生成最多有d个不匹配的所有置换

Question

我正在解决一个DNA序列的模式匹配问题，汉明距离达d。Regex救了我一命。但现在我遇到了另一个问题。给定一个长的DNA序列，我必须找到最常见的错配k-mer，最多有d个错配。这里，k-mer指长度k的子序列

注意：DNA序列只能用四个字母来表示：{A，C，G，T}

比如说,

DNA sequence= "AGGC"
k = 3
d = 1

这里，只有两个k-mers是可能的：“AGG”、“GGC”

现在，我可以通过为“AGG”和“GGC”运行以下代码，将它们分别排列为1个不匹配项

def permute_one_nucleotide(motif, alphabet={"A", "C", "G", "T"}):
    import itertools

    return list(
        set(
            itertools.chain.from_iterable(
                [
                    [
                        motif[:pos] + nucleotide + motif[pos + 1 :]
                        for nucleotide in alphabet
                    ]
                    for pos in range(len(motif))
                ]
            )
        )
    )

“AGG”将给出：

['TGG', 'ATG', 'AGG', 'GGG', 'AGT', 'CGG', 'AGC', 'AGA', 'ACG', 'AAG']

“GCC”将给出：

['GCC', 'GAC', 'GGT', 'GGA', 'AGC', 'GTC', 'TGC', 'CGC', 'GGG', 'GGC']

然后我可以使用Counter查找最频繁的k-mer。但是，这只有在d = 1时才有效。如何将其推广到任何d <= k

Answer 1

这是一种计算成本很高的方法。但是，是的，应该会得到你想要的。 我在这里做的是计算所有与hamming dist 1的不匹配。然后用ham dist 1从上一次失配计算新的失配，并递归到d

import itertools

all_c=set('AGCT')
other = lambda x : list(all_c.difference(x))

def get_changed(sub, i):
    return [sub[0:i]+c+sub[i+1:] for c in other(sub[i])]

def get_mismatch(d, setOfMmatch):
    
    if d==0:
        return setOfMmatch
    
    newMmatches=[]
    for sub in setOfMmatch:
        newMmatches.extend(list(map(lambda x : ''.join(x), itertools.chain.from_iterable(([get_changed(sub, i)  for i, c in enumerate(sub)])))))
    
    setOfMmatch=setOfMmatch.union(newMmatches)
    
    return get_mismatch(d-1, setOfMmatch)

dna='AGGC'
hamm_dist=1
length=3

list(itertools.chain.from_iterable([get_mismatch(hamm_dist, {dna[i:i+length]}) for i in range(len(dna)-length+1)]))
# without duplicates
# set(itertools.chain.from_iterable([get_mismatch(hamm_dist, {dna[i:i+length]}) for i in range(len(dna)-length+1)]))

发现性能更好的代码，速度快了近10-20倍

%%time

import itertools, random
from cacheout import Cache
import time

all_c=set('AGCT')
get_other = lambda x : list(all_c.difference(x))

other={}
for c in all_c:
    other[c]=get_other(c) 


def get_changed(sub, i):
    return [sub[0:i]+c+sub[i+1:] for c in other[sub[i]]]

mmatchHash=Cache(maxsize=256*256, ttl=0, timer=time.time, default=None)

def get_mismatch(d, setOfMmatch):
    
    if d==0:
        
        return setOfMmatch
    
    newMmatches=[]
    for sub in setOfMmatch:
        newMmatches.extend(list(map(lambda x : ''.join(x), itertools.chain.from_iterable(([get_changed(sub, i)  for i, c in enumerate(sub)])))))
    
    setOfMmatch=setOfMmatch.union(newMmatches)
    
    if not mmatchHash.get((d-1, str(setOfMmatch)), 0):
        mmatchHash.set((d-1, str(setOfMmatch)), get_mismatch(d-1, setOfMmatch))
        
    return mmatchHash.get((d-1, str(setOfMmatch)))


length_of_DNA=1000
dna=''.join(random.choices('AGCT', k=length_of_DNA))
hamm_dist=4
length=9

len(list(itertools.chain.from_iterable([get_mismatch(hamm_dist, {dna[i:i+length]}) for i in range(len(dna)-length+1)])))
# set(itertools.chain.from_iterable([get_mismatch(hamm_dist, {dna[i:i+length]}) for i in range(len(dna)-length+1)]))

CPU时间：用户1分钟32秒，系统1.81秒，总计1分钟34秒 墙壁时间：1分钟34秒