WT_CpG.txt记录了小鼠基因组上一些CpG位点的甲基化水平，启动子区域可以定义为转录起始位点上下游各2kb，位于正链的基因其转录起始位点为基因的第一个bp，位于负链的基因其转录起始位点为基因的最后一个bp。输出mm9.main.refGene.txt中启动子区域甲基化水平最高的前十个基因。（mean[∑freqC/(freqC+freqT)]，不区分正负链）

首先，我们需要将WT_CpG.txt文件中的数据读入并处理。可以使用以下代码：

# 读入WT_CpG.txt文件
with open('WT_CpG.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()[1:]  # 跳过第一行的表头
data = [line.strip().split() for line in lines]  # 将每行数据按空格分割并去掉换行符

# 将每个CpG位点的甲基化水平转换为浮点型
for i in range(len(data)):
    data[i][3] = float(data[i][3])

# 将数据按基因名和转录起始位点排序
data.sort(key=lambda x: (x[0], int(x[1])))

# 定义函数计算启动子区域的甲基化水平
def calc_mean_methylation(data, gene, start, end):
    total_freqC = 0  # 统计所有C的出现次数
    total_freqT = 0  # 统计所有T的出现次数
    for i in range(len(data)):
        if data[i][0] == gene and int(data[i][1]) >= start and int(data[i][1]) <= end:
            freqC = data[i][3]  # C的出现次数就是该位点的甲基化水平
            freqT = 1 - freqC  # T的出现次数等于1减去C的出现次数
            total_freqC += freqC
            total_freqT += freqT
    mean_methylation = total_freqC / (total_freqC + total_freqT)  # 计算平均甲基化水平
    return mean_methylation

接下来，我们需要读入mm9.main.refGene.txt文件，并对每个基因的启动子区域进行甲基化水平计算。可以使用以下代码：

# 读入mm9.main.refGene.txt文件
with open('mm9.main.refGene.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()[1:]  # 跳过第一行的表头
refGene = [line.strip().split('\t') for line in lines]  # 将每行数据按制表符分割并去掉换行符

# 对每个基因的启动子区域进行甲基化水平计算
result = []
for gene in set([x[12] for x in refGene]):  # 遍历所有基因
    for strand in ['+', '-']:  # 分别处理正链和负链
        starts = [int(x[4]) for x in refGene if x[12] == gene and x[3] == strand]  # 所有转录起始位点的位置
        if not starts:  # 如果该基因没有该链上的转录本，则跳过
            continue
        if strand == '+':
            start = starts[0] - 2000  # 启动子区域起始位置
            end = starts[0] + 2000  # 启动子区域结束位置
        else:
            start = starts[-1] - 2000  # 启动子区域起始位置
            end = starts[-1] + 2000  # 启动子区域结束位置
        mean_methylation = calc_mean_methylation(data, gene, start, end)  # 计算平均甲基化水平
        result.append((gene, strand, mean_methylation))

# 按甲基化水平从高到低排序并输出前十个基因
result.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
for i in range(10):
    print(result[i][0], result[i][1], result[i][2])