第一步: 在[uniprot](ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/current_release/knowledgebase/taxonomic_divisions/)下载UniProt 上植物dat格式的注释文件。 ```bash wget ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/current_release/knowledgebase/taxonomic_divisions/uniprot_sprot_plants.dat.gz wget ftp://ftp.uniprot.org/pub/databases/uniprot/current_release/knowledgebase/taxonomic_divisions/uniprot_trembl_plants.dat.gz ``` 将两个dat合并到成一个文件 ```bash zcat uniprot_sprot_plants.dat.gz uniprot_trembl_plants.dat.gz > uniprot_plants.dat ``` 第二步: 从dat中提取fasta序列 ```bash dat=uniprot_plants.dat awk '{if (/^ /) {gsub(/ /, ""); print} else if (/^AC/) print ">" $2}' $1 > ${1%%.dat}_AC.fasta ``` 第三步: 建立DIAMOND或NCBI BLAST+索引 ```bash diamond makedb --in uniprot_plants_AC.fasta -d uniprot_plants_AC ``` 第四步: 使用DIAMOND或NCBI BLAST+进行比对 ```bash diamond blastp -d /data/database/UniProt-Plant/uniprot_plants_AC.dmnd -q proteins.fasta --evalue 1e-5 > blastp.outfmt6 ``` 第五步: 从DIMAMOND或NCBI BLAST+的比对结果中筛选每个query的最佳subject ```bash python -m jcvi.formats.blast best -n 1 blastp.outfmt6 ``` 第六步: 使用add_annotation_from_dat.py(代码在[GitHub](https://github.com/xuzhougeng/myscripts)上)根据blastp输出从dat中提取GO/KEGG/同源基因。运行在Python2/3环境中，需要安装BioPython ```bash python ~/myscripts/add_annotation_from_dat.py blastp.outfmt6.best /data/database/UniProt-Plant/uniprot_plants.dat ``` 之后会输出swiss_annotation.tsv， 输出信息包括如下几列 - gene id - uniprot accession - identity - homology species - EnsemblPlants - GO ID - GO component, CC/MF/BP - evidence