计算最大k-mer重复频率

时间:2018-03-09 07:15:23

标签: python string sequence

如果n是3,那么序列" ATATATATAG"包含4x" ATA",3x" TAT"和1x" TAG"。因此比例为4/8 = 0.5。这个数字越高,序列重复得越多。

编写一个函数simple(s,n),其中s是一个序列,n是要考虑的k-mer的长度。该函数应返回上述比例。

有人可以帮帮我吗?

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

from nltk import ngrams
from collections import Counter


def simple(seq, n):
    return Counter(ngrams(seq, n)).most_common(1)[0][1] / float(len(seq) - n + 1)

答案 1 :(得分:0)

这看起来像是家庭作业,但至少它是脑筋急转弯的类型。

提示:itertoolsgeneratorscollections对于这类问题非常方便。

import itertools
import collections

ACIDS = ('A', 'C', 'T', 'G')


def walk_seq(s, chunk_size):
    assert len(s) >= chunk_size
    for i in range(0, len(s) - chunk_size + 1):
        yield s[i:i+chunk_size]


def simple(s, n):
    snip_counts = collections.defaultdict(int)
    for chunk in walk_seq(s, n):
        for snip_tuple in itertools.product(ACIDS, repeat=n):
            snip = ''.join(snip_tuple)
            if chunk == snip:
                snip_counts[snip] += 1
    total_matches = sum(snip_counts.values())
    maxi = max(snip_counts.values())
    return float(maxi) / total_matches

print simple('ATATATATAG', 3)

答案 2 :(得分:0)

这是一个非常好的算法问题,也可以自己尝试,但这里的解决方案几乎没有什么挑战。

s = "ATATATATAG"
n = 3

def simple(s,n):
    dictionary = {}
    total = 0
    for i in range (len(s)-(n-1)): # (n-1) to get last element
        k = i+n
        if s[i:k] in dictionary:
            dictionary[s[i:k]] += 1
        else:
            dictionary.update({s[i:k]:1})
        total += 1 # doing it here to avoid sum(dictionary.values())

    for key, value in dictionary.items():
        dictionary[key] = value/total
    # As a challenge, edit the line above to lambda function
    print(dictionary)

simple(s,n)

# sample output
#{'TAT': 0.375, 'ATA': 0.5, 'TAG': 0.125}