Как извлечь абстракцию из efetch (Biopython, Entrez)?

Question

Я новичок в python и хотел бы извлечь тезисы из pubmed, используя систему entrez из биопакета. Я получил запрос, чтобы дать мне мои UID (хранящиеся в my_list_ges), и я также могу загрузить запись, используя efetch. Теперь, однако, результатом является список словарей и записи выглядят как словарь, но я не могу их открыть:

Entrez.email= "my-email@provider.sth" 
handle=Entrez.efetch(db="pubmed",id=my_list_ges[0],rettype="null",retmode="xml") 
record = Entrez.read(handle) 
abstract=record["Abstract"] 
handle.close() 

Результатом является TypeError:

TypeError: list indices must be integers, not str 

И я получаю KeyError при попытке извлечь 'Abstract' из первой записи:

>>> record[0]["Abstract"] 
KeyError: 'Abstract' 

Это странно, потому что в результате сследования я мог е Sily доступ к моему UIDs словаря

Структуры записи [0] является:

{u'MedlineCitation': DictElement({ 
     u'OtherID': [], 
     u'OtherAbstract': [], 
     u'CitationSubset': ['IM'], 
     u'KeywordList': [], 
     u'DateCreated': {u'Month': '03', u'Day': '17', u'Year': '2016'}, 
     u'SpaceFlightMission': [], 
     u'GeneralNote': [], 
     u'Article': 
     DictElement({ 
      u'ArticleDate': [ 
       DictElement({u'Month': '03', u'Day': '16', u'Year': '2016'}, attributes={u'DateType': u'Electronic'})], 
      u'Pagination': {u'MedlinePgn': 'e0151666'}, 
      u'AuthorList': ListElement([ 
      DictElement({ 
       u'LastName': "O'Neill", 
       u'Initials': 'KE', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Kathy E' 
       }, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Bredenkamp', 
       u'Initials': 'N', u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Nicholas'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Tischner', 
       u'Initials': 'C', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Christin'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Vaidya', 
       u'Initials': 'HJ', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Harsh J'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Stenhouse', 
       u'Initials': 'FH', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], u'ForeName': 'Frances H'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Peddie', 
       u'Initials': 'CD', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'C Diana'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Nowell', 
       u'Initials': 'CS', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Craig S'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Gaskell', 
       u'Initials': 'T', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], 
       u'ForeName': 'Terri'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'}), 
      DictElement({ 
       u'LastName': 'Blackburn', 
       u'Initials': 'CC', 
       u'Identifier': [], 
       u'AffiliationInfo': [{ 
        u'Affiliation': 'MRC Centre for Regenerative Medicine, Institute for Stem Cell Research, School of Biological Sciences, University of Edinburgh, SCRM Building, 5 Little France Drive, Edinburgh, EH16 4UU, UK.', 
        u'Identifier': []}], u'ForeName': 'C Clare'}, attributes={u'ValidYN': u'Y'})], 
      attributes={u'Type': u'authors', u'CompleteYN': u'Y'}), 
     u'Language': ['eng'], 
     u'PublicationTypeList': [StringElement('Journal Article', attributes={u'UI': u'D016428'})], 
     u'Journal': { 
      u'ISSN': StringElement('1932-6203', attributes={u'IssnType': u'Electronic'}), 
      u'ISOAbbreviation': 'PLoS ONE', 
      u'JournalIssue': DictElement({ 
       u'Volume': '11', 
       u'Issue': '3', 
       u'PubDate': {u'Year': '2016'}}, attributes={u'CitedMedium': u'Internet'}), 
      u'Title': 'PloS one'}, 
     u'ArticleTitle': 'Foxn1 Is Dynamically Regulated in Thymic Epithelial Cells during Embryogenesis and at the Onset of Thymic Involution.', 
     u'ELocationID': [StringElement('10.1371/journal.pone.0151666', attributes={u'ValidYN': u'Y', u'EIdType': u'doi'})], 
     u'Abstract': {u'AbstractText': ['--Unnecessarily long abstract removed --']}}, attributes={u'PubModel': u'Electronic-eCollection'}), 
     u'PMID': StringElement('26983083', attributes={u'Version': u'1'}), 
     u'MedlineJournalInfo': { 
      u'MedlineTA': 'PLoS One', 
      u'Country': 'United States', 
      u'NlmUniqueID': '101285081', 
      u'ISSNLinking': '1932-6203'}}, attributes={u'Owner': u'NLM', u'Status': u'In-Data-Review'}), 
u'PubmedData': { 
    u'ArticleIdList': [ 
     StringElement('10.1371/journal.pone.0151666', attributes={u'IdType': u'doi'}), 
     StringElement('PONE-D-15-47173', attributes={u'IdType': u'pii'}), 
     StringElement('26983083', attributes={u'IdType': u'pubmed'})], 
    u'PublicationStatus': 'epublish', 
    u'History': [ 
     DictElement({u'Month': '', u'Day': '', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'ecollection'}), 
     DictElement({u'Month': '10', u'Day': '28', u'Year': '2015'}, attributes={u'PubStatus': u'received'}), 
     DictElement({u'Month': '3', u'Day': '2', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'accepted'}), 
     DictElement({u'Month': '3', u'Day': '16', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'epublish'}), 
     DictElement({u'Minute': '0', u'Month': '3', u'Day': '17', u'Hour': '6', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'entrez'}), 
     DictElement({u'Minute': '0', u'Month': '3', u'Day': '18', u'Hour': '6', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'pubmed'}), 
     DictElement({u'Minute': '0', u'Month': '3', u'Day': '18', u'Hour': '6', u'Year': '2016'}, attributes={u'PubStatus': u'medline'})]} 
} 

Answer 1

Я много о том, что «право», что нужно сделать в этой ситуации (не знаком с biopython) не знаю, но причина, вы получаете KeyError в том, что ключ 'Abstract' вложен в 'MedlineCitation' словаре:

record[0]['MedlineCitation']['Article']['Abstract'] 

Если вам что-то вроде:

{'AbstractText': ['--Unnecessarily long abstract removed --']} 

Answer 2

Я считаю, это намного проще, чтобы вернуть запись Medline и разобрать, что. Я вставляю полный рабочий код для соответствующего запроса: query = "Tischner[AU] Cortex-specific down-regulation". Ключевым моментом в приведенном ниже коде является то, что функция fetch_rec() использует rettype='Medline', retmode='text', а затем анализирует результирующие записи с использованием модуля Medline модуля BioPython.

from StringIO import StringIO 
from Bio import Entrez, Medline 

def search_medline(query, email): 
    Entrez.email = email 
    search = Entrez.esearch(db='pubmed', term=query, usehistory='y') 
    handle = Entrez.read(search) 
    try: 
     return handle 
    except Exception as e: 
     raise IOError(str(e)) 
    finally: 
     search.close() 

def fetch_rec(rec_id, entrez_handle): 
    fetch_handle = Entrez.efetch(db='pubmed', id=rec_id, 
           rettype='Medline', retmode='text', 
           webenv=entrez_handle['WebEnv'], 
           query_key=entrez_handle['QueryKey']) 
    rec = fetch_handle.read() 
    return rec 

def main(query, email): 
    rec_handler = search_medline(query, email) 

    for rec_id in rec_handler['IdList']: 
     rec = fetch_rec(rec_id, rec_handler) 
     rec_file = StringIO(rec) 
     medline_rec = Medline.read(rec_file) 
     if 'AB' in medline_rec: 
      print(medline_rec['AB']) 

if __name__ == '__main__': 
    email = "my-email@provider.sth" 
    query = "Tischner[AU] Cortex-specific down-regulation" 
    main(query, email) 

Он распечатает аннотацию, которую вы ищете, но с изменением параметра query, этот сценарий может быть адаптирован к любой категории. Существуют более эффективные способы извлечения большого количества записей, но для небольшого поиска это будет сделано.