
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
AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04