簡単な例として、短い塩基配列 atgcatgcaaaa を使って、相補配列への変換、部 分配列の切り出し、塩基組成の計算、アミノ酸への翻訳、分子量計算などを行なっ てみます。アミノ酸への翻訳では、必要に応じて何塩基目から翻訳を開始するか フレームを指定したり、codontable.rb で定義されているコドンテーブルの中か ら使用するものの番号を指定したりする事ができます。また、Sequence オブジェ クトは Ruby の String オブジェクトを継承しているので String のメソッドも 使う事ができます。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
seq = Bio::Sequence::NA.new("atgcatgcaaaa")
puts seq # 元の配列
puts seq.complement # 相補配列 (Sequence::NA オブジェクト)
puts seq.subseq(3,8) # 3 塩基目から 8 塩基目まで
p seq.gc_percent # GC 塩基の割合 (Float)
p seq.composition # 全塩基組成 (Hash)
puts seq.translate # 翻訳配列 (Sequence::AA オブジェクト)
puts seq.translate(2) # ２文字目から翻訳（普通は１から）
puts seq.translate(1,11) # 11番目のコドンテーブルを使用
p seq.translate.codes # アミノ酸を３文字コードで表示 (Array)
p seq.translate.names # アミノ酸を名前で表示 (Array)
p seq.translate.composition # アミノ酸組成 (Hash)
p seq.translate.molecular_weight # 分子量を計算 (Float)
puts seq.complement.translate # 相補配列の翻訳
実際には Bio::Sequence::NA オブジェクトはファイルから読み込んだ文字列か ら生成したり、データベースから取得したものを使ったりします。たとえば、
#!/usr/bin/env ruby require 'bio' input_seq = ARGF.read # 引数で与えられたファイルの全行を読み込む my_naseq = Bio::Sequence::NA.new(input_seq) my_aaseq = my_naseq.translate puts my_aaseq
このプログラムを na2aa.rb として、以下の塩基配列
gtggcgatctttccgaaagcgatgactggagcgaagaaccaaagcagtgacatttgtctg atgccgcacgtaggcctgataagacgcggacagcgtcgcatcaggcatcttgtgcaaatg tcggatgcggcgtga
を書いたファイル my_naseq.txt を読み込んで翻訳すると
% ./na2aa.rb my_naseq.txt VAIFPKAMTGAKNQSSDICLMPHVGLIRRGQRRIRHLVQMSDAA*
のようになります。ちなみに、このくらいの例なら短くすると１行で書けます。
% ruby -r bio -e 'p Bio::Sequence::NA.new($<.read).translate' my_naseq.txt
しかし、いちいちファイルを作るのも面倒なので、次はデータベースから必要な 情報を取得してみます。
GenBank 形式のファイル（元の ftp://ftp.ncbi.nih.gov/genbank/ の .seq ファ イルでも、サブセットでもよい）が手元にあるとして、gb2fasta コマンドの真 似をして、各エントリから ID と説明文、配列を取り出して FASTA 形式に変換 してみます。ちなみに gets で使われている DELIMITER は GenBank クラスで定 義されている定数で、データベースごとに異なるエントリの区切り文字（たとえ ば GenBank の場合は //）を覚えていなくても良いようになっています。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
while entry = gets(Bio::GenBank::DELIMITER)
gb = Bio::GenBank.new(entry) # GenBank オブジェクト
print ">#{gb.accession} " # ACCESSION 番号
puts gb.definition # DEFINITION 行
puts gb.naseq # 塩基配列（Sequence::NA オブジェクト）
end
次に、GenBank の複雑な FEATURES の中もパースして、遺伝子ごとの塩基配列と アミノ酸配列を取り出してみます。Bio::GenBank::RS は DELIMITER というのが 長いので付けてある別名です (RS は record separator の略) 。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
while entry = gets(Bio::GenBank::RS)
# GenBank の１エントリごとに
gb = Bio::GenBank.new(entry)
# ACCESSION 番号と生物種名を表示
puts "# #{gb.accession} - #{gb.organism}"
gb.features.each do |feature| # FEATURES の要素を一つずつ処理
position = feature.position
hash = feature.assoc # レガシーだが簡単のためハッシュに直す
# /translation= がなければスキップ
next unless hash['translation']
# 遺伝子名などの情報を集める
gene_info = [
hash['gene'], hash['product'], hash['note'], hash['function']
].compact.join(', ')
# 塩基配列
puts ">NA splicing('#{position}') : #{gene_info}"
puts gb.naseq.splicing(position)
# アミノ酸配列（塩基配列から翻訳）
puts ">AA translated by splicing('#{position}').translate"
puts gb.naseq.splicing(position).translate
# アミノ酸配列（/translation= のもの）
puts ">AA original translation"
puts hash['translation']
end
end
ここで、splicing は GenBank フォーマットの位置表記（location.rb 参照）を 元に、塩基配列から exon 部分を切り出したりする強力なメソッドです。もし遺 伝子の切り出しやアミノ酸への翻訳に BioRuby のバグがあれば、最後の２行で 表示されるアミノ酸配列が異なる事になります。
注：上記のように assoc メソッドで Feature オブジェクトからハッシュを生成 すると qualifier をキーとしてデータを取り出すことができるので便利ですが、 キーが同一の複数の qualifier が 1 つの feature 中に存在する場合、情報が 失われます（これを防ぐためにデフォルトではデータを配列で持たせています）。
この後、新しくフラットファイルを扱うラッパークラス FlatFile が実装された ので、今なら、最初の例は次のように書き直すこともできます。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
ff = Bio::FlatFile.new(Bio::GenBank, ARGF)
ff.each_entry do |gb|
definition = [gb.accession, gb.definition].join(" ")
puts gb.naseq.to_fasta(definition, 60)
end
逆に、FASTA フォーマットのファイルを読み込むには、
#!/usr/bin/env ruby require 'bio' ff = Bio::FlatFile.new(Bio::FastaFormat, ARGF) ff.each_entry do |f| puts "definition : " + f.definition puts "nalen : " + f.nalen.to_s puts "naseq : " + f.naseq end
などとすることができます。
BioRuby では、GenBank 以外のデータベースについても基本的なやり方は同じで、 データベースの１エントリを対応するデータベースのクラスに渡せば、パースさ れた結果がオブジェクトになって返ってきます。
#!/usr/bin/env ruby require 'bio' ff = Bio::FlatFile.new(Bio::データベースクラス名, ARGF) ff.each_entry do |entry| p entry.entry_id # エントリの ID p entry.definition # エントリの説明文 p entry.seq # 配列データベースの場合 end
パースされたオブジェクトから、エントリ中のそれぞれの部分を取り出すための メソッドはデータベース毎に異なります。よくある項目については
などのように共通化しようとしていますが、全てのメソッドが実装されているわ けではありません（共通化の指針は bio/db.rb 参照）。また、細かい部分は各 データベースパーザ毎に異なるので、それぞれのドキュメントに従います。
原則として、メソッド名が複数形の場合は、オブジェクトが配列として返ります。 たとえば references メソッドを持つクラスは複数の Bio::Reference オブジェ クトを Array にして返しますが、別のクラスでは単数形の reference メソッド しかなく、１つの Bio::Reference オブジェクトだけを返す、といった感じです。
問い合わせ配列が FASTA 形式で入った query.pep がある時、ローカルとリモー トで FASTA 検索を行う方法です。ローカルの場合は ssearch なども同様に使う ことができます。
FASTA がインストールされていることを確認して（コマンド名が fasta34 でパ スが通っている場合の例で説明します）、検索対象とする FASTA 形式のデータ ベースファイル target.pep と、FASTA 形式で問い合わせ配列がいくつか入った ファイル query.pep を準備し、
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
# FASTA を実行する環境オブジェクトを作る（ssearch などでも良い）
factory = Bio::Fasta.local('fasta34', ARGV.pop)
# フラットファイルを読み込み、FastaFormat オブジェクトのリストにする
ff = Bio::FlatFile.new(Bio::FastaFormat, ARGF)
# １エントリずつの FastaFormat オブジェクトに対し
ff.each do |entry|
# '>' で始まるコメント行の内容を進行状況がわりに標準エラー出力に表示
$stderr.puts "Searching ... " + entry.definition
# FASTA による相同性検索を実行、結果は Fasta::Report オブジェクト
report = factory.query(entry)
# ヒットしたものそれぞれに対し
report.each do |hit|
# evalue が 0.0001 以下の場合
if hit.evalue < 0.0001
# その evalue と、名前、オーバーラップ領域を表示
print "#{hit.query_id} : evalue #{hit.evalue}\t#{hit.target_id} at "
p hit.lap_at
end
end
end
というスクリプトを f_search.rb という名前で作ったとすると、
% ./f_search.rb query.pep target.pep > f_search.out
のように実行すれば検索することができます。
ここで factory は繰り返し FASTA を実行するために、あらかじめ作っておく実 行環境です。上の例では Fasta オブジェクトの query メソッドを使って検索し ていますが、逆に問い合わせ配列に対し
seq = ">test seq\nYQVLEEIGRGSFGSVRKVIHIPTKKLLVRKDIKYGHMNSKE" seq.fasta(factory)
のように factory を渡して fasta メソッドを呼ぶ方法もあります。
FASTA コマンドにオプションを与えたい場合、３番目の引数に FASTA のコマン ドラインオプションを書いて渡します。ktup 値だけはメソッドで指定します。 たとえば ktup 値を 1 にして、トップ 10 位以内のヒットを得る場合のオプショ ンは、以下のようになります。
factory = Bio::Fasta.local('fasta34', 'target.pep', '-b 10')
factory.ktup = 1
Bio::Fasta#query メソッドなどの返り値は Bio::Fasta::Report オブジェクト です。この Report オブジェクトから、様々なメソッドで FASTA の出力結果の ほぼ全てを自由に取り出せるようになっています。特にヒットしたターゲットに 対するスコアなどの主な情報は、
report.each do |hit| puts hit.evalue # E-value puts hit.sw # Smith-Waterman スコア (*) puts hit.identity # % identity puts hit.overlap # オーバーラップしている領域の長さ puts hit.query_id # 問い合わせ配列の ID puts hit.query_def # 問い合わせ配列のコメント puts hit.query_len # 問い合わせ配列の長さ puts hit.query_seq # 問い合わせ配列 puts hit.target_id # ヒットした配列の ID puts hit.target_def # ヒットした配列のコメント puts hit.target_len # ヒットした配列の長さ puts hit.target_seq # ヒットした配列 puts hit.query_start # 相同領域の問い合わせ配列での開始残基位置 puts hit.query_end # 相同領域の問い合わせ配列での終了残基位置 puts hit.target_start # 相同領域のターゲット配列での開始残基位置 puts hit.target_end # 相同領域のターゲット配列での終了残基位置 puts hit.lap_at # 上記４位置の数値の配列 end
などのメソッドで呼び出せるようにしています。これらのメソッドの多くは後で 見るように Bio::Blast::Report と共通にしてあるのですが、FASTA 固有の値を 取り出すメソッドなどが必要な場合は、Bio::Fasta::Report クラスのドキュメ ントを参照してください。検索結果から様々な値をどのように取り出すかはスク リプト次第です。
さらに、パースする前の手を加えていない fasta コマンドの実行結果が必要な 場合には、
report = factory.query(entry) puts factory.output
のように、query のあとで factory オブジェクトの output メソッドを使えば 取り出すことができます。
今のところ GenomeNet (fasta.genome.ad.jp) での検索をサポートしています。 リモートの場合は使用可能な検索対象データベースが決まっていますが、それ以 外の点については Bio::Fasta.remote と Bio::Fasta.local は同じように使う ことができます。
GenomeNet の検索対象データベース：
アミノ酸配列データベース
塩基配列データベース
まず、この中から検索したいデータベースを選択します。問い合わせ配列の種類 と検索するデータベースの種類によってプログラムが決まります。
問い合わせ配列がアミノ酸のとき
問い合わせ配列が核酸配列のとき
プログラムとデータベースの組み合せが決まったら
program = 'fasta' database = 'genes' factory = Bio::Fasta.remote(program, database)
としてファクトリーを作り、ローカルの場合と同じように factory.query など のメソッドで検索を実行します。
BLAST もローカルと GenomeNet (blast.genome.ad.jp) での検索をサポートして います。できるだけ Bio::Fasta と API を共通にしていますので、上記の例を Bio::Blast と読み替えれば基本的には大丈夫です。
たとえば、先の f_search.rb は
# BLAST を実行する環境オブジェクトを作る
factory = Bio::Blast.local('blastp', ARGV.pop)
と変更するだけで同じように実行できます。
同様に、GenomeNet に対して検索する場合には Bio::Blast.remote を使います。 この引数で FASTA と異なるのは program です。
問い合わせ配列がアミノ酸のとき
問い合わせ配列が塩基配列のとき
をそれぞれ指定します。
ところで、Bio::Blast は、外部ライブラリに依存しないようにデフォルトでは -m 8 のタブ区切りの出力形式を扱うようにしています。しかしこのフォーマッ トでは得られるデータが限られているので、-m 7 の XML 形式の出力を使うこと をお勧めします。Ruby の REXML か XMLParser ライブラリを別途インストール すれば、配列やアライメントを含む BLAST の全出力結果を使うことができます。
これらを切り替えるには Bio::Blast#format= と Bio::Blast#parser= メソッド を使います。XML (-m 7) 形式での出力を指定し、結果を REXML でパースする場 合は、
factory = Bio::Blast.local(program, database) factory.format = 7 # XML 形式での出力を指定 factory.parser = 'rexml' # REXML ライブラリを使う（デフォルト） report = factory.query(seq)
のようにします。GenomeNet で検索し、結果を XMLParser でパースする場合は、
factory = Bio::Blast.remote(program, database) factory.format = 7 # XML 形式での出力を指定 factory.parser = 'xmlparser' # XMLParser ライブラリを使う report = factory.query(seq)
のようになります。
すでに見たように Bio::Fasta::Report と Bio::Blast::Report の Hit オブジェ クトはいくつか共通のメソッドを持っています。BLAST 固有のメソッドで良く使 いそうなものには bit_score や midline などがあります。
report.each do |hit| puts hit.bit_score # bit スコア (*) puts hit.query_seq # 問い合わせ配列 puts hit.midline # アライメントの midline 文字列 (*) puts hit.target_seq # ヒットした配列 puts hit.evalue # E-value puts hit.identity # % identity puts hit.overlap # オーバーラップしている領域の長さ puts hit.query_id # 問い合わせ配列の ID puts hit.query_def # 問い合わせ配列のコメント puts hit.query_len # 問い合わせ配列の長さ puts hit.target_id # ヒットした配列の ID puts hit.target_def # ヒットした配列のコメント puts hit.target_len # ヒットした配列の長さ puts hit.query_start # 相同領域の問い合わせ配列での開始残基位置 puts hit.query_end # 相同領域の問い合わせ配列での終了残基位置 puts hit.target_start # 相同領域のターゲット配列での開始残基位置 puts hit.target_end # 相同領域のターゲット配列での終了残基位置 puts hit.lap_at # 上記４位置の数値の配列 end
簡便のため、スコアなどいくつかの情報はベストの Hsp の値を Hit から参照し ています。
逆に、Hit の内部の Hsp オブジェクトを直接見ないと取れない値が必要な場合 や、各 Hsp を全部見たい場合、blastpgp で各 Iteration オブジェクト毎の値 が必要な場合などもあると思います。Bio::Blast::Report オブジェクトは実際 には
Bio::Blast::Report オブジェクトの @iteratinos に
Bio::Blast::Report::Iteration オブジェクトの Array が入っており Bio::Blast::Report::Iteration オブジェクトの @hits に
Bio::Blast::Report::Hits オブジェクトの Array が入っており Bio::Blast::Report::Hits オブジェクトの @hsps に
という階層構造になっており、それぞれが内部の値を取り出すためのメソッドを 持っています。これらのメソッドの詳細や、BLAST 実行時のパラメータと統計情 報などの値が必要な場合には、 bio/appl/blast/rexml.rb 内のドキュメントや テストコードを参照してください。
BLAST を実行した結果ファイルがすでに保存してあって、これを解析したい場合 には（Bio::Blast オブジェクトを作らずに） Bio::Blast::Report オブジェク トを作りたい、ということになります。このとき、結果ファイルのフォーマット と、XML の場合どのライブラリを使うかによってパーザを切り替える必要があり ます。これには Bio::Blast.parser というクラスメソッドを使います。
例えば、blastall -m 7 の結果が XML のまま保存されているファイルがいくつ かあって、REXML を使って解析したい場合、
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
Bio::Blast.parser('rexml') # REXML 版の Bio::Blast::Report パーザを使う
ARGV.each do |blast_result_file|
# 引数で与えたファイル名のファイルを順番に開く
blast_result = File.open(blast_result_file).read
# 開いたファイルの中身 (XML の文字列) を解析する
report = Bio::Blast::Report.new(blast_result)
# 以下は通常の Bio::Blast::Report オブジェクトの使い方と同様
puts "Hits for " + report.query_def + " against " + report.db
report.each do |hit|
print hit.target_id, "\t", hit.evalue, "\n" if hit.evalue < 0.001
end
end
のようなスクリプト hits_under_0.001.rb を書いて、
% ./hits_under_0.001.rb *.xml
などと実行すれば、引数に与えた BLAST の結果ファイル *.xml を順番に処理で きます。
今のところ Bio::Blast.parser の引数に与えられるのは -m 7 の XML フォーマッ トを解析する 'rexml' と 'xmlparser' か、-m 8 のタブ区切りフォーマットを 解析する 'format8' のいずれかで、これらは BioRuby の bio/appl/blast/ ディ レクトリ以下にあるパーザのファイル名です。
Blast 検索は NCBI をはじめ様々なサイトでサービスされていますが、今のとこ ろ BioRuby では GenomeNet 以外には対応していません。これらのサイトは、
ことさえできれば、query を受け取って検索結果を Bio::Blast::Report.new に 渡すようなメソッドを定義するだけで使えるようになります。具体的には、この メソッドを「exec_サイト名」のような名前で Bio::Blast の private メソッド として登録すると、４番目の引数に「サイト名」を指定して
factory = Bio::Blast.remote(program, db, option, 'サイト名')
のように呼び出せるようになっています。完成したら BioRuby プロジェクトま で送ってもらえれば取り込ませて頂きます。
次は、NCBI の文献データベース PubMed を検索して引用文献リストを作成する 例です。
#!/usr/bin/env ruby require 'bio' ARGV.each do |id| entry = Bio::PubMed.query(id) # PubMed を取得するクラスメソッド medline = Bio::MEDLINE.new(entry) # Bio::MEDLINE オブジェクト reference = medline.reference # Bio::Reference オブジェクト puts reference.bibtex # BibTeX フォーマットで出力 end
このスクリプトを pmfetch.rb など好きな名前で保存し、
% ./pmfetch.rb 11024183 10592278 10592173
など引用したい論文の PubMed ID (PMID) を引数に並べると NCBI にアクセスし て MEDLINE フォーマットをパースし BibTeX フォーマットに変換して出力して くれるはずです。
他にも、キーワードで検索する機能もあります。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
# コマンドラインで与えたキーワードのリストを１つの文字列にする
keywords = ARGV.join(' ')
# PubMed をキーワードで検索
entries = Bio::PubMed.search(keywords)
entries.each do |entry|
medline = Bio::MEDLINE.new(entry) # Bio::MEDLINE オブジェクト
reference = medline.reference # Bio::Reference オブジェクト
puts reference.bibtex # BibTeX フォーマットで出力
end
このスクリプトを pmsearch.rb など好きな名前で保存し
% ./pmsearch.rb genome bioinformatics
など検索したいキーワードを引数に並べて実行すると、PubMed をキーワード検 索してヒットした論文のリストを BibTeX フォーマットで出力します。
ちなみに、ここでは bibtex メソッドで BibTeX フォーマットに変換しています が、後述のように bibitem メソッドも使える他、nature メソッドや nar など いくつかの雑誌のフォーマットにも対応しています（強調など文字の修飾はでき ないので実用には手直しが必要ですが）。
Bio::Reference クラスに合うように各データベースパーザが REFERENCE 行など を処理するのは少し大変なのですが、対応すれば BibTeX 形式などに変換できる のは便利ではないかと思います（人名など例外が多くて実際にはパーザを作るの はかなり面倒くさいです）。
上記の例で集めた BibTeX フォーマットのリストを TeX で使う方法を簡単にま とめておきます。引用しそうな文献を
% ./pmfetch.rb 10592173 >> genoinfo.bib % ./pmsearch.rb genome bioinformatics >> genoinfo.bib
などとして genoinfo.bib ファイルに集めて保存しておき、
\documentclass{jarticle}
\begin{document}
\bibliographystyle{plain}
ほにゃらら KEGG データベース~\cite{PMID:10592173}はふがほげである。
\bibliography{genoinfo}
\end{document}
というファイル hoge.tex を書いて、
% platex hoge % bibtex hoge # → genoinfo.bib の処理 % platex hoge # → 文献リストの作成 % platex hoge # → 文献番号
とすると無事 hoge.dvi ができあがります。
文献用に別の .bib ファイルを作りたくない場合は Reference#bibitem メソッ ドの出力を使います。上記の pmfetch.rb や pmsearch.rb の
puts reference.bibtex
の行を
puts reference.bibitem
に書き換えるなどして、出力結果を
\documentclass{jarticle}
\begin{document}
ほにゃらら KEGG データベース~\cite{PMID:10592173}はふがほげである。
\begin{thebibliography}{00}
\bibitem{PMID:10592173}
Kanehisa, M., Goto, S.
KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes.,
{\em Nucleic Acids Res}, 28(1):27--30, 2000.
\end{thebibliography}
\end{document}
のように \begin{thebibliography} で囲みます。これを hoge.tex とすると
% platex hoge # → 文献リストの作成 % platex hoge # → 文献番号
と２回処理すればできあがりです。
BioRuby のパッケージには samples/ ディレクトリ以下にいくつかのサンプルプ ログラムが含まれています。古いものも混じっていますし、量もとても十分とは 言えないので、実用的で面白いサンプルの提供は歓迎です。
例として NCBI からダウンロード して解凍した GenBank データベースを MySQL に入れてみます。
% gb2tab.rb *.seq # パースしてタブ区切りのファイルに % gbtab2mysql.rb # タブ切りファイルを MySQL に
処理が終るまでに少なくとも数日かかります。
ここで使っている schema は後に説明する BioSQL とは異なる BioRuby の独自 フォーマットですが、テーブルの数が ent, ref, ft, seq （それぞれエントリ 本体、REFERENCE、FEATURES、塩基配列を格納）の４つに絞ってあるのが特徴で す。BioSQL と比べると、複雑な検索用に自前で SQL を書く場合に JOIN が少な くてラクですし、プログラム的にも効率が良いと思います。
ちなみに、ref と ft は GenBank の１エントリ中に複数回現れる要素であるた め、また塩基配列は（RefSeq データベースに適用する場合など）ゲノム配列の ように極めて長い配列は分割して格納したほうが良いため、それぞれ別テーブル にしています。
OBDA (Open Bio Sequence Database Access) とは、2002 年の１月と２月に Arizona と Cape Town の２回に分けて行われた BioHackathon において、 BioPerl, BioJava, BioPython, BioRuby などの各プロジェクトを中心とした メンバー間で合意された配列データベースへの共通アクセス方法です。
BioRegistry
Flatfile
BioFetch
BioSQL
BioCORBA
XEMBL
BioDAS
それぞれの詳細は <URL:http://obda.open-bio.org/> を参照してください。 各 spec は CVS で cvs.open-bio.org の obf-common/ 以下に置いてあります。
設定ファイルを読み込んで、各データベースごとのエントリ取得方法を個人やサ イト毎のレベルで指定できるようにするものです。設定ファイルの検索は、
の順に行われます。BioRuby の実装では最初に見つかった設定が優先ですが、後 のファイルにしか書かれていない情報も追加されるようになっています。従って システム管理者が /etc/bioinformatics/ に置いた設定ファイルのうち個人的に 変更したいものだけ ~/.bioinformatics/ で上書きするといった使い方ができる ようになっています。最後の open-bio.org の設定は、ローカルな設定ファイル が見つからない場合にだけ取りに行きます。
設定ファイルの中身は stanza フォーマットと呼ばれる書式で記述します。
[データベース名] protocol=プロトコル名 location=サーバ名
のようなエントリを単位として必要なだけ定義します。データベース名は、自分 が使用するためのラベルなので分かりやすいものをつければ良く、実際のデータ ベースの名前と異なっていても構わないようです。同じ名前のデータベースが複 数あるときは最初に書かれているものから順に接続を試すように提案されていま すが、BioRuby では対応していません。
また、プロトコルの種類によっては location 以外にも（MySQL のユーザ名など） さらにオプションが必要な場合があります。ここで protocol には
が指定できますが、今のところ BioRuby で扱えるのは biofetch と biosql だ けです。index については class FlatFile に Index 用のサブクラスを作れば よさそうですが、CORBA と SOAP については得意な方が手伝って下さることを期 待します。
BioRegistry を使うには、まず
reg = Bio::Registry.new
として設定ファイルを読み込みます。
# 設定ファイルに書いたデータベース名でサーバへ接続
serv = reg.get_database('genbank')
# ID を指定してエントリを取得
entry = serv.get_by_id('AA2CG')
ここで serv は設定ファイルの [genbank] の欄で指定した protocol プロトコ ルに対応するサーバオブジェクトで、Bio::SQL や Bio::Fetch などのインスタ ンスが返っているはずです（データベース名が見つからなかった場合は nil）。 あとは OBDA 共通ののエントリ取得メソッド get_by_id を呼んだり、サーバオ ブジェクト毎に固有のメソッドを呼ぶことになりますので、以下の BioFetch や BioSQL の解説を参照してください。
BioFetch は CGI を経由してサーバからデータベースのエントリを取得する仕様 で、サーバが受け取る CGI のオプション名、エラーコードなどが決められてい ます。クライアントは HTTP を使ってデータベース、ID、フォーマットなどを指 定し、エントリを取得します。
BioRuby プロジェクトでは BioHackathon の間に GenomeNet の DBGET システム をバックエンドとした BioFetch サーバを実装して、bioruby.org で運用してい ます。また、このサーバのソースコードは BioRuby の sample/ ディレクトリに 入っています。現在のところ BioFetch サーバはこの BioRuby のものと EBI の ２ヶ所しかありません。
BioFetch を使ってエントリを取得するには、いくつかの方法があります。
ウェブブラウザから検索する方法（以下のページを開く）
http://bioruby.org/cgi-bin/biofetch.rb
BioRuby と一緒にインストールされる biofetch コマンドを用いる方法
% biofetch db_name entry_id
スクリプトの中から Bio::Fetch クラスを直接使う方法
serv = Bio::Fetch.new(server_url) entry = serv.fetch(db_name, entry_id)
スクリプトの中で BioRegistry 経由で Bio::Fetch クラスを間接的に使う方法
reg = Bio::Registry.new
serv = reg.get_database('genbank')
entry = serv.get_by_id('AA2CG')
最後の BioRegistry を使う場合は seqdatabase.ini で
[genbank] protocol=biofetch location=http://bioruby.org/cgi-bin/biofetch.rb biodbname=genbank
などと指定しておく必要があります（この記述によって BioRegistry で生成さ れた Bio::Fetch サーバに対してはサーバの URL とデータベース名の指定が済 んでいることになります）。
次のプログラムは、BioFetch を使って KEGG の GENES データベースから古細菌 Halobacterium のバクテリアロドプシン遺伝子 (VNG1467G) を取ってきて、同じ ようにアミノ酸指標データベースである AAindex から取得したαヘリックスの 指標 (BURA740101) を使って、幅 15 残基のウィンドウサーチをする例です。
#!/usr/bin/env ruby
require 'bio'
entry = Bio::Fetch.query('hal', 'VNG1467G')
aaseq = Bio::KEGG::GENES.new(entry).aaseq
entry = Bio::Fetch.query('aax1', 'BURA740101')
helix = Bio::AAindex1.new(entry).index
position = 1
win_size = 15
aaseq.window_search(win_size) do |subseq|
score = subseq.total(helix)
puts [ position, score ].join("\t")
position += 1
end
ここで使っているクラスメソッド Bio::Fetch.query は暗黙に bioruby.org の BioFetch サーバを使う専用のショートカットです。
to be written...