Поиск мотивов с помощью пробоотборника Гиббса
Я новичок как в программировании, так и в биоинформатике. Поэтому я был бы признателен Вам за понимание. Я попытался разработать скрипт python для поиска мотивов с использованием выборки Гиббса, как описано в классе Coursera, "поиск скрытых сообщений в ДНК". Псевдокод, предоставленный в курсе:
GIBBSSAMPLER(Dna, k, t, N)
randomly select k-mers Motifs = (Motif1, …, Motift) in each string
from Dna
BestMotifs ← Motifs
for j ← 1 to N
i ← Random(t)
Profile ← profile matrix constructed from all strings in Motifs
except for Motifi
Motifi ← Profile-randomly generated k-mer in the i-th sequence
if Score(Motifs) < Score(BestMotifs)
BestMotifs ← Motifs
return BestMotifs
описание проблемы:
вызов кода: реализовать GIBBSSAMPLER.
вход: целые числа k, t и N, за которыми следует коллекция строк ДНК. Вывод: строки BestMotifs в результате запуска GIBBSSAMPLER (Dna, k, t, N) с 20 случайных стартов. Не забудьте использовать pseudocounts!
Пример Ввода:
8 5 100
CGCCCCTCTCGGGGGTGTTCAGTAACCGGCCA
GGGCGAGGTATGTGTAAGTGCCAAGGTGCCAG
TAGTACCGAGACCGAAAGAAGTATACAGGCGT
TAGATCAAGTTTCAGGTGCACGTCGGTGAACC
AATCCACCAGCTCCACGTGCAATGTTGGCCTA
Пример Вывода:
TCTCGGGG
CCAAGGTG
TACAGGCG
TTCAGGTG
TCCACGTG
я следовал псевдокоду, насколько мне было известно. Вот мой код:
def BuildProfileMatrix(dnamatrix):
ProfileMatrix = [[1 for x in xrange(len(dnamatrix[0]))] for x in xrange(4)]
indices = {'A':0, 'C':1, 'G': 2, 'T':3}
for seq in dnamatrix:
for i in xrange(len(dnamatrix[0])):
ProfileMatrix[indices[seq[i]]][i] += 1
ProbMatrix = [[float(x)/sum(zip(*ProfileMatrix)[0]) for x in y] for y in ProfileMatrix]
return ProbMatrix
def ProfileRandomGenerator(profile, dna, k, i):
indices = {'A':0, 'C':1, 'G': 2, 'T':3}
score_list = []
for x in xrange(len(dna[i]) - k + 1):
probability = 1
window = dna[i][x : k + x]
for y in xrange(k):
probability *= profile[indices[window[y]]][y]
score_list.append(probability)
rnd = uniform(0, sum(score_list))
current = 0
for z, bias in enumerate(score_list):
current += bias
if rnd <= current:
return dna[i][z : k + z]
def score(motifs):
ProfileMatrix = [[0 for x in xrange(len(motifs[0]))] for x in xrange(4)]
indices = {'A':0, 'C':1, 'G': 2, 'T':3}
for seq in motifs:
for i in xrange(len(motifs[0])):
ProfileMatrix[indices[seq[i]]][i] += 1
score = len(motifs)*len(motifs[0]) - sum([max(x) for x in zip(*ProfileMatrix)])
return score
from random import randint, uniform
def GibbsSampler(k, t, N):
dna = ['CGCCCCTCTCGGGGGTGTTCAGTAACCGGCCA',
'GGGCGAGGTATGTGTAAGTGCCAAGGTGCCAG',
'TAGTACCGAGACCGAAAGAAGTATACAGGCGT',
'TAGATCAAGTTTCAGGTGCACGTCGGTGAACC',
'AATCCACCAGCTCCACGTGCAATGTTGGCCTA']
Motifs = []
for i in [randint(0, len(dna[0])-k) for x in range(len(dna))]:
j = 0
kmer = dna[j][i : k+i]
j += 1
Motifs.append(kmer)
BestMotifs = []
s_best = float('inf')
for i in xrange(N):
x = randint(0, t-1)
Motifs.pop(x)
profile = BuildProfileMatrix(Motifs)
Motif = ProfileRandomGenerator(profile, dna, k, x)
Motifs.append(Motif)
s_motifs = score(Motifs)
if s_motifs < s_best:
s_best = s_motifs
BestMotifs = Motifs
return [s_best, BestMotifs]
k, t, N =8, 5, 100
best_motifs = [float('inf'), None]
# Repeat the Gibbs sampler search 20 times.
for repeat in xrange(20):
current_motifs = GibbsSampler(k, t, N)
if current_motifs[0] < best_motifs[0]:
best_motifs = current_motifs
# Print and save the answer.
print 'n'.join(best_motifs[1])
к сожалению, мой код никогда не дает тот же результат, что и решенный пример. Кроме того, при попытке отладки код я обнаружил, что получаю странные оценки, которые определяют несоответствия между мотивами. Однако, когда я попытался запустить функцию score отдельно, она работала отлично.
каждый раз, когда я запускаю скрипт, выходные данные меняются, но в любом случае вот пример одного из выходов для ввода, присутствующего в коде:
пример вывода моего кода
TATGTGTA
TATGTGTA
TATGTGTA
GGTGTTCA
TATACAGG
не могли бы вы помочь мне отладить этот код?!! Я провел целый день, пытаясь понять, что не так. с ним, хотя я знаю, что это может быть какая-то глупая ошибка, которую я сделал, но мой глаз не смог уловить ее.
спасибо всем!!
1 ответов
наконец, я узнал, что было не так в моем коде! Это было в строке 54:
Motifs.append(Motif)
после случайного удаления одного из мотивов, а затем создания профиля из этих мотивов, а затем случайного выбора нового мотива на основе этого профиля, я должен был добавить выбранный мотив в том же положении перед удалением не добавляется в конец списка мотивов.
теперь правильный код:
Motifs.insert(x, Motif)
новый код работал так, как ожидалось.