diff --git a/HISTORY.md b/HISTORY.md index 08ba3bf..ebc73b6 100644 --- a/HISTORY.md +++ b/HISTORY.md @@ -1,7 +1,16 @@ History ======= -1.7.0 (2024-01-17) +1.7.1 (2024-03-13) +------------------ + +* Adds Google Colab notebook that can run pharokka and [phold](https://github.com/gbouras13/phold). +* The notebook is [https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb](https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb) +* Fixes #334 issues with contig ids if they were in scientific notation or lead with 0s. +* Fixes issues with `pharokka_proteins.py` not outputting PHROG annotations. + + +1.7.0 (2024-03-04) ------------------ * Adds `pharokka_multiplotter.py` to plot multiple phage contigs at once diff --git a/README.md b/README.md index 9d3393b..01ec855 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,5 @@ +[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb) + [![Paper](https://img.shields.io/badge/paper-Bioinformatics-teal.svg?style=flat-square&maxAge=3600)](https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac776) [![CI](https://github.com/gbouras13/pharokka/actions/workflows/ci.yaml/badge.svg)](https://github.com/gbouras13/pharokka/actions/workflows/ci.yaml) [![BioConda Install](https://img.shields.io/conda/dn/bioconda/pharokka.svg?style=flag&label=BioConda%20install)](https://anaconda.org/bioconda/pharokka) @@ -23,10 +25,25 @@ Extra special thanks to Ghais Houtak for making Pharokka's logo. If you are looking for rapid standardised annotation of bacterial genomes, please use [Bakta](https://github.com/oschwengers/bakta). [Prokka](https://github.com/tseemann/prokka), which inspired the creation and naming of `pharokka`, is another good option, but Bakta is [Prokka's worthy successor](https://twitter.com/torstenseemann/status/1565471892840259585). +# phold + +If you like `pharokka`, you will probably love [phold](https://github.com/gbouras13/phold). `phold` uses structural homology to improve phage annotation. Benchmarking is ongoing but `phold` strongly outperforms `pharokka` in terms of annotation, particularly for less characterised phages such as those from metagenomic datasets. + +`pharokka` still has features `phold` lacks for now (identifying tRNA, tmRNA, CRISPR repeats, and INPHARED taxonomy search), so it it recommended to run `phold` after running `pharokka`. + +`phold` takes the Genbank output of Pharokka as input. Therefore, if you have already annotated your phage(s) with Pharokka, you can easily update the annotation with more functional predictions with [phold](https://github.com/gbouras13/phold). + +# Google Colab Notebooks + +If you don't want to install `pharokka` or `phold` locally, you can run `pharokka` and `phold`, or only `pharokka`, without any code using the Google Colab notebook [https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb](https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb) + + # Table of Contents - [pharokka](#pharokka) - [Fast Phage Annotation Tool](#fast-phage-annotation-tool) +- [phold](#phold) +- [Google Colab Notebooks](#google-colab-notebooks) - [Table of Contents](#table-of-contents) - [Quick Start](#quick-start) - [Documentation](#documentation) diff --git a/bin/input_commands.py b/bin/input_commands.py index 670706c..6235cb4 100644 --- a/bin/input_commands.py +++ b/bin/input_commands.py @@ -61,8 +61,8 @@ def get_input(): "-g", "--gene_predictor", action="store", - help='User specified gene predictor. Use "-g phanotate" or "-g prodigal" or "-g prodigal-gv" or "-g genbank". \nDefaults to phanotate (not required unless prodigal is desired).', - default="phanotate", + help='User specified gene predictor. Use "-g phanotate" or "-g prodigal" or "-g prodigal-gv" or "-g genbank". \nDefaults to phanotate usually and prodigal-gv in meta mode.', + default="default", ) parser.add_argument( "-m", diff --git a/bin/pharokka.py b/bin/pharokka.py index 335d42f..0d2de08 100755 --- a/bin/pharokka.py +++ b/bin/pharokka.py @@ -65,6 +65,12 @@ def main(): # set the gene_predictor gene_predictor = args.gene_predictor + # set to phanotate by default and prodigal-gv in meta mode + if gene_predictor == "default": + if args.meta is True: + gene_predictor = "prodigal-gv" + else: + gene_predictor = "phanotate" # instantiate outdir out_dir = instantiate_dirs(args.outdir, args.meta, args.force) diff --git a/bin/pharokka_proteins.py b/bin/pharokka_proteins.py index ee5937c..9963730 100755 --- a/bin/pharokka_proteins.py +++ b/bin/pharokka_proteins.py @@ -82,7 +82,7 @@ def main(): logger.info("Checking dependencies.") check_dependencies(False) # to check pharokka_proteins.py, don't need mash - # instantiation/checking fasta and gene_predictor + # instantiation/checking fasta validate_fasta(args.infile) validate_threads(args.threads) diff --git a/bin/post_processing.py b/bin/post_processing.py index 4f44a1b..48104fa 100644 --- a/bin/post_processing.py +++ b/bin/post_processing.py @@ -175,7 +175,26 @@ def process_results(self): # left join mmseqs top hits to cds df # read in the cds cdf cds_file = os.path.join(self.out_dir, "cleaned_" + self.gene_predictor + ".tsv") - cds_df = pd.read_csv(cds_file, sep="\t", index_col=False) + + col_list = ["start", "stop", "frame", "contig", "score", "gene"] + dtype_dict = { + "start": int, + "stop": int, + "frame": str, + "contig": str, + "score": str, + "gene": str, + } + + cds_df = pd.read_csv( + cds_file, + sep="\t", + index_col=False, + names=col_list, + dtype=dtype_dict, + skiprows=1, + ) + cds_df["contig"] = cds_df["contig"].astype(str) ########################################### # add the sequence to the df for the genbank conversion later on diff --git a/bin/processes.py b/bin/processes.py index 9e3a913..de7adf0 100644 --- a/bin/processes.py +++ b/bin/processes.py @@ -364,8 +364,22 @@ def tidy_phanotate_output(out_dir): """ phan_file = os.path.join(out_dir, "phanotate_out.txt") col_list = ["start", "stop", "frame", "contig", "score"] + dtype_dict = { + "start": int, + "stop": int, + "frame": str, + "contig": str, + "score": float, + } + phan_df = pd.read_csv( - phan_file, delimiter="\t", index_col=False, names=col_list, skiprows=2 + phan_file, + delimiter="\t", + index_col=False, + names=col_list, + skiprows=2, + dtype=dtype_dict, + comment="#", # to skip the headers ) # get rid of the headers and reset the index phan_df = phan_df[phan_df["start"] != "#id:"] @@ -408,8 +422,25 @@ def tidy_prodigal_output(out_dir, gv_flag): "phase", "description", ] + dtype_dict = { + "contig": str, + "prod": str, + "orf": str, + "start": int, + "stop": int, + "score": float, + "frame": str, + "phase": str, + "description": str, + } + prod_df = pd.read_csv( - prod_file, delimiter="\t", index_col=False, names=col_list, skiprows=3 + prod_file, + delimiter="\t", + index_col=False, + names=col_list, + dtype=dtype_dict, + comment="#", # to skip the headers ) # meta mode brings in some Nas so remove them @@ -485,6 +516,7 @@ def tidy_genbank_output(out_dir, genbank_file, coding_table): data = {"start": starts, "stop": stops, "frame": frames, "contig": contigs} gen_df = pd.DataFrame(data) + # add fake score gen_df["score"] = "No_score" # get the gene diff --git a/bin/proteins.py b/bin/proteins.py index 9ccd9db..80dc557 100644 --- a/bin/proteins.py +++ b/bin/proteins.py @@ -457,8 +457,10 @@ def process_dataframes(self): phrog_annot_df["phrog"] = phrog_annot_df["phrog"].astype(str) # merge phrog + # get only the contig id not the full description from mmseqs2 output + tophits_df["gene"] = tophits_df["gene"].str.split(" ").str[0] + tophits_df = tophits_df.merge(phrog_annot_df, on="phrog", how="left") - tophits_df = tophits_df.replace(np.nan, "No_PHROG", regex=True) # convert no phrog to hyp protein tophits_df["annot"] = tophits_df["annot"].str.replace( "No_PHROG", "hypothetical protein" @@ -468,6 +470,14 @@ def process_dataframes(self): ) # # replace with No_PHROG if nothing found + # cast columns to str + tophits_df["mmseqs_phrog"] = tophits_df["mmseqs_phrog"].astype(str) + tophits_df["mmseqs_alnScore"] = tophits_df["mmseqs_alnScore"].astype(str) + tophits_df["mmseqs_seqIdentity"] = tophits_df["mmseqs_seqIdentity"].astype(str) + tophits_df["mmseqs_eVal"] = tophits_df["mmseqs_eVal"].astype(str) + tophits_df["mmseqs_top_hit"] = tophits_df["mmseqs_top_hit"].astype(str) + tophits_df["color"] = tophits_df["color"].astype(str) + tophits_df = tophits_df.replace(np.nan, "No_PHROG", regex=True) tophits_df.loc[ tophits_df["mmseqs_phrog"] == "No_PHROG", "mmseqs_phrog" ] = "No_PHROG" @@ -487,15 +497,16 @@ def process_dataframes(self): # get phrog tophits_df["phrog"] = tophits_df["phrog"].astype(str) + phrog_annot_df["phrog"] = phrog_annot_df["phrog"].astype(str) # drop existing color annot category cols and tophits_df = tophits_df.drop(columns=["color", "annot", "category"]) tophits_df = tophits_df.merge(phrog_annot_df, on="phrog", how="left") tophits_df["annot"] = tophits_df["annot"].replace( - nan, "hypothetical protein", regex=True + np.nan, "hypothetical protein", regex=True ) tophits_df["category"] = tophits_df["category"].replace( - nan, "unknown function", regex=True + np.nan, "unknown function", regex=True ) tophits_df["color"] = tophits_df["color"].replace(nan, "None", regex=True) @@ -517,7 +528,8 @@ def process_dataframes(self): ) self.length_df = length_df - # merge the length df into the tophits + # convert nas to things + tophits_df = length_df.merge(tophits_df, on="gene", how="left") # process vfdb results @@ -547,6 +559,22 @@ def process_dataframes(self): # save + tophits_df["phrog"].fillna("No_PHROG", inplace=True) + tophits_df["annot"].fillna("hypothetical protein", inplace=True) + tophits_df["category"].fillna("unknown function", inplace=True) + tophits_df["mmseqs_phrog"].fillna("No_MMseqs", inplace=True) + tophits_df["mmseqs_alnScore"].fillna("No_MMseqs", inplace=True) + tophits_df["mmseqs_seqIdentity"].fillna("No_MMseqs", inplace=True) + tophits_df["mmseqs_eVal"].fillna("No_MMseqs", inplace=True) + tophits_df["mmseqs_top_hit"].fillna("No_MMseqs_PHROG_hit", inplace=True) + tophits_df["pyhmmer_phrog"].fillna("No_PHROGs_HMM", inplace=True) + tophits_df["pyhmmer_bitscore"].fillna("No_PHROGs_HMM", inplace=True) + tophits_df["pyhmmer_evalue"].fillna("No_PHROGs_HMM", inplace=True) + tophits_df["color"].fillna("None", inplace=True) + + # merge the length df into the tophits + print(tophits_df.tail()) + tophits_df.to_csv( os.path.join(self.out_dir, f"{self.prefix}_full_merged_output.tsv"), sep="\t", diff --git a/bin/version.py b/bin/version.py index 14d9d2f..3c1e9cb 100644 --- a/bin/version.py +++ b/bin/version.py @@ -1 +1 @@ -__version__ = "1.7.0" +__version__ = "1.7.1" diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index f1624f3..7611610 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -4,6 +4,18 @@ ![Image](pharokka_logo.png) +# phold + +If you like `pharokka`, you will probably love [phold](https://github.com/gbouras13/phold). `phold` uses structural homology to improve phage annotation. Benchmarking is ongoing but `phold` strongly outperforms `pharokka` in terms of annotation, particularly for less characterised phages such as those from metagenomic datasets. + +`pharokka` still has features `phold` lacks for now (identifying tRNA, tmRNA, CRISPR repeats, and INPHARED taxonomy search), so it it recommended to run `phold` after running `pharokka`. + +`phold` takes the Genbank output of Pharokka as input. Therefore, if you have already annotated your phage(s) with Pharokka, you can easily update the annotation with more functional predictions with [phold](https://github.com/gbouras13/phold). + +# Google Colab Notebooks + +If you don't want to install `pharokka` or `phold` locally, you can run `pharokka` and `phold`, or only `pharokka`, without any code using the Google Colab notebook [https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb](https://colab.research.google.com/github/gbouras13/pharokka/blob/master/run_pharokka_and_phold.ipynb) + ## Overview `pharokka` uses [PHANOTATE](https://github.com/deprekate/PHANOTATE), the only gene prediction program tailored to bacteriophages, as the default program for gene prediction. [Prodigal](https://github.com/hyattpd/Prodigal) implemented with [pyrodigal](https://github.com/althonos/pyrodigal) and [Prodigal-gv](https://github.com/apcamargo/prodigal-gv) implemented with [pyrodigal-gv](https://github.com/althonos/pyrodigal-gv) are also available as alternatives. Following this, functional annotations are assigned by matching each predicted coding sequence (CDS) to the [PHROGs](https://phrogs.lmge.uca.fr), [CARD](https://card.mcmaster.ca) and [VFDB](http://www.mgc.ac.cn/VFs/main.htm) databases using [MMseqs2](https://github.com/soedinglab/MMseqs2). As of v1.4.0, `pharokka` will also match each CDS to the PHROGs database using more sensitive Hidden Markov Models using [PyHMMER](https://github.com/althonos/pyhmmer). Pharokka's main output is a GFF file suitable for using in downstream pangenomic pipelines like [Roary](https://sanger-pathogens.github.io/Roary/). `pharokka` also generates a `cds_functions.tsv` file, which includes counts of CDSs, tRNAs, tmRNAs, CRISPRs and functions assigned to CDSs according to the PHROGs database. See the full [usage](#usage) and check out the full [documentation](https://pharokka.readthedocs.io) for more details. diff --git a/setup.py b/setup.py index d39961a..af9efc7 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -19,7 +19,7 @@ def package_files(directory): setup( name="Pharokka", - version="1.7.0", + version="1.7.1", author="George Bouras", author_email="george.bouras@adelaide.edu.au", description="Fast phage annotation tool", diff --git a/tests/test_data/overall/Standard_examples/SAOMS1_numeric_header.fasta b/tests/test_data/overall/Standard_examples/SAOMS1_numeric_header.fasta new file mode 100644 index 0000000..319ccda --- /dev/null +++ b/tests/test_data/overall/Standard_examples/SAOMS1_numeric_header.fasta @@ -0,0 +1,2004 @@ +>0123 +CCCCACCCCGCCATCCCCGATTCATGAGCTATGTTCTAAGTCGATACCATTTAATAAGATAGGGTCATCT +TCTTTACCTACCATATAATCAGATAGTAAGTCTGCTTCAGCTTTTTGCCCTGGTCGTGATAGTTTAGATT +TCTTAGTTTCAATACGCATAATGTGACCATTGTATTAAATAATTAGAATACTATTTTAAAAGATTCTATT +CTGTTTGGATTAATATATACTTGAGGTGAAGTTATAGCACTTTCAGTATATACTTTTATAGAGGTTTCAT +CCATTCCTCTTAACATATAATCTATATCTTGCCTATTGTAACTCTTTTCATCAGTAGATACTAAAAAGTA +TTTAGCTCCACTTGACATTGTTATTTCAATATGTTTTGACATCTACAATCTCTCCTATGCAAATTTGTTA +AAGACAAAGGATAATATAGCTCCTAGAACAAGTAAAAGAACCTTCTCAGTTGTATCCTTTTTCTCAGTAT +CCTTAGTTTTTGTACTTTCAGCAAGTTCTGAAATCTTTTCATCAAGTCTTTCTAATTGGACGTAAATTGC +TGATTGTTTTTCACTATTGACAGCTACATCTTTATCTATACTAACTATCATTTTTCTTAGTTCAGCTACC +TCAACTTCTAAATCTTTGAAAGTTCCTCTATCTATATAATTACCTTCTTGTATCTTAGACTTAATAGTTT +CTACTTGAGAAACAAGGTTGTTTATCTCCTTATCCAACTAGAATCACCTCTAAGGTCTAACCGTTTCAGA +TTCAGAATGGATATCATAATTTTCTAAGAAATCATTGATAATCTCCATATAATTATCCGTAACGACTTTT +CCGTAAGATGTTTTTGTATCAATTTCAAACCTAAGCTTACCAAAACTTTGGAGGTCTAATTCTTTTATTA +CAATATTAGGGTCATCAGAAGGAAGGTAATAATAGTCGAAGTATATAATTGAGCCATTTATTAATACTCT +GTCTATTCTATAGACGTGGAAATAGCGTCTGTCTCTTTTAAAATGGGCTAGTGCATCTTTAAACTCTAAC +TTAAGGATATCCTTATATTTAATCAAAGTGGTAACCTCCTTACTATTAATTTTTAAATTTACTTATTTTG +TGGTATAATAGTTATGATAAAGGCAGTTATTATAATTATATTAAGAATAATGATAATAATTATTTTTTCT +GAGAAAATAAGCCAAATACTAAAAACAGATAAAGCATAGATAGCTGATAGATATACTATATTAAGAGTTA +CCTTACTTTTATCTTTTCTATAGATAGAATAACCTAAAGACGTTGTAACACCACTAAGTATAAAATAATA +GAAACAAAAAAGAGGTATAGACAGAAAAAAAGATACGATAATCATTGTTAAACACCTATTTCTTTTTGAC +CTATTATTTCTAGAACTTTTAGATTACACCACTAATATAACATTAAAAGCCAGTCATAAAAGTCAATTGT +TAGATTAATAATATAATAAAAAAAGACAATAGGAGGTTAAAGTGGTTGAATAATAACATAGCTATATTCA +TATTCAAAACACTGGTTATCATTATATTCTTACTACTAATTTTGTCTGTTATTAATTCCTTGTCCCTTAT +TTACTCAATAAGACCGAGTGTAGTTATGACATACTTTATCTTTGGTGGTATTGTTTCTAATGTCGCACTT +ACTGTAACAGATAAGTTCTTACTGAAGAAAGAAGACCCCCTACCTGAATATGTTCTTAAAAAAGTAGAGA +TAAATGATAAAGAAATAAGAATAATCAAGAAAATAATAGAAAGTAATTATGGTATAACAGCAGAAGAGAT +AAAAGTTAGGGCTAAAGCACAAAGAAGAGTAGAGGAAGATAGTAAAAAGGAAGATTACAATGAAAACAAA +GAAAGAAATTAAAGAACAAAGGAAAGAACTTAAGGATGGTGCTACATCTGTTTCTTTAGTAAAAAAGGGA +GATAAGAGAATAGCTAGCCCTAGTAGAATCTGTAGTCTATGTGGTCAGCAGTTATCAGGTATGAATTACA +CTAAAGGAAAAGCATTATCAAAAGTTAATCATTTTCATTTACAGTATTCTAAGTATATTTATTTTGATAT +TTGCGCAGATATCAACAATTGTTATAAAAATTTAAGAAAACGAGGTGAAATGGATTGAGTGCAGAAAATA +TTAGAGATATAATTAACAAGAAAAAGTTAGAAGAAGAGGATACAAGAAAATATATAGCTGATGGGTTTAT +GAATGGTATCGGTAAATTAATGTACGAATTCAATAAGAAAGTAGATAACAAAGAAATAGAAGTTAAAGAC +CCGAATGATTTATACAAATTATTTGTGATATTCTCTCAAATGCAAAATATGGTCAATGAAACTTCTGAAG +GAGGAGCAATACCTCAACTATCTAGACCTCAACAGGAATTATTTGATGAGATTACAACAGAAGATAGTAA +TGGAGAATCTACAGTTGATTTACAGAAGATATCAGAAATGTCAGCGGAAGATATTACAGCAATGATTTCT +GAAAAGGAAAAAGTAATGAATGAGGAAAATTCAGAAACATTCTAAGGAGAAAGATATAAATGGATGGAAA +AGAACTAATTAAGATAGCACAAGAAACATTTCAAACTGAAAAAATAACAAGAGAACAGATAGACCATATA +ATCAATATGCTAAATCCTTCTACCTATATGCTTAAGTATCATACACTGAGAGGGCATCCTATAACTTTTA +GTATTCCTAATAGAGATAGAAGTAAAGCACAGGCTCATAGACCGTAAATTTTGTTGCGGTCTCTAAACTC +TGTTAAACGGGCATAGTAAAATAATGTATAGAAAAATAATATACTGGTAAGAAACCCTAAATCTGACTAT +ACACAGACAGTGGGAACCAACCGTGCTAAATCTGTAATTTAATTATTGACAAAATAACAATATATGATAT +AATTATATTATAGTAAAAGCCTAACGACTAAATTTCTAGTTATCTATATAAATGGATATAGTGAGAACTA +GATAAGAAAATTAACTATACTTAAAAAAACTAAAATATTTTAAAAGAGAGGTGAAAACAGTTGACATTAG +AAAAGAGAAAACAAGAATATCTTAAGAAGTTAAAGCAAATTAAAAATGATGAGTTTGAATTGCTAGGAGG +ATTTACTAAAACAAGAGAGAAAGCTTTATTTAAACATAAAGTTTGTGGTTATGAATGGTATACTACTCCT +TATAATTTATTGAAGTCTAAAGGGACAGGATGTCCTAAATGTCAATACAGAGATAAATCATATACTACTG +ATGAATTTAAAAAGAAACTTAAAGATAAATTTGGTTATGAATATGAGTTAATAGAAGGACAAGAGTATAA +AAATAGTAGAGAAAAATTATTGTTTATTCATAATAAGTGCGGTACTGAATTTAAAATTACAAGTGATAGT +TTATTTCGAAGTAAAGTACCTTGTCATAAATGTTCTAAAGAAAATAGAAAAACTAAAAAGAAAACAACAG +AACAGTTTAAAAATGAATTGTATAATAAACATAAAGATGAATATATACTTGTTGAAGGGTCAGAATATAA +GACAGCTCTTGAAAAGGTTAGAATAATTCATACGAAATGTGGATATACATGGGATGTTAGAGCCTCACAT +ATTTTGCATACTAGTAAATGTCCTAATTGTAATGAGTCTAAAGGTGAGAGTTTAATTAAAGACATTCTTG +AAGATAATAATTTTTCTTATATAAGAGAGTATACTTTTGAAGATTTAAAGAATGTTAAAAAATTACCTTT +TGATTTTGCACTATTCATTGATAATGAATTAGTAGGTTTAATTGAATATGATGGTTCTCAACACTTTATT +CCTTTTGAACACTTTGGAGGTAAGGAAAAATTAAGAAAAACTCAATATAACGATAGAAAGAAAAATGAGT +ATTGTGATAAGAACAGAATTCCGTTAAAGAGAATAAAGTATGATTTAGATGAAAAAGAAGTAATAAGAGA +AATAGAAATGTTTTTAAATAGTATAGTTAAAAGTAAAGCAGAGAGTTATTAACCAAAAATAGTAACTATG +ATATAGTCTAATCCCTAAGTAAATATTGAGAAATCAAGGGTATAAATGGGCAAGTTAAAATAGTAAATGA +TACTCATCCTAATAAGGCTGTAATAAAATCACGTCAGTTAGGTCTTAGTGAAATGGGTGTAATGGAAATG +GTTCATTTTGCAGATATGCATAGTTATGCTAACGCAAAGTGTCTGTATACATTCCCTACAAATGAACAAA +TGAAAAAATTTGTTCAGTCACGTTTGAACCCTGTTTTAGAGAAAGAATATTTTAGAGACATTGTTGATTG +GGATAAAGACTCGTTAGGTTTTAAAAAGATAAGAAACTCTAGTTTATTCTTTAGAACAAGTTCTAAAGCA +AGTACCGTAGAGGGTGTGGATATTGATTATTTATCTTTAGATGAGTATGACAGGGTAAACTTATTAGCAG +AATCGTCTGCATTAGAATCAATGTCTTCATCACCTTTTAAGATTGTGAGAAGATGGAGCACACCTTCTGT +ACCTGGGATGGGTATACACAAATTATACCAACAATCAGACCAGTGGTATTACGGTCATAGATGTCAACAT +TGTGATTACTTAAATGAAATGAGTTATAATGATTACAACCCTGATAATCTTGAAGAAAGTGGAAATATGT +TATGTGTTAATCCTGAAGGTGTAGATGAGCAAGCTAAAACAGTACAAAATGGCAGTTACCAATTTGTTTG +TCAAAAATGTGGTAAACCACTAGATAGATGGTATAACGGTGAGTGGCATTGTAAGTACCCTGAGCGTACA +AAAGGTAATAAAGGGGTACGAGGGTATCTAATAACACAAATGAACGCTGTATGGATTTCTGCTGATGAAT +TAAAAGAGAAAGAAATGAATACAGAATCTAAGCAAGCATTCTACAACTATATTTTAGGTTATCCTTTTGA +AGATGTTAAACTTAGAGTTAATGAAGAAGATGTTTATGGTAACAAATCACCTATTGCAGAAACACAATTA +ATGAAACGAGATAGATATTCTCATATAGCTATTGGTATAGATTGGGGAAATACTCACTGGATAACTGTTC +ATGGTATGTTACCTAATGGTAAGGTAGACTTAATACGATTATTCTCTGTTAAAAAAATGACAAGACCTGA +TTTAGTTGAAGCAGATTTAGAAAAAATAATTTGGGAAATATCTAAGTACGACCCTGATATTATAATTGCA +GATAACGGGGACTCAGGTAATAATGTTTTAAAACTCATTAATCATTTTGGAAAAGATAAAGTATTTGGAT +GTACTTATAAATCTTCTCCTAAATCTACCGGACAATTAAGACCTGAATTTAATGAGAACAATAACAGGGT +TACAGTGGATAAATTAATGCAGAATAAAAGATACGTACAAGCACTTAAGACAAAGGATATAAGTGTTTAT +AGTACAGTAGATGATGATTTAAAAACTTTCTTAAAACATTGGCAAAATGTTGTTATTATGGATGAAGAAG +ATGAAAAAACTGGAGAAATGTACCAAGTTATCAAACGTAAAGGTGACGACCACTATGCACAAGCAAGTGT +CTACGCCTATATAGGATTAACAAGAATAAAAGAACTTCTTAAAGAAGGAAACGGTACAAGCTTTGGTTCT +ACATTTGTTTCTACTGATTACAATCAAGAAGGAAATAAACAATTCTACTTTGATGAATAGAGGTGAAATA +GACTTGACAGATAAATTATTTTATGGTACAATTAGTAATGAAGAAATTAATAAAAGTGTATTGAATTTGT +TATTGGGTGAGGAATTATCCTTAGATTATGTTTCTAAAAATAGTGATATTTTAGATGTTAAATATGAACA +TGTTTATAAATCTCTAGGATTCGATAATTTCTTTGATTGTTTTTTATATGCTAATAGAGAGCCTGAAATA +GTCCATAAAGGTGGAGATAAAAATCTTGGTGGACTAAATAAGGTTAAACGTACTGTTATTCGTAATGGTA +AAGAAATGGAAATGACAGTTTACGAAGATGGTAATAAAGAGAACGATAGTAAAGAAAAACAAGAAGGAAA +AGAAGAAGTTAGTAGAAGTGCAGTAGGAGCAAGAGCTATTTCTAATGGTGAAGAAGGAAAGGTAAACCCT +AAAAAAGTAGCAAATTCATTATCTAATTTAAGTAAAAAAGGTGTAGATGTATCCCATATTAATACAAACT +CATCATTGTATAAAGAGTTTGTTGATGATAACGGTGATACAATAGGAATTACATCTTTTAAACGAACTGA +AAATGATATAATATTAGAATCTTATGCAAGTTCACCTGATTCAGATGGTGTAGGAGCAAGAGCTATTATG +GAATTATTACGTTTAAGTATTAAAGAAAATAAAAATGCAGTTGTGTATGACATAGAATTACCTGAAGCAA +TAGAGTATTTAAAAACTTTAGGATTTAAACCTAATAAAGATGGATACATCTTAAGAAAAAAAGATGTAAA +ACAATTCTTAGGTGATTATAGTGATTTTATTTAGCACTATAGTCATCTATTCTATTGTATTTATTCTATA +TATTGTATTAAAAACAATTTATATAAAGTCTAATATGAGTAGAATAGATAACACAACTGAATTATTAAAA +ATATTACAGGAAGATATTGAAGGTAAGATAAAAAAGGAAGGAAGAAATAAATGACTTTAGAAGAAAATAA +ATTAACATTAGAAGAATCAATAACTCCACTTAGCAAAGAGGAGAAAGAAGATAGTATTAAAGAATTTAGC +AGTTTATTATGTGAAATGGTAAATAGACTATATAAGTCTTATAATGTATTTAGACAAGACCCTATGGATG +AAACTCAACGTCTAGATGGCTCTTTAATGGTCTTTCAAAGTAGATTAAATGACCCTTTAACAGGAGATTT +ACATGATAAGATGTATAAACTTGCTTTTTCAAAACGTATTGATATTTTCGAAGCTAATAAGCAATTTAGA +AAAGATGTAGAAGCAGGTAAAGCAATTGAGTTAGGTGATGTAGCTATTATAGATACAGCATTAAGTAACA +TCCTTTCAGGCAATGAGTTCCAAGGAAGTATTTCATTTATGCTTAGAAAAGACTTTGAAGAAAAAGAACG +AATTAGAAAAGAAGAAGAAGAGAAACTTAATAACTTATAAAAGGGAAGAATTATGAGACTATATAAAATG +AGGTATCATAATTGAAAAAGAAACCACAAGGCAATGAGGTAATCATAACCATAATAACGGTTATGATAGC +AGTATTTGTAGTCATTATGACCATATTTTTTAATAAATATCAAGATGCTAAAGAAGATAAAGATAGATAT +CAAAGATTAGTAGAGATTTATAAAAAAGCAGATGATAATGATGGTGAGACTAAAAAGAAATATGTTAAAA +GATTAAATAAGGCTGAAGAAGAACTTAAAAAAGTAAAAAAAGAAACAAATTATAAAGATTATAATAAGAA 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test pharokka overall with unicycler header""" - input_fasta: Path = f"{standard_data}/SAOMS1.fasta" - cmd = f"pharokka.py -i {input_fasta} -d {database_dir} -o {tmp_dir} -t {threads} -f -g prodigal" +def test_overall_numeric_header_prodigal(tmp_dir): + """#317 test pharokka prodigal with numeric header #334""" + input_fasta: Path = f"{standard_data}/SAOMS1_numeric_header.fasta" + cmd = f"pharokka.py -i {input_fasta} -d {database_dir} -o {tmp_dir} -t {threads} -f -g prodigal --fast -m" + exec_command(cmd) + + +def test_overall_numeric_header_phanotate(tmp_dir): + """#317 test pharokka phanotate with numeric header #334""" + input_fasta: Path = f"{standard_data}/SAOMS1_numeric_header.fasta" + cmd = f"pharokka.py -i {input_fasta} -d {database_dir} -o {tmp_dir} -t {threads} -f --fast " + exec_command(cmd) + + +def test_overall_numeric_header_prodigal_gv(tmp_dir): + """#317 test pharokka prodigal-gv with numeric header #334""" + input_fasta: Path = f"{standard_data}/SAOMS1_numeric_header.fasta" + cmd = f"pharokka.py -i {input_fasta} -d {database_dir} -o {tmp_dir} -t {threads} -f -m --fast" exec_command(cmd)