PhytoMine-I a essayé d'obtenir les informations génétiques de la plante avec Python

J'ai découvert qu'il existe une PhytoMine qui peut appeler les données de Phytozome de Python, alors je l'ai essayé. Le phytozome est un site familier aux chercheurs sur les plantes et constitue un site pratique pour examiner les informations génomiques et génétiques de diverses espèces végétales.

PhytoMine est l'un des registres du système d'entrepôt de données appelé InterMine.

InterMine est un système d'entrepôt de données open source sous licence LGPL2.1. InterMine est utilisé pour créer une base de données de données biologiques accessibles par des outils de requête Web avancés. Vous pouvez utiliser InterMine pour créer une base de données à partir d'un seul ensemble de données ou pour consolider plusieurs sources de données. La prise en charge de certains formats biologiques populaires est fournie et il existe un cadre pour ajouter d'autres données. InterMine comprend une interface Web conviviale qui fonctionne «hors de la boîte» et est facile à personnaliser. De Wikipedia "InterMine"

InterMine est disponible dans une variété de langages de programmation, y compris Python. Voir API et bibliothèques clientes pour plus d'informations.

J'ai essayé d'utiliser PhytoMine en Python en me référant au Tutoriel InterMine-Python. L'installation a été faite avec pip.

$ pip install intermine

J'ai spécifié la fonction du gène et les espèces végétales sous forme de requête et j'ai essayé d'obtenir une liste de gènes en Python. La liste a été créée dans Pandas. Le code source est le suivant.

size = 20 #Spécifiez le nombre de données à acquérir

import pandas as pd
from intermine.webservice import Service

service = Service("https://phytozome.jgi.doe.gov/phytomine/service") #Créez une instance en spécifiant l'URL de PhytoMine
query = service.new_query("Gene") #Obtenez des informations génétiques
query.add_constraint("briefDescription","CONTAINS","transcription factor") #Spécifier la fonction du gène(Condition A)
query.add_constraint("name","CONTAINS","Eucgr") #Au début du nom du gène d'Eucalyptus Grandis"Eucgr"Désigner Eucalyptus Grandis comme espèce végétale en utilisant(Condition B)
query.add_constraint("name","CONTAINS","Potri") #Au début du nom du gène du peuplier"Potri"Désigner le peuplier comme espèce végétale en utilisant(Condition C)
query.set_logic("A & (B | C)") #Paramètres d'examen des gènes d'Eucalyptus Grandis et du peuplier(Condition A et condition B ou condition C)

dfs = [] #Créez une liste vide pour enregistrer la sortie
for row in query.rows(size=size):
    dfs.append(pd.DataFrame(row.values(),index=row.keys()).T) #Obtenez des données et enregistrez-les dans la liste

dfs = pd.concat(dfs) #Convertir la liste en bloc de données
dfs.to_csv("Tree_TFs_Top20.csv")  #Enregistrer la trame de données au format csv

En regardant la [page Query Builder] de PhytoMine (https://phytozome.jgi.doe.gov/phytomine/customQuery.do), il semble qu'il existe différents types de données autres que les gènes qui peuvent être utilisés pour les requêtes, je vais donc l'essayer petit à petit. je veux