使用GRCh37基因组注释批量注释数十万个甲基化数据

上述结果似乎基于GRCh38版本的人类基因组，但是我想用GRCh37版本的人类基因组注释，并且我需要注释数十万个甲基化编号，最好是能给我一个批量操作的代码内容：您可以使用以下代码来进行批量操作，使用GRCh37版本的人类基因组注释，并对数十万个甲基化编号进行注释：

import pandas as pd
import pybedtools
from pybedtools import BedTool
import pyranges as pr

# Load GRCh37 genome annotation file
grch37_file = 'path/to/GRCh37_genome_annotation_file.gtf'
grch37 = pr.read_gtf(grch37_file)

# Load methylation data file
methylation_file = 'path/to/methylation_data_file.bed'
methylation_data = BedTool(methylation_file)

# Annotate methylation data with GRCh37 genome annotation
annotated_data = methylation_data.intersect(grch37.df)

# Save annotated data to a new file
annotated_file = 'path/to/annotated_data_file.bed'
annotated_data.saveas(annotated_file)

# Load annotated data into a pandas dataframe
annotated_df = pd.read_csv(annotated_file, delimiter='\t', header=None)

# Rename columns in dataframe
annotated_df.columns = ['chrom', 'start', 'end', 'methylation_level', 'score', 'strand', 'gene_id', 'gene_name', 'feature_type', 'feature_id', 'transcript_id', 'transcript_name', 'exon_number', 'exon_id', 'gene_type']

# Select only the columns of interest
selected_columns = ['chrom', 'start', 'end', 'methylation_level', 'gene_id', 'gene_name', 'feature_type', 'transcript_id']
annotated_df = annotated_df[selected_columns]

# Save final annotated data to a new file
final_annotated_file = 'path/to/final_annotated_data_file.csv'
annotated_df.to_csv(final_annotated_file, index=False)

请将代码中的文件路径替换为您自己的文件路径。此代码将使用GRCh37版本的人类基因组注释文件和包含甲基化数据的BED文件来注释甲基化数据，并将结果保存到一个新的BED文件中。最后，代码将加载新的BED文件到Pandas数据帧中，并选择包含基因和转录本信息的一些列，然后将结果保存到一个新的CSV文件中。