京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言从SNPedia批量提取搜索数据
SNP是单核苷酸多态性,人的基因是相似的,有些位点上存在差异,这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性,它影响着生物的性状,影响着对某些疾病的易感性。SNPedia是一个SNP调査百科,它引用各种已经发布的文章,或者数据库信息对SNP位点进行描述,共享着人类基因组变异的信息。我们可以搜索某个SNP位点来寻找与之相关的信息,也可以根据相关疾病,症状来寻找相关的SNP。
初次使用SNPedia
SNPedia主页网址为http://snpedia.com/index.php/SNPedia,比如我想查找与crouzon综合症相关的SNP,只需要在SNPedia中搜索crouzon syndrome,即会出现许多相关的SNP搜索结果

如果这时候我想看每个SNP的相关信息,我就要每个链接分别点进去

后来发现我们只需要提取里面的部分信息,Orientation,Stabilized,Reference,Chromosome,Position,Gene,还有clinvar表格信息,这时候我们就可以从网页中利用RCurl包,XML包,正则表达是把所需要的内容提取出来,有效抓取有用信息。
知识准备
RCurl包和XML包
readHTMLTable(doc) #doc 是XML或者HTML格式文本,可以是文件名,也可以是刚刚parse的html对象,该函数返回XML或HTML中的表格
正则表达式
这里阐述基本的正则表达式使用
[ ]中括号,匹配中括号里面的任意字符,例如[a]匹配"a"
[a-z]表示匹配a到z任意字母,[A-Z]匹配大写A到Z,[0-9]匹配0-9任意数字
[ ]*中括号加*表示匹配任意次,[ ]+表示匹配至少一次,例如[a-zA-z,;: ]+表示匹配小写和大写字母,;:和空格至少一次
[ a|b ] 匹配a或者b
直接输入字符,实现精确定位。比如"apple[a-zA-z,;: ]+",定位到apple开头的后面匹配小写和大写字母,;:和空格至少一次的内容
[\u4E00-\u9FA5]匹配汉字
R语言gregexpr函数
使用方法:gregexpr(pattern,istring, fixed = FALSE) #pattern就是要匹配正则表达是,istring是待匹配的字符串矢量,比如c("abc","cdf"),fixed, 如果设置为true,默认pattern是真正的字符串,不会作为其它使用,相当于转义, 函数返回列表,包括每个字符串的匹配长度和是否匹配)
实例
这里直接上代码,代码里面有着详细解释,许多函数以后可以直接复制使用,或者放进一个自己做的R包
#!/usr/bin/env Rscript
download <- function(strURL){
#输入网址返回html树格式文件
#strURL:网页链接地址 return: html树文件
h <- basicTextGatherer()# 查看服务器返回的头信息
txt <- getURL(strURL, headerfunction = h$update,.encoding="gbk") ## 字符串形式
htmlParse(txt,asText=T,encoding="gbk") #选择gbk进行网页的解析
}
getinf <- function(strURL){
#主要提取网页信息函数
#strURL:网页链接网址 return:包括所要的所有信息的data.frame
doc<- download(strURL)
#写如标题
info<- data.frame("Title"=strsplit(xmlValue(getNodeSet(doc,'//title')[[1]])," -")[[1]][1]) #"rs... - SNPedia"进行split
#写入"Geno Mag Summary "table
GMS_table <- readHTMLTable(doc)
GMS_index <- 0
for (p in 1:6){
if (length(GMS_table[[p]])==3){
GMS_index <- p
}
}
if (GMS_index!=0){
for (i in 1:length(GMS_table[[GMS_index]])){
tmp <- ""
for (t in 1:nrow(GMS_table[[GMS_index]][i])){
if(tmp==""){tmp <-as.vector(GMS_table[[GMS_index]][i][t,1])}else{
tmp <- paste(tmp,as.vector(GMS_table[[GMS_index]][i][t,1]),sep=";")
}
}
if (i==1){info$Geno <-tmp}
else if (i==2){info$Mag <-tmp}
else if (i==3){info$Summary <- tmp
tmp <- ""
}
}
}else{
info$Geno <-" "
info$Mag <-" "
info$Summary <- " "
}
#写入剩下table信息
mes <- getNodeSet(doc,'//td')
mes2 <- list()
for (c in mes){
d <- xmlValue(c)
if (mes==""){
mes2=d
}else{
mes2=c(mes2,d)
}
}
tmp <- greg_return_string("Make[-A-Za-z0-9_.%;\\(\\), ]+",mes2)
if (length(tmp)==2){info$"Make"=paste(strsplit(tmp[[1]]," ")[[1]][2],strsplit(tmp[[2]]," ")[[1]][2],sep=";")}else{info$"Make"=" "}
for (i in (1:length(pattlistMainTable))){
tmp <- greg_return_index(pattlistMainTable[[i]],mes2)
if (i==1 && length(tmp)==1){info$"Orientation"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==1 && length(tmp)!=1){info$"Orientation"=" "}
else if (i==2 && length(tmp)==1){info$"Stabilized"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==2 && length(tmp)!=1){info$"Stabilized"=" "}
else if (i==3 && length(tmp)==1){info$"Reference"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==3 && length(tmp)!=1){info$"Reference"=" "}
else if (i==4 && length(tmp)==1){info$"Chromosome"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==4 && length(tmp)!=1){info$"Chromosome"=" "}
else if (i==5 &&length(tmp)==1){info$"Position"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==5 && length(tmp)!=1){info$"Position"=" "}
else if (i==6&&length(tmp)==1){info$"Gene"=strsplit(mes2[[tmp+1]],"\n")[[1]]}else if (i==6 && length(tmp)!=1){info$"Gene"=" "}
}
#写入clivar
mes <- getNodeSet(doc,'//tr')
mes2 <- list()
for (c in mes){
d <- xmlValue(c)
if (mes==""){
mes2=d
}else{
mes2=c(mes2,d)
}
}
for (i in (1:length(pattlistClinvar))){
tmp <- greg_return_string(pattlistClinvar[i],mes2)
if (length(tmp)!=0){tmp <- tmp[[1]]}
if (i==1 && length(tmp)!=0){info$"Risk"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==1 && length(tmp)==0){info$"Risk"=" "}
else if (i==2 && length(tmp)!=0){info$"Alt"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==2 && length(tmp)==0){info$"Alt"=" "}
else if (i==3 && length(tmp)!=0){info$"ReferenceBase"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==3&& length(tmp)==0){info$"ReferenceBase"=" "}
else if (i==4 && length(tmp)!=0){info$"Significance"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][2]}else if (i==4 && length(tmp)==0){info$"Significance"=" "}
else if (i==5&& length(tmp)!=0){info$"Disease "=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==5 && length(tmp)==0){info$"Disease "=" "}
else if (i==6 && length(tmp)!=0){info$"CLNDBN"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==6 && length(tmp)==0){info$"CLNDBN"=" "}
else if (i==7 && length(tmp)!=0){info$"Reversed"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==7 && length(tmp)==0){info$"Reversed"=" "}
else if (i==8 && length(tmp)!=0){info$"HGVS"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==8 && length(tmp)==0){info$"HGVS"=" "}
else if (i==9 && length(tmp)!=0){info$"CLNSRC"=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==9 && length(tmp)==0){info$"CLNSRC"=" "}
else if (i==10 && length(tmp)!=0){info$"CLNACC "=strsplit(tmp,"\n")[[1]][3]}else if (i==10 && length(tmp)==0){info$"CLNACC "=" "}
}
info
}
greg_return_string <- function(pattern,stringlist){
#greg_return_stirng 指定匹配全部字符串列表,返回匹配的字符串
#pattern:匹配模式,比如"abc[a-z]*" stringlist:字符串列表,list("abc","abcde","cdfe") return : 列表里字符串匹配结果,"abc""abcde"
findlist <- gregexpr(pattern,stringlist)
needlist <- list()
for (i in which(unlist(findlist)>0)){
preadress <- substr(stringlist[i],findlist[[i]],findlist[[i]]+attr(findlist[[i]],'match.length')-1)
needlist<- c(needlist,list(preadress))
}
return(needlist)
}
greg_return_index <- function(pattern,stringlist){
#greg_return_stirng 指定匹配全部字符串列表,返回存在匹配的字符串列表index
#pattern:匹配模式 stringlst:待匹配字符串列表 return:存在返回匹配的字符串在列表中的index
findlist <- gregexpr(pattern,stringlist)
needlist <- list()
which(unlist(findlist)>0)
}
extradress <- function(strURL){
#将strURL网页里面我们所需要链接提取出来并加工
#strURL:网页链接网址 return:网址列表,包括所有提取加工后的网址链接
pattern <- "/index.php/Rs[0-9]+"
prefix <- "http://snpedia.com"
links <- getHTMLLinks(strURL)
needlinks <- gregexpr(pattern,links)
needlinkslist <- list()
for (i in which(unlist(needlinks)>0)){
preadress <- substr(links[i],needlinks[[i]],needlinks[[i]]+attr(needlinks[[i]],'match.length')-1)
needlinkslist<- c(needlinkslist,list(preadress))
adresses <- lapply(needlinkslist,function(x)paste(prefix,x,sep=""))
}
adresses
}
greg <- function(pattern,istring){
#greg函数查看单个字符串istring,并且返回匹配的部分,不匹配返回空
gregout <- gregexpr(pattern,istring)
substr(istring,gregout[[1]],gregout[[1]]+attr(gregout[[1]],'match.length')-1)
}
library(RCurl)
library(XML)
#自定义部分
strURL <- "http://snpedia.com/index.php?title=Special%3ASearch&profile=default&fulltext=Search&search=Congenital+adrenal+hyperplasia"
output <- "ouput.txt"
message(paste("[prog]",strURL,output,sep=" "))
strURLs <- extradress(strURL)
pattlistMainTable <- list("Orientation$","Stabilized$","Reference$","Chromosome$","Position$","Gene$")
#此匹配模式列表用于返回该字符串所在index,而对应的值是index是该index+1
pattlistClinvar <- list("Risk\n\n[-A-Za-z0-9_.%;\\(\\), ]+","Alt\n\n[-A-Za-z0-9_.%;\\(\\), ]+",
"Reference\n\n[-A-Za-z0-9_.%;\\(\\) ]+","Significance \n[A-Za-z ]+","Disease \n\n[A-Za-z ]+",
"CLNDBN \n\n[-A-Za-z0-9_.% ]+","Reversed \n\n[0-9]+", "HGVS \n\n[-A-Za-z0-9_.%:> ]+","CLNSRC \n\n[-A-Za-z0-9_.% ]+","CLNACC \n\n[-A-Za-z0-9_.%, ]+")
#此匹配模式列表用于返回相应clinvar
inf <- " "
for ( strURL in strURLs){
dat <- getinf(strURL)
if (inf==" "){
inf <- dat
}else{
inf <- rbind(inf,dat)
}
}
write.table(inf, file = output, row.names = F, col.names=T,quote = F, sep="\t") # tab 分隔的文件
message("完成!")
结果可以用直接打开,也可以用excel的自文本打开,方便查看
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12