请用中文解释def optaa(self, aa): codons = list(self.codonprob[aa].keys()) newcodon = "" while not newcodon: if len(codons) == 1: newcodon = codons[0] else: probs = np.array([self.codonprob[aa][c][0] for c in codons]) probs = probs / np.sum(probs) action = np.random.choice(codons, p=probs) if self.codonprob[aa][action][1] == True: newcodon = action elif self.codonprob[aa][action][1] == False: codons.remove(action) else: if np.random.uniform() <= 0.5: newcodon = action else: codons.remove(action) return newcodon，self.sequence = sequence.upper()

这段代码是一个名为 "optaa" 的函数。它有两个参数：self 和 aa。self 是类的实例，而 aa 是代表氨基酸的字符串。

函数的主要作用是根据存储在 "codonprob" 字典中的概率，生成一个新的密码子。函数首先从 "codonprob" 字典中获取所有可能的密码子列表，然后根据每个密码子的概率进行选择。

如果只有一个可能的密码子，则直接选择该密码子。否则，通过使用与每个密码子相关的概率创建一个概率数组。概率归一化以使它们总和为1。然后，根据概率随机选择一个新的密码子。

如果在 "codonprob" 字典中对所选密码子进行标记为 True，则直接返回该密码子。如果标记为 False，则从可能的密码子列表中删除该密码子并重新选择。如果未标记为 True 或 False，则有50%的几率返回该密码子，有50%的几率将其从可能的密码子列表中删除。

最后，函数返回新的密码子。另外，你在代码块的结尾添加了一行代码 "self.sequence = sequence.upper()"，但这似乎是一个不完整的代码行，与函数本身无关。

相关问题

codons = list(self.codonprob[aa].keys())

这行代码的作用是根据给定的氨基酸aa，从TissueOptimizer类中的codonprob字典中获取对应氨基酸的密码子概率分布，并将其所有的键（即密码子）存储在一个列表codons中。

具体来说，self.codonprob[aa]获取了codonprob字典中对应aa氨基酸的子字典，即存储了该氨基酸对应的所有密码子及其出现概率。然后，.keys()方法获取了该子字典的所有键（即密码子），并将其转换成一个列表存储在codons中。这样，我们就可以在后续的操作中方便地遍历该氨基酸对应的所有密码子。

if any(codon_weights.loc[self.tissue, aa_codons]): weight_bkg = codon_weights.loc[self.tissue, aa_codons].mean() codweights = {c: codon_weights.loc[self.tissue, c] + weight_bkg for c in aa_codons} else: codweights = {c: codon_weights.loc[self.tissue, c] for c in aa_codons}

这段代码主要是为了计算不同氨基酸对应的密码子权重。具体来说，它使用了一个名为 "codon_weights" 的数据框来获取与氨基酸相关的密码子权重，并根据组织类型 "self.tissue" 来选择相应的行。然后，它使用一个名为 "aa_codons" 的字典来存储每个氨基酸对应的密码子列表。接着，它使用 "any" 函数来判断这些列表中是否有至少一个元素，在 "codon_weights" 数据框中存在对应的权重值。如果存在，则计算这些密码子的平均权重，并将平均权重加到每个密码子的权重值中，得到一个新的字典 "codweights"。如果不存在，则直接将每个密码子的权重值存储到 "codweights" 中。

总的来说，这段代码的作用是为了获取每个氨基酸对应的密码子权重，并将其存储到一个字典中，以便后续的处理和分析。