import easygui as eg from Bio import SeqIO import pandas as pd import numpy as np #pd.set_option('display.max_rows',None) #hardcoded dictionary #from Guruprasad K, Reddy BV, Pandit MW. #Correlation between stability of a protein and its dipeptide composition: #a novel approach for predicting in vivo stability of a protein from its primary sequence. #Protein Eng. 1990;4(2):155-161. doi:10.1093/protein/4.2.155 weights = { 'WW': '1', 'WC': '1', 'WM': '24.68', 'WH': '24.68', 'WY': '1', 'WF': '1', 'WQ': '1', 'WN': '13.34', 'WI': '1', 'WR': '1', 'WD': '1', 'WP': '1', 'WT': '-14.03', 'WK': '1', 'WE': '1', 'WV': '-7.49', 'WS': '1', 'WG': '-9.37', 'WA': '-14.03', 'WL': '13.34', 'CW': '24.68', 'CC': '1', 'CM': '33.6', 'CH': '33.6', 'CY': '1', 'CF': '1', 'CQ': '-6.54', 'CN': '1', 'CI': '1', 'CR': '1', 'CD': '20.26', 'CP': '20.26', 'CT': '33.6', 'CK': '1', 'CE': '1', 'CV': '-6.54', 'CS': '1', 'CG': '1', 'CA': '1', 'CL': '20.26', 'MW': '1', 'MC': '1', 'MM': '-1.88', 'MH': '58.28', 'MY': '24.68', 'MF': '1', 'MQ': '-6.54', 'MN': '1', 'MI': '1', 'MR': '-6.54', 'MD': '1', 'MP': '44.94', 'MT': '-1.88', 'MK': '1', 'ME': '1', 'MV': '1', 'MS': '44.94', 'MG': '1', 'MA': '13.34', 'ML': '1', 'HW': '-1.88', 'HC': '1', 'HM': '1', 'HH': '1', 'HY': '44.94', 'HF': '-9.37', 'HQ': '1', 'HN': '24.68', 'HI': '44.94', 'HR': '1', 'HD': '1', 'HP': '-1.88', 'HT': '-6.54', 'HK': '24.68', 'HE': '1', 'HV': '1', 'HS': '1', 'HG': '-9.37', 'HA': '1', 'HL': '1', 'YW': '-9.37', 'YC': '1', 'YM': '44.94', 'YH': '13.34', 'YY': '13.34', 'YF': '1', 'YQ': '1', 'YN': '1', 'YI': '1', 'YR': '-15.91', 'YD': '24.68', 'YP': '13.34', 'YT': '-7.49', 'YK': '1', 'YE': '-6.54', 'YV': '1', 'YS': '1', 'YG': '-7.49', 'YA': '24.68', 'YL': '1', 'FW': '1', 'FC': '1', 'FM': '1', 'FH': '1', 'FY': '33.6', 'FF': '1', 'FQ': '1', 'FN': '1', 'FI': '1', 'FR': '1', 'FD': '13.34', 'FP': '20.26', 'FT': '1', 'FK': '-14.03', 'FE': '1', 'FV': '1', 'FS': '1', 'FG': '1', 'FA': '1', 'FL': '1', 'QW': '1', 'QC': '-6.54', 'QM': '1', 'QH': '1', 'QY': '-6.54', 'QF': '-6.54', 'QQ': '20.26', 'QN': '1', 'QI': '1', 'QR': '1', 'QD': '20.26', 'QP': '20.26', 'QT': '1', 'QK': '1', 'QE': '20.26', 'QV': '-6.54', 'QS': '44.94', 'QG': '1', 'QA': '1', 'QL': '1', 'NW': '-9.37', 'NC': '-1.88', 'NM': '1', 'NH': '1', 'NY': '1', 'NF': '-14.03', 'NQ': '-6.54', 'NN': '1', 'NI': '44.94', 'NR': '1', 'ND': '1', 'NP': '-1.88', 'NT': '-7.49', 'NK': '24.68', 'NE': '1', 'NV': '1', 'NS': '1', 'NG': '-14.03', 'NA': '1', 'NL': '1', 'IW': '1', 'IC': '1', 'IM': '1', 'IH': '13.34', 'IY': '1', 'IF': '1', 'IQ': '1', 'IN': '1', 'II': '1', 'IR': '1', 'ID': '1', 'IP': '-1.88', 'IT': '1', 'IK': '-7.49', 'IE': '44.94', 'IV': '-7.49', 'IS': '1', 'IG': '1', 'IA': '1', 'IL': '20.26', 'RW': '58.28', 'RC': '1', 'RM': '1', 'RH': '20.26', 'RY': '-6.54', 'RF': '1', 'RQ': '20.26', 'RN': '13.34', 'RI': '1', 'RR': '58.28', 'RD': '1', 'RP': '20.26', 'RT': '1', 'RK': '1', 'RE': '1', 'RV': '1', 'RS': '44.94', 'RG': '-7.49', 'RA': '1', 'RL': '1', 'DW': '1', 'DC': '1', 'DM': '1', 'DH': '1', 'DY': '1', 'DF': '-6.54', 'DQ': '1', 'DN': '1', 'DI': '1', 'DR': '-6.54', 'DD': '1', 'DP': '1', 'DT': '-14.03', 'DK': '-7.49', 'DE': '1', 'DV': '1', 'DS': '20.26', 'DG': '1', 'DA': '1', 'DL': '1', 'PW': '-1.88', 'PC': '-6.54', 'PM': '-6.54', 'PH': '1', 'PY': '1', 'PF': '20.26', 'PQ': '20.26', 'PN': '1', 'PI': '1', 'PR': '-6.54', 'PD': '-6.54', 'PP': '20.26', 'PT': '1', 'PK': '1', 'PE': '18.38', 'PV': '20.26', 'PS': '20.26', 'PG': '1', 'PA': '20.26', 'PL': '1', 'TW': '-14.03', 'TC': '1', 'TM': '1', 'TH': '1', 'TY': '1', 'TF': '13.34', 'TQ': '-6.54', 'TN': '-14.03', 'TI': '1', 'TR': '1', 'TD': '1', 'TP': '1', 'TT': '1', 'TK': '1', 'TE': '20.26', 'TV': '1', 'TS': '1', 'TG': '-7.49', 'TA': '1', 'TL': '1', 'KW': '1', 'KC': '1', 'KM': '33.6', 'KH': '1', 'KY': '1', 'KF': '1', 'KQ': '24.68', 'KN': '1', 'KI': '-7.49', 'KR': '33.6', 'KD': '1', 'KP': '-6.54', 'KT': '1', 'KK': '1', 'KE': '1', 'KV': '-7.49', 'KS': '1', 'KG': '-7.49', 'KA': '1', 'KL': '-7.49', 'EW': '-14.03', 'EC': '44.94', 'EM': '1', 'EH': '-6.54', 'EY': '1', 'EF': '1', 'EQ': '20.26', 'EN': '1', 'EI': '20.26', 'ER': '1', 'ED': '20.26', 'EP': '20.26', 'ET': '1', 'EK': '1', 'EE': '33.6', 'EV': '1', 'ES': '20.26', 'EG': '1', 'EA': '1', 'EL': '1', 'VW': '1', 'VC': '1', 'VM': '1', 'VH': '1', 'VY': '-6.54', 'VF': '1', 'VQ': '1', 'VN': '1', 'VI': '1', 'VR': '1', 'VD': '-14.03', 'VP': '20.26', 'VT': '-7.49', 'VK': '-1.88', 'VE': '1', 'VV': '1', 'VS': '1', 'VG': '-7.49', 'VA': '1', 'VL': '1', 'SW': '1', 'SC': '33.6', 'SM': '1', 'SH': '1', 'SY': '1', 'SF': '1', 'SQ': '20.26', 'SN': '1', 'SI': '1', 'SR': '20.26', 'SD': '1', 'SP': '44.94', 'ST': '1', 'SK': '1', 'SE': '20.26', 'SV': '1', 'SS': '20.26', 'SG': '1', 'SA': '1', 'SL': '1', 'GW': '13.34', 'GC': '1', 'GM': '1', 'GH': '1', 'GY': '-7.49', 'GF': '1', 'GQ': '1', 'GN': '-7.49', 'GI': '-7.49', 'GR': '1', 'GD': '1', 'GP': '1', 'GT': '-7.49', 'GK': '-7.49', 'GE': '-6.54', 'GV': '1', 'GS': '1', 'GG': '13.34', 'GA': '-7.49', 'GL': '1', 'AW': '1', 'AC': '44.94', 'AM': '1', 'AH': '-7.49', 'AY': '1', 'AF': '1', 'AQ': '1', 'AN': '1', 'AI': '1', 'AR': '1', 'AD': '-7.49', 'AP': '20.26', 'AT': '1', 'AK': '1', 'AE': '1', 'AV': '1', 'AS': '1', 'AG': '1', 'AA': '1', 'AL': '1', 'LW': '24.68', 'LC': '1', 'LM': '1', 'LH': '1', 'LY': '1', 'LF': '1', 'LQ': '33.6', 'LN': '1', 'LI': '1', 'LR': '20.26', 'LD': '1', 'LP': '20.26', 'LT': '1', 'LK': '-7.49', 'LE': '1', 'LV': '1', 'LS': '1', 'LG': '1', 'LA': '1', 'LL': '1'} #amino acids AA = ['A', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V', 'W', 'Y'] #compare function for array reduction def compare(value): if value > 0: return 1 elif value < 0: return -1 else: return 0 #main scan function def scan(seq_id,seq,mutation,WT_II): #calculate the II as it differs for each residue II_val = [] for i in range(seq_len): mutsum = 0 if i == 0: mutsum = (10/seq_len) * (subsum - float(weights[seq[0]+seq[1]]) + float(weights[mutation+seq[1]])) elif i == seq_len-1: mutsum = (10/seq_len) * (subsum - float(weights[seq[i-1]+seq[i]]) + float(weights[seq[i-1]+mutation])) else: mutsum = (10/seq_len) * (subsum - float(weights[seq[i-1]+seq[i]]) - float(weights[seq[i]+seq[i+1]]) + float(weights[seq[i-1]+mutation]) + float(weights[mutation+seq[i+1]])) II_val.append(np.round(mutsum,3)) II_val_abs = [compare(i-WT_II) for i in II_val] #create database of residue mutations return II_val, II_val_abs #get FASTA file file_name = eg.fileopenbox(default=".") fasta_sequences = SeqIO.parse(open(file_name),'fasta') for fasta in fasta_sequences: seq_id = fasta.id seq = str(fasta.seq) print(seq_id + ":", seq) #calculate the sequence length seq_len = len(seq) #calculate the II for the WT subsum = 0 for i in range(seq_len-1): subsum = subsum + float(weights[seq[i]+seq[i+1]]) WT_II = np.round(subsum * (10/seq_len),3) #create empty DataFrame df = pd.DataFrame({'AA':list(seq)}) df_abs = pd.DataFrame({'AA':list(seq)}) #for loop to scan each mutation for mutation in AA: II_val, II_val_abs = scan(seq_id,seq,mutation,WT_II) df[mutation] = list(II_val) df_abs[mutation] = list(II_val_abs) #dataframe manipulation df_abs['sum'] = df_abs.sum(axis=1) df_abs_mean = df_abs.mean(axis=0)['sum'] df_abs_std = df_abs.std(axis=0)['sum'] df_abs['norm'] = np.round((df_abs['sum']-df_abs_mean)/df_abs_std,3) filtered_df = df_abs[np.abs(df_abs['norm'])>=1] filtered_df.reset_index(level=0, inplace=True) filtered_df.to_csv('{}_filtered.csv'.format(seq_id),index=False) df_abs.to_csv('{}.csv'.format(seq_id),index=False) print(df_abs) print(filtered_df)