removal of unnecessary elements

tool_of_mapping_results_treatments.py

@@ -6,7 +6,7 @@
 # On part donc d'un tableur récapitulatif présentant en premiére ligne le nom des différents pathways retenues aprés filtrage par p-value inférieur à 0.05. Sur chaque colonne le nom des différents métabolites mapper dans cette voie. 
 # L'objectifs est de furnir un récapitulatifs des données présentants dans un premier temps dans combien de voies différentes un même métabolites à mapper puis dans un seccond temps un le pourcentage de recouvrement entre 2 voie métaboliques différentes.
 
-# In[1]:
+
 
 
 from random import randint
@@ -14,7 +14,6 @@ import numpy as np
 import csv
 
 
-# In[2]:
 
 
 def colonne(file, n, sep=";"):
@@ -28,9 +27,6 @@ def colonne(file, n, sep=";"):
     return res
 
 
-# In[3]:
-
-
 Pathways_a_enlever=['Metabolic pathways','Biosynthesis of secondary metabolites','Microbial metabolism in diverse environments','Carbon metabolism''2-Oxocarboxylic acid metabolism','Fatty acid metabolism','Biosynthesis of amino acids','Nucleotide metabolism','Biosynthesis of nucleotide sugars','Biosynthesis of cofactors','Degradation of aromatic compounds','Carbohydrate metabolism','Energy metabolism','Lipid metabolism','Nucleotide metabolism','Amino acid metabolism','Metabolism of other amino acids','Glycan biosynthesis and metabolism','Metabolism of cofactors and vitamins','Metabolism of terpenoids and polyketides','Biosynthesis of other secondary metabolites','Xenobiotics biodegradation and metabolism','Chemical structure transformation maps','Genetic Information Processing','Transcription','Translation','Folding, sorting and degradation','Replication and repair','Information processing in viruses','Environmental Information Processing','Membrane transport','Signal transduction','Signaling molecules and interaction','Cellular Processes','Transport and catabolism','Cell growth and death','Cellular community - eukaryotes','Cellular community - prokaryotes','Cell motility','Immune system','Organismal Systems','Endocrine system','Circulatory system','Digestive system','Excretory system','Nervous system','Sensory system','Development and regeneration','Aging','Environmental adaptation','Human Diseases','Cancer: overview''Cancer: specific types','Infectious disease: viral','Infectious disease: bacterial','Infectious disease: parasitic','Immune disease','Neurodegenerative disease','Substance dependence','Cardiovascular disease','Endocrine and metabolic disease','Drug resistance: antimicrobial','Drug resistance: antineoplastic','Drug Development','Chronology: Antiinfectives','Chronology: Antineoplastics','Chronology: Nervous system agents','Chronology: Other drugs','Target-based classification: G protein-coupled receptors','Target-based classification: Nuclear receptors','Target-based classification: Ion channels','Target-based classification: Transporters','Target-based classification: Enzymes','Structure-based classification','Skeleton-based classification']
 def noms_pathways (file, sep=";") :
     with open(file,'r') as file_csv:
@@ -58,9 +54,6 @@ def noms_pathways (file, sep=";") :
         
 
 
-# In[4]:
-
-
 def traitement_des_pathways (file,sep=";"):
     Tout_les_pathways,i_e= noms_pathways(file, sep=";") 
     Noms_des_Pathways,i_e=noms_pathways(file, sep=";")
@@ -157,7 +150,6 @@ def traitement_des_pathways (file,sep=";"):
     return(Noms_des_Pathways,tableau_approximatif,Frequences_des_metabolites , metabolites_frequences_elevee,Pathways_de_chaque_metabolites)
 
 
-# In[5]:
 
 
 def traitement_totale_couverture_pathways_et_métabolites(file,Fichier1,Fichier2,Fichier3):
@@ -186,8 +178,6 @@ def traitement_totale_couverture_pathways_et_métabolites(file,Fichier1,Fichier2
       writers.writerow(Les_metabolites_et_leurs_pathways)
 
 
-# In[1]:
-
 
 # Ligne de commande pour obtenir les résultats : nécessite 1 fichier de résultat et 3 noms des fichiers de sorties
 traitement_totale_couverture_pathways_et_métabolites("Resultats_Constructeur_KEGG_ID_KEGG_MAPPs_MetaBridge_en_forme_pour_le_programme.csv",'table_de_resemblance_Resultats_Constructeur_KEGG_ID_KEGG_MAPPs_MetaBridge_en_forme_pour_le_programme.csv','frequence_des_metabolites_Resultats_Constructeur_KEGG_ID_KEGG_MAPPs_MetaBridge_en_forme_pour_le_programme.csv','Metabolites_et_leurs_pathways_Resultats_Constructeur_KEGG_ID_KEGG_MAPPs_MetaBridge_en_forme_pour_le_programme.csv')