Question

下面的代码为我提供了所有可能的DNA组合。有没有更有效，更清洁的方法来做到这一点？此外，对于任何生物信息学或生物技术程序员，我应该最熟悉哪些模块？

DNA = 'a', 't', 'g', 'c'


lis = []
def all_combos():
    for a in A:
        for t in A:
            for g in A:
                for c in A:  
                    lis.append([a, t, g, c])
    return lis

print(all_combos())

Answer 1

您可以使用itertools.product生成所有组合的列表。这会生成tuple而不是list s，但我觉得这很好吗？

from itertools import product

lis = list(product('atgc',repeat=4))

此处4表示您要构建4元组。

该算法当然不比使用for循环更快 - 复杂性 - 因为它本身就是 O（m ⁿ） < em> m 元素数量（len('atgc')）和n=4（每个元组的元素数量）。两种算法都是大哦同样快（尽管可能存在差异）。

这会产生：

>>> list(product('atgc',repeat=4))
[('a', 'a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'a', 't'), ('a', 'a', 'a', 'g'), ('a', 'a', 'a', 'c'), ('a', 'a', 't', 'a'), ('a', 'a', 't', 't'), ('a', 'a', 't', 'g'), ('a', 'a', 't', 'c'), ('a', 'a', 'g', 'a'), ('a', 'a', 'g', 't'), ('a', 'a', 'g', 'g'), ('a', 'a', 'g', 'c'), ('a', 'a', 'c', 'a'), ('a', 'a', 'c', 't'), ('a', 'a', 'c', 'g'), ('a', 'a', 'c', 'c'), ('a', 't', 'a', 'a'), ('a', 't', 'a', 't'), ('a', 't', 'a', 'g'), ('a', 't', 'a', 'c'), ('a', 't', 't', 'a'), ('a', 't', 't', 't'), ('a', 't', 't', 'g'), ('a', 't', 't', 'c'), ('a', 't', 'g', 'a'), ('a', 't', 'g', 't'), ('a', 't', 'g', 'g'), ('a', 't', 'g', 'c'), ('a', 't', 'c', 'a'), ('a', 't', 'c', 't'), ('a', 't', 'c', 'g'), ('a', 't', 'c', 'c'), ('a', 'g', 'a', 'a'), ('a', 'g', 'a', 't'), ('a', 'g', 'a', 'g'), ('a', 'g', 'a', 'c'), ('a', 'g', 't', 'a'), ('a', 'g', 't', 't'), ('a', 'g', 't', 'g'), ('a', 'g', 't', 'c'), ('a', 'g', 'g', 'a'), ('a', 'g', 'g', 't'), ('a', 'g', 'g', 'g'), ('a', 'g', 'g', 'c'), ('a', 'g', 'c', 'a'), ('a', 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请注意itertools通常 lazily ：它们会返回迭代器。由于 O（m ⁿ）通常会快速爆炸，因此使用生成器而不是构建列表会很有用：在这种情况下，至少可以节省内存。此外，如果 n 很大（对于 m = 4 ，则为16或更大），通常计算机将开始难以处理元素。

Answer 2

猜猜我在尝试时遭到殴打......只会因为我的统计数据而将其留下。

如果您想要的实际上是所有可能的排列（即aaaa，aaat，aaag，aaac ......），您可以这样使用itertools：

from itertools import product

print(list(product('atgc', repeat=4)))

Answer 3

有一个用于从列表生成组合的python函数：

itertools.combinations

有人试图在此帖中列出一次两个列表的所有组合：Python - list the combination pair for a function value

Answer 4

作为学生的练习，您的代码是可读的并且可以满足您的需求。

我想问题是，为什么你需要所有这些组合？除其他外，实用的生物信息学是一堆文件类型和格式，您可能会使用与您正在使用的字母表不同的字母表来访问某些输入数据。

关于模块，有两个通用的I＆＃39提及。其余的真正取决于您尝试完成的具体任务。 Biopython是更成熟和广泛支持的，但代码库是显示它的年龄。 scikit-bio是块中的新手，拥有经过全面测试的完美代码，但功能较少，对文档格式的支持较少。

Answer 5

列表理解：

proteins = ['a', 't', 'c', 'g']
all_combos = [x+y for x in proteins for y in proteins]

返回所有可能的DNA组合

5 个答案: