PseAAC的Python代码

PseAAC（Pseudo Amino Acid Composition）是一种用于蛋白质序列特征提取的方法，它将蛋白质序列表示为一组伪氨基酸组成。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算PseAAC特征：

import numpy as np

def calculate_pse_aac(sequence, k=1, lamda=10, weight=0.5):
    # 定义20种氨基酸的属性
    amino_acids = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY'
    properties = {
        'A': [1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
        'C': [0.0, 1.0, 0.0, 0.0],
        'D': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'E': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'F': [0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
        'G': [1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
        'H': [0.0, 1.0, 1.0, 0.5],
        'I': [1.0, 1.0, 0.0, 1.0],
        'K': [0.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        'L': [1.0, 1.0, 0.0, 1.0],
        'M': [1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
        'N': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'P': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
        'Q': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'R': [0.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        'S': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'T': [0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
        'V': [1.0, 1.0, 0.0, 1.0],
        'W': [0.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        'Y': [0.0, 1.0, 1.0, 1.0]
    }

    # 计算每个氨基酸的属性向量
    sequence = sequence.upper()
    feature_vector = []
    for amino_acid in sequence:
        if amino_acid in amino_acids:
            feature_vector.extend(properties[amino_acid])
    
    # 计算PseAAC特征
    pse_aac = []
    for i in range(k):
        pse_aac_i = []
        for j in range(4):
            pse_aac_i_j = 0
            for l in range(len(sequence)-i-1):
                pse_aac_i_j += (feature_vector[l*4+j] * feature_vector[(l+i+1)*4+j])
            pse_aac_i.append(pse_aac_i_j)
        pse_aac.extend(pse_aac_i)
    
    # 归一化处理
    pse_aac = np.array(pse_aac)
    pse_aac = pse_aac / np.sum(pse_aac)
    
    # 平滑处理
    pse_aac = (pse_aac * lamda + weight) / (lamda + 1)
    
    return pse_aac.tolist()

# 示例用法
sequence = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY'
pse_aac = calculate_pse_aac(sequence, k=1, lamda=10, weight=0.5)
print(pse_aac)

这段代码实现了PseAAC特征的计算，输入蛋白质序列，可以得到对应的PseAAC特征向量。你可以根据需要调整参数k、lamda和weight来适应不同的情况。