Python 3.x 如何使用Python3中的biopython文库从TB测序fasta文件中找到反向导向基因（如pncA）的突变？

为了找到类似S104R的突变（吡喃甲酰胺从2288681到2289241），我们必须首先删除“-”（如果fasta文件中存在任何插入/删除片段），然后对其进行反向补码，然后查找指定有密码子编号的特定突变（这里是104）。我用基本的字符串函数找到了答案，但如果可能的话，我希望biopython库更简洁明了。

所以下面的代码对我来说很好：

from Bio import SeqIO
sample_file=SeqIO.parse('fasta_file_location', 'fasta') // there are two items in sample_file(reference and patient sequence)

ref=str(sample_file[0].seq).replace('-','')[2288681:2289241].replace('A', 't').replace('T', 'a').replace('C', 'g').replace('G', 'c')[::-1].upper()[(104-1)*3:(104-1)*3+3]
pat=str(sample_file[1].seq).replace('-','')[2288681:2289241].replace('A', 't').replace('T', 'a').replace('C', 'g').replace('G', 'c')[::-1].upper()[(104-1)*3:(104-1)*3+3]

print("ref: ",ref, "pat: ", pat)  // output-> ref: AGC, pat: CGG

但以下代码不适用于我：

ref=sample_file[0].seq.strip("-")[2288681:2289241].reverse_complement()[(104-1)*3:(104-1)*3+3]
pat=sample_file[1].seq.strip("-")[2288681:2289241].reverse_complement()[(104-1)*3:(104-1)*3+3]

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有更方便的方法很好，因为后者使用biopython函数，所以如果您知道如何使其更好，请提供帮助。

不与我们共享输入fasta fil有什么意义，这样我们就可以使用它了（很抱歉，rant）sample_文件是一个迭代器，不确定您是否可以使用sample_文件[0]先把它放到一个列表里。sample_file_list=[]for i in SeqIO.parse（'fasta_file_location'，'fasta'）：sample_file_list.append（i）您可以使用ref=sample_file_list[0]或[1]，尝试并告诉我们，没有您的输入，我无法尝试