、QSeq
• 比对：Clustal、PHYLIP、Stockholm
• 树：Newick
• 表格：BIOM（HDF5 和 JSON）
• 距离：带分隔符的方阵
• 分析：BLAST+6/7、GFF3、排序结果
• 元数据：带验证的 TSV/CSV

常见模式：

import skbio

# Read with automatic format detection
seq = skbio.DNA.read('file.fasta', format='fasta')
tree = skbio.TreeNode.read('tree.nwk')

# Write to file
seq.write('output.fasta', format='fasta')

# Generator for large files (memory efficient)
for seq in skbio.io.read('large.fasta', format='fasta', constructor=skbio.DNA):
    process(seq)

# Convert formats
seqs = list(skbio.io.read('input.fastq', format='fastq', constructor=skbio.DNA))
skbio.io.write(seqs, format='fasta', into='output.fasta')

重要说明：

• 对于大型文件，请使用生成器以避免内存问题
• 指定 into 参数时可自动检测格式
• 某些对象可写入多种格式
• 支持使用 verify=False 通过 stdin/stdout 进行管道传输

8. 距离矩阵

使用统计方法创建和操作距离/相异度矩阵。

主要功能：

• 存储对称数据（DistanceMatrix）或非对称数据（DissimilarityMatrix）
• 基于 ID 的索引和切片
• 与多样性分析、排序分析和统计检验集成
• 读写带分隔符的文本格式

常见模式：

from skbio import DistanceMatrix
import numpy as np

# Create from array
data = np.array([[0, 1, 2], [1, 0, 3], [2, 3, 0]])
dm = DistanceMatrix(data, ids=['A', 'B', 'C'])

# Access distances
dist_ab = dm['A', 'B']
row_a = dm['A']

# Read from file
dm = DistanceMatrix.read('distances.txt')

# Use in downstream analyses
pcoa_results = pcoa(dm)
permanova_results = permanova(dm, grouping)

重要说明：

• DistanceMatrix 强制保持对称且对角线为零
• DissimilarityMatrix 允许非对称值
• ID 可实现与元数据和生物学知识的集成
• 兼容 pandas、numpy 和 scikit-learn

9. 生物学表格

处理微生物组研究中常见的特征表（OTU/ASV 表）。

主要功能：

• BIOM 格式的输入/输出（HDF5 和 JSON）
• 与 pandas、polars、AnnData、numpy 集成
• 数据增强技术（phylomix、mixup、组成数据方法）
• 样本/特征筛选和标准化
• 元数据集成

常见模式：

from skbio import Table

# Read BIOM table
table = Table.read('table.biom')

# Access data
sample_ids = table.ids(axis='sample')
feature_ids = table.ids(axis='observation')
counts = table.matrix_data

# Filter
filtered = table.filter(sample_ids_to_keep, axis='sample')

# Convert to/from pandas
df = table.to_dataframe()
table = Table.from_dataframe(df)

重要说明：

• BIOM 表是 QIIME 2 工作流中的标准格式
• 行通常表示样本，列表示特征（OTU/ASV）
• 支持稀疏和稠密表示
• 可配置输出格式（pandas/polars/numpy）

10. 蛋白质嵌入

处理用于下游分析的蛋白质语言模型嵌入。

主要功能：

• 存储蛋白质语言模型（ESM、ProtTrans 等）的嵌入
• 将嵌入转换为距离矩阵
• 生成用于可视化的排序对象
• 导出为 numpy/pandas，以用于 ML 工作流

常见模式：

from skbio.embedding import ProteinEmbedding, ProteinVector

# Create embedding from array
embedding = ProteinEmbedding(embedding_array, sequence_ids)

# Convert to distance matrix for analysis
dm = embedding.to_distances(metric='euclidean')

# PCoA visualization of embedding space
pcoa_results = embedding.to_ordination(metric='euclidean', method='pcoa')

# Export for machine learning
array = embedding.to_array()
df = embedding.to_dataframe()

重要说明：

• 嵌入可连接蛋白质语言模型与传统生物信息学
• 兼容 scikit-bio 的距离/排序/统计生态系统
• SequenceEmbedding 和 ProteinEmbedding 提供专用功能
• 适用于序列聚类、分类和可视化

最佳实践

安装

uv pip install scikit-bio

性能注意事项

• 处理大型序列文件时使用生成器，以尽量减少内存使用
• 对于超大型系统发育树，优先选择 GME 或 BME，而不是 NJ
• 可使用 partial_beta_diversity() 并行计算 Beta 多样性
• 对于大型表格，BIOM 格式（HDF5）比 JSON 更高效

与生态系统集成

• 序列可通过标准格式与 Biopython 互操作
• 表格可与 pandas、polars 和 AnnData 集成
• 距离矩阵兼容 scikit-learn
• 排序结果可通过 matplotlib/seaborn/plotly 可视化
• 可与 QIIME 2 成品（BIOM、树、距离矩阵）无缝协作

常见工作流

1. 微生物组多样性分析：读取 BIOM 表 → 计算 Alpha/Beta 多样性 → 排序（PCoA）→ 统计检验（PERMANOVA）
2. 系统发育分析：读取序列 → 比对 → 构建距离矩阵 → 构建树 → 计算系统发育距离
3. 序列处理：读取 FASTQ → 质量筛选 → 修剪/清理 → 查找基序 → 翻译 → 写入 FASTA
4. 比较基因组学：读取序列 → 两两比对 → 计算距离 → 构建树 → 分析分支

参考文档

有关详细的 API 信息、参数说明和高级用法示例，请参阅 references/api_reference.md，其中包含以下内容的完整文档：

• 所有功能的完整方法签名和参数
• 复杂工作流的扩展代码示例
• 常见问题的故障排除方法
• 性能优化技巧
• 与其他库的集成模式

其他资源

• 官方文档：https://scikit.bio/docs/latest/
• GitHub 仓库：https://github.com/scikit-bio/scikit-bio
• 论坛支持：https://forum.qiime2.org（scikit-bio 是 QIIME 2 生态系统的一部分）