python实现蛋白质序列的KNN编码
时间: 2023-07-11 14:11:28 浏览: 70
KNN编码(K-nearest neighbor coding)是将蛋白质序列转换为数值型特征向量的一种方法。下面是一个简单的 Python 实现:
```python
import numpy as np
def knn_encode(protein_seq, k=3):
"""
K-nearest neighbor coding for protein sequences.
Args:
protein_seq: str, the protein sequence.
k: int, the parameter k for KNN encoding.
Returns:
A numpy array with length 20*k.
"""
amino_acids = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY'
aa_map = {aa: i for i, aa in enumerate(amino_acids)}
n = len(protein_seq)
features = np.zeros((n, 20))
for i, aa in enumerate(protein_seq):
if aa in aa_map:
features[i, aa_map[aa]] = 1
encoded = np.zeros(20*k)
for i in range(n):
if i >= k:
knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[i-k:i, :], axis=0))[:k]
elif i < k:
knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[:i, :], axis=0))[:k]
else: # i < k and i >= n - k
knn_indices = np.argsort(-np.sum(features[i-k:i, :], axis=0))[:k]
encoded[knn_indices + i*20] = 1
return encoded
```
其中,`amino_acids` 是氨基酸的列表,`aa_map` 是将每个氨基酸映射到其索引的字典。`features` 是一个二维数组,每一行对应蛋白质序列中的一个氨基酸,每一列对应一个氨基酸类型,如果该位置的氨基酸类型在该位置出现,则该位置为 1,否则为 0。然后,对于序列中的每个氨基酸,计算它的 k 个最近邻的氨基酸类型,并将这些类型的索引转换为二进制编码,将编码后的向量拼接在一起,最终得到一个长度为 20*k 的向量,即为 KNN 编码后的特征向量。
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