我有一100个长度为50的序列,我想对他们两两使用Needleman-Wunsch 算法进行序列比对,并将所有搭配的最佳匹配得分保存在100*100的矩阵中,应该怎么写代码,请调用你之前写的global_alignment函数
时间: 2023-06-26 17:09:05 浏览: 184
可以使用两重循环遍历所有的序列对,并调用之前写的global_alignment函数求出它们的最佳匹配得分,最后将得分保存在100*100的矩阵中即可。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
from global_alignment import global_alignment
# 生成100个长度为50的随机序列
sequences = [''.join(np.random.choice(['A', 'C', 'G', 'T'], size=50)) for _ in range(100)]
# 初始化100*100的得分矩阵
score_matrix = np.zeros((100, 100))
# 遍历所有序列对并计算它们的最佳匹配得分
for i in range(100):
for j in range(i+1, 100):
score_matrix[i, j] = global_alignment(sequences[i], sequences[j])
score_matrix[j, i] = score_matrix[i, j] # 矩阵对称,赋值到对角线另一半
# 打印得分矩阵
print(score_matrix)
```
需要注意的是,在遍历序列对时,我们只需要计算一半的得分,因为得分矩阵是对称的。因此,内层循环从 i+1 开始,避免重复计算。同时,为了节省空间,我们只保存一半的得分矩阵,即对角线以下的部分,而对角线及以上的部分可以通过对称性直接赋值得到。
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