Python分支界定算法找motif代码
时间: 2024-03-23 12:36:16 浏览: 15
好的,下面是一个使用 Python 实现的分支界定算法找 motif 的代码示例:
```python
def find_motif(dna_list, motif_len):
best_motif = None
best_score = float('-inf')
candidates = [''.join(i) for i in itertools.product('ACGT', repeat=motif_len)]
stack = [(c, 0) for c in candidates]
while stack:
candidate, depth = stack.pop()
if depth == len(dna_list):
score = calculate_score(candidate, dna_list)
if score > best_score:
best_score = score
best_motif = candidate
else:
for pos in find_positions(candidate, dna_list[depth]):
if has_overlap(pos, depth):
continue
new_candidate = candidate[:pos] + dna_list[depth][pos:pos+motif_len] + candidate[pos+motif_len:]
stack.append((new_candidate, depth+1))
if is_promising(new_candidate, dna_list, depth):
stack.append((new_candidate, depth+1))
return best_motif
def calculate_score(motif, dna_list):
score = 0
for i in range(len(motif)):
counts = {'A': 0, 'C': 0, 'G': 0, 'T': 0}
for dna in dna_list:
counts[dna[i]] += 1
score += max(counts.values())
return score
def find_positions(motif, dna):
return [i for i in range(len(dna)-len(motif)+1) if dna[i:i+len(motif)] == motif]
def has_overlap(pos, depth):
for i in range(depth):
if abs(positions[i][0]-pos) < motif_len:
return True
return False
def is_promising(candidate, dna_list, depth):
score = calculate_score(candidate, dna_list[:depth])
max_score = (depth-1) * motif_len
if score + max_score > best_score:
return True
return False
```
这段代码的输入参数为一个 DNA 序列列表 `dna_list`,以及要找的 motif 的长度 `motif_len`。函数 `find_motif` 会返回得分最高的 motif。
在实现中,我们使用了一个栈来保存所有可能的候选 motif,然后在搜索过程中不断剪枝,以减少搜索空间。具体来说,我们使用函数 `calculate_score` 计算候选 motif 的得分,使用函数 `find_positions` 找到候选 motif 在 DNA 序列中的出现位置,使用函数 `has_overlap` 判断当前候选 motif 是否与之前的 motif 重叠,使用函数 `is_promising` 判断当前候选 motif 是否有可能成为最终的结果。
希望这个示例对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时问我。