Python：使用解析器比较同一组蛋白质的两个多fasta文件，以发现和计算治疗后的突变

我的任务是计算治疗后几种蛋白质发生的突变。序列以相同的顺序出现在两个文件中。我用biopython中的fasta解析器（SeqIO.parse）打开了这两个文件，我得到了列出的所有蛋白质（在治疗前后分开）

我的问题:

• 如何将解析器压缩到一起以计算突变

来自Bio导入序列
对于SeqIO.parse中的正常样本（“/data/statistic/normal\u samples”，“fasta”）：
打印（普通样本.id）
打印（报告（正常样本顺序））
打印（透镜（普通样品））
对于SeqIO.parse中的已处理样本（“/data/statistic/with_treatment”，“fasta”）：
打印（普通样本.id）
打印（报告（正常样本顺序））
打印（透镜（普通样品））
dict_n_t=dict（zip（正常样本和处理样本））

假设：

• 两个文件中的序列顺序相同
• 仅发生点突变（因此两个文件中相应序列的长度相同）
• 你很明显对突变计数感兴趣，而不是它们的位置

您可以使用以下代码：

from Bio import SeqIO

normal_samples = SeqIO.parse("/data/statistic/normal_samples", "fasta")
treated_samples = SeqIO.parse("/data/statistic/with_treatment", "fasta")


for normal, treated in zip(normal_samples, treated_samples):
    if normal.id == treated.id:
        mutations = sum(1 for n, t in zip(str(normal.seq), str(treated.seq)) if n != t)
        print(f"Found {mutations} mutation(s) for id {normal.id}")

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