계통 분석 등을 하기 위해 자주 사용하는 툴은 ClustalW가 있는데 이에 대한 결과를 파싱하고 활용하기 위해 직접 데이터를 핸들링하기에는 어려움이 따른다. 더구나 방대한 데이터를 메뉴얼로 분석한다는 것은 상상하기 힘들다. 그래서 biopython에서는 AlignIO 패키지를 제공하고 있다. 이는 다양한 포맷의 정렬 결과를 읽고 데이터를 추출하는 기능을 제공하고 있다.

먼저, 사용을 위해 from Bio import AlignIO와 같이 모듈을 임포트 하면 된다. 그 후 사용법은 help(모듈명)를 통해 확인해 볼 수 있는데, 도움말을 통해 어떤 기능이 있는지 확인 후에 이용하면 된다.

```python

from Bio import AlignIO help(AlignIO)

```

Bio.SeqIO 패키지와 같이 .read()와 .parse()를 사용할 수 있다. 이는 단일 결과와 다중 결과를 처리한다는 차이점이 존재한다. 정렬 포맷에는 다양한 형태가 있는데 그 중 첫번째로 스톡홀름 포맷은 다음과 같이 구성되어 있다. 입력한 서열의 정보와 정렬된 결과 서열 및 위치 정보를 출력하는 두 부분으로 나누어진다. 다음 절에서 이 포맷의 파일을 읽어 들이는 예제를 확인할 수 있다.

# STOCKHOLM 1.0
#=GS COATB_BPIKE/30-81  AC P03620.1
#=GS COATB_BPIKE/30-81  DR PDB; 1ifl ; 1-52;
#=GS Q9T0Q8_BPIKE/1-52  AC Q9T0Q8.1
#=GS COATB_BPI22/32-83  AC P15416.1
#=GS COATB_BPM13/24-72  AC P69541.1
#=GS COATB_BPM13/24-72  DR PDB; 2cpb ; 1-49;
#=GS COATB_BPM13/24-72  DR PDB; 2cps ; 1-49;
#=GS COATB_BPZJ2/1-49   AC P03618.1
#=GS Q9T0Q9_BPFD/1-49   AC Q9T0Q9.1
#=GS Q9T0Q9_BPFD/1-49   DR PDB; 1nh4 A; 1-49;
#=GS COATB_BPIF1/22-73  AC P03619.2
#=GS COATB_BPIF1/22-73  DR PDB; 1ifk ; 1-50;
COATB_BPIKE/30-81             AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIRLFKKFSSKA
#=GR COATB_BPIKE/30-81  SS    -HHHHHHHHHHHHHH--HHHHHHHH--HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH----
Q9T0Q8_BPIKE/1-52             AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIKLFKKFVSRA
COATB_BPI22/32-83             DGTSTATSYATEAMNSLKTQATDLIDQTWPVVTSVAVAGLAIRLFKKFSSKA
COATB_BPM13/24-72             AEGDDP...AKAAFNSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA
#=GR COATB_BPM13/24-72  SS    ---S-T...CHCHHHHCCCCTCCCTTCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCTT--
COATB_BPZJ2/1-49              AEGDDP...AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFASKA
Q9T0Q9_BPFD/1-49              AEGDDP...AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA
#=GR Q9T0Q9_BPFD/1-49   SS    ------...-HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH--
COATB_BPIF1/22-73             FAADDATSQAKAAFDSLTAQATEMSGYAWALVVLVVGATVGIKLFKKFVSRA
#=GR COATB_BPIF1/22-73  SS    XX-HHHH--HHHHHH--HHHHHHH--HHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH---
#=GC SS_cons                  XHHHHHHHHHHHHHHHCHHHHHHHHCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHC--
#=GC seq_cons                 AEssss...AptAhDSLpspAT-hIu.sWshVsslVsAsluIKLFKKFsSKA
//

모듈 구성을 불러오기 위해서는 다음과 같이 호출한다. 호출은 기존과 마찬가지로 Bio 패키지에서 AlignIO 모듈을 불러 오면 된다. 모듈을 임포트 후에 다음과 같은 방법으로 파일을 읽어 들일 수 있다. 여기서는 위의 파일 포맷과 같이 스톡홀름 포맷(Stockholm format)이므로 아래와 같이 지정한다. 즉, AlignIO.read("파일이름", "stockholm")와 같이 사용하면 된다.

>>> from Bio import AlignIO
>>> alignment = AlignIO.read("PF05371_seed.sth", "stockholm")

스톡홀름 포맷으로 파일을 읽었으면 아래와 같이 출력해 볼 수 있다. 파일을 읽어서 표준 alignment에 대한 형태로 출력을 해준다.

>>> print(alignment)
SingleLetterAlphabet() alignment with 7 rows and 52 columns
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIRL...SKA COATB_BPIKE/30-81
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIKL...SRA Q9T0Q8_BPIKE/1-52
DGTSTATSYATEAMNSLKTQATDLIDQTWPVVTSVAVAGLAIRL...SKA COATB_BPI22/32-83
AEGDDP---AKAAFNSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKL...SKA COATB_BPM13/24-72
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKL...SKA COATB_BPZJ2/1-49
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKL...SKA Q9T0Q9_BPFD/1-49
FAADDATSQAKAAFDSLTAQATEMSGYAWALVVLVVGATVGIKL...SRA COATB_BPIF1/22-73

마찬가지 방법으로 각각 alignment 된 전체 결과 사이즈를 구할 수 있다. 이는 alignment.get_alignment_length() 함수를 통해 구할 수 있다. 더불어 순환문을 통해 각 alignment의 서열 및 서열명을 추출해 낼 수 있다. 아래 예제에서는 그 방법을 설명하고 있다.

>>> from Bio import AlignIO
>>> alignment = AlignIO.read("PF05371_seed.sth", "stockholm")
>>> print("Alignment length %i" % alignment.get_alignment_length())
Alignment length 52
>>> for record in alignment:
...     print("%s - %s" % (record.seq, record.id))
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIRLFKKFSSKA - COATB_BPIKE/30-81
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIKLFKKFVSRA - Q9T0Q8_BPIKE/1-52
DGTSTATSYATEAMNSLKTQATDLIDQTWPVVTSVAVAGLAIRLFKKFSSKA - COATB_BPI22/32-83
AEGDDP---AKAAFNSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA - COATB_BPM13/24-72
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFASKA - COATB_BPZJ2/1-49
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA - Q9T0Q9_BPFD/1-49
FAADDATSQAKAAFDSLTAQATEMSGYAWALVVLVVGATVGIKLFKKFVSRA - COATB_BPIF1/22-73

또한 다음과 같이 FASTA 형태의 결과를 가지고 있을 수도 있다.

>COATB_BPIKE/30-81
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIRLFKKFSSKA
>Q9T0Q8_BPIKE/1-52
AEPNAATNYATEAMDSLKTQAIDLISQTWPVVTTVVVAGLVIKLFKKFVSRA
>COATB_BPI22/32-83
DGTSTATSYATEAMNSLKTQATDLIDQTWPVVTSVAVAGLAIRLFKKFSSKA
>COATB_BPM13/24-72
AEGDDP---AKAAFNSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA
>COATB_BPZJ2/1-49
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFASKA
>Q9T0Q9_BPFD/1-49
AEGDDP---AKAAFDSLQASATEYIGYAWAMVVVIVGATIGIKLFKKFTSKA
>COATB_BPIF1/22-73
FAADDATSQAKAAFDSLTAQATEMSGYAWALVVLVVGATVGIKLFKKFVSRA

이 파일은 다음과 같이 FASTA 형태로 데이터를 읽으면 파일을 읽을 수가 있다. AlignIO.read("PF05371_seed.faa", "fasta")를 이용하여 포맷형태만 바꾸어 주면 된다.

from Bio import AlignIO
alignment = AlignIO.read("PF05371_seed.faa", "fasta")
print(alignment)

다음의 예제는 phylip 포맷이다. 역시 계통분석을 위해서 사용하는 phylip이나 clustalw에서 phylip 형태로 저장할 수 있다. 아래 포맷도 마찬가지로 서열명, 서열 정보를 가지고 있다.

    5    6
Alpha     AACAAC
Beta      AACCCC
Gamma     ACCAAC
Delta     CCACCA
Epsilon   CCAAAC

이 경우에는 역시 AlignIO.parse("resampled.phy", "phylip")와 같이 파일 이름과 파일 포맷 형태만 바꿔주면 된다. 나머지 사용법은 동일하다. 역시 순환문을 통해 각 정렬된 서열을 출력할 수 있다.

from Bio import AlignIO
alignments = AlignIO.parse("resampled.phy", "phylip")
for alignment in alignments:
    print(alignment)
    print("")

위에서 다루었던 부분은 정렬 파일을 읽어 활용을 했다면 이제부터는 정렬 결과를 파일에 저장하는 예제이다. 물론 읽은 정렬 결과를 바로 저장할 수도 있지만 아래의 예제에서는 임의의 정렬 결과를 만드는 예제이다. 먼저 서열을 다루기 위해서 from Bio.Alphabet import generic_dna 모듈과 from Bio.Seq import Seq를 임포트 한다. 파일에 쓰기 위해 바이오파이썬에서 제공하는 서열레코드(SeqRecord)기능을 이용하면 된다. 그리고 마지막으로 MultipleSeqAlignment를 임포트 한다.

from Bio.Alphabet import generic_dna
from Bio.Seq import Seq
from Bio.SeqRecord import SeqRecord
from Bio.Align import MultipleSeqAlignment

다음에는 각 정렬 파일을 만드는 과정이다. 정렬 파일은 MultipleSeqAlignment를 이용하여 리스트를 만들어 주면 된다. 각 하나의 서열을 만들고 그 서열을 레코드 객체로 만들어 처리하면 된다. 사용법은 다음과 같다. SeqRecord(Seq("서열", 서열타입), id="서열명") 만들어진 서열레코드를 정렬파일화 시키는 작업을 하고 그 정렬 결과를 파일에 쓰면 된다. 주의할 점은 각 정렬 파일은 이중 리스트 구조를 가지고 있다는 점을 주의해야 한다.

align1 = MultipleSeqAlignment([
             SeqRecord(Seq("ACTGCTAGCTAG", generic_dna), id="Alpha"),
             SeqRecord(Seq("ACT-CTAGCTAG", generic_dna), id="Beta"),
             SeqRecord(Seq("ACTGCTAGDTAG", generic_dna), id="Gamma"),
         ])

align2 = MultipleSeqAlignment([
             SeqRecord(Seq("GTCAGC-AG", generic_dna), id="Delta"),
             SeqRecord(Seq("GACAGCTAG", generic_dna), id="Epsilon"),
             SeqRecord(Seq("GTCAGCTAG", generic_dna), id="Zeta"),
         ])

align3 = MultipleSeqAlignment([
             SeqRecord(Seq("ACTAGTACAGCTG", generic_dna), id="Eta"),
             SeqRecord(Seq("ACTAGTACAGCT-", generic_dna), id="Theta"),
             SeqRecord(Seq("-CTACTACAGGTG", generic_dna), id="Iota"),
         ])

my_alignments = [align1, align2, align3]

이렇게 만들어진 정렬 결과는 SeqIO와 같이 동일한 방법으로 사용하면 된다. 사용법은 AlignIO.write(정렬레코드, "파일이름", "파일포맷")이다. 여기서는 phylip 형태로 저정하기로 한다.

from Bio import AlignIO
AlignIO.write(my_alignments, "my_example.phy", "phylip")

우리가 다루는 정렬 파일은 다양한 형태로 존재하고 필요에 따라 데이터의 포맷을 전환할 필요가 있다. 이를 위해 간단히 전환하는 방법을 소개한다. 사용법은 다음과 같다. AlignIO.convert("입력파일", "입력포맷", "출력파일", "출력포맷")와 사용을 하면 된다. 아래의 예제에서는 스톡홀롬 포맷에서 clustal 포맷으로 전환하는 예제이다.

from Bio import AlignIO
count = AlignIO.convert("PF05371_seed.sth", "stockholm", "PF05371_seed.aln", "clustal")
print("Converted %i alignments" % count)

다음 장에서는 정렬 결과를 핸들링하고 다루는 방법을 알아보고자 한다.