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基因组测序模拟

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2019-4-21 14:56 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基因组测序模拟
    9 b2 {  B7 v' J) s4 s基因组测序模拟
    % ~  z4 A9 B0 M" W; K+ D3 A( _# p
    . l, x: ]0 }5 J+ E一、摘要2 h7 v, U1 }( g$ X5 V, p+ Y" z

    3 F$ b( P! q1 v. U9 R4 C( b# N通过熟悉已有的基因组测序模拟和评估程序,加深全基因组鸟枪法测序原理的理解,并且能够编写程序模拟全基因组鸟枪法测序,理解覆盖度、测序深度、拷贝数等概念,设置测序相关参数,生成单端/双端测序结果文件
    0 [0 Y8 U" ~2 Y2 R# {
      ]# N+ q* M. A) |4 P二、材料和方法
    $ x; P: O1 A$ V& E& ?$ t
    , T% |/ n2 c. p# B. a: {/ B1、硬件平台+ ]' g  a: f& N% I( s

    - n/ E5 `. ~2 F8 j处理器:Intel(R) Core(TM)i7-4710MQ CPU @ 2.50GHz
    . Q1 H6 w  B% H, C! ~安装内存(RAM):16.0GB: v( P' v5 ]% S
    ! N! R8 d- D  H+ P. p5 ~: }
    2、系统平台
    ! Q' ?. ?# A# z, OWindows 8.1,Ubuntu
    5 h" w* Z( q/ Y6 Z. S3 U# @  X7 j9 m4 [3 E- }
    3、软件平台9 x: ?# U# F4 k, F! R8 z
    ( i) z! a& U/ f5 ^& k$ [4 x
    art_454
    2 M# q, {- g6 e8 FGenomeABC http://crdd.osdd.net/raghava/genomeabc/
    : ?2 ]9 g; J% |( Y+ h7 t9 L2 KPython3.5
    $ K' f; d  t! i4 {Biopython
    ) z' q" D1 n& E4 `4、数据库资源& c& i* Q& U9 o- O7 \4 ]; z4 x: J5 a" N

    - I$ g  [8 S4 y  `& F1 PNCBI数据库:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
    5 d; S+ `1 @* P( J
    $ ]: f) l+ m+ [7 h  u8 x5、研究对象4 V- n' H4 I; \* G, W1 U# m
    . G( P* K. l  \$ b7 N
    酵母基因组Saccharomyces cerevisiae S288c (assembly R64) 8 D* D5 l- ^% `+ e; L
    ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/000/146/045/GCF_000146045.2_R64/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna.gz  c1 @$ C% }9 W, l; W2 O+ }  B
    2 f$ z& ^4 v( q  T
    6、方法
    ) H6 p) [. R9 m1 f1 ~- s
      o! t* A7 h3 ~: Cart_454的使用 , L1 O2 X* m% U9 `- O
    首先至art系列软件的官网,下载软件,在ubuntu系统安装,然后阅读相关参数设置的帮助文档,运行程序。. H2 P  w3 S% D0 o1 {  i7 ^
    GenomeABC ( B5 w$ F/ W6 u; i, F
    进入GenomeABC(http://crdd.osdd.net/raghava/genomeabc/),输入参数,获得模拟测序结果。8 u0 Y% f7 b2 a/ f- `
    编程模拟测序 4 J$ C; w2 v$ g  T' ~0 x; {* _; h/ a
    下载安装python,并且安装biopython扩展模块,编写程序,模拟单端/双端测序。
    . m( o; n( U( A三、结果
    ) Q3 X8 r& X( a( e' x# B: C2 W
    1、art_454的运行结果5 R0 i$ n) P) K" V$ T3 l$ |

    ) }- P  |  x# P* j7 d; \无参数art_454运行,阅读帮助文档
    " ^  D8 ]& t6 H1 v. Z$ a4 t6 e/ {3 Y; X
    图表 1无参数art_454运行
    0 O( C& l" y9 a对酵母基因组进行基因组单端测序模拟,FOLD_COVERAGE设为20,即覆盖度为20.
    4 a* V1 z* G+ w- h- W下图为模拟单端测序,程序运行过程及结果 % i$ I- Z$ [* n% D  U4 c6 }

    # i  k4 H8 v/ P6 W# J( Z: s图表 2 art454单端测序
    " Y$ ?2 v& w& u% ?" j  b2 O- A
    & f/ \- b) E* }8 W! Y/ s* |5 V图表 3 art454单端模拟结果 9 U' H7 j5 e+ s( H: Z. `; ?7 B3 f' J, M
    双端测序模拟,FOLD_COVERAGE设为20,即覆盖度为20;MEAN_FRAG_LEN设为1500,即平均片段长度为1500;STD_DEV设为20,即长度的标准差为20
    . P& v& }' O# N+ w8 o0 Q2 [( `下图为模拟双端测序,程序运行过程及结果
      m: j, C7 C. [* [0 Q/ Q9 v5 `8 g# E9 i1 C
    图表 4 art454双端测序 ( S1 L9 i- `- X& b  k, f9 s5 T

    $ y( S; [7 w; Q4 t& u图表 5 art454双端模拟结果 ) r& ]! U& A; L* W2 J: N
    2、GenomeABC
    6 ^( A) v0 ]" L# E6 y下图为设置参数页面
    ( p  F4 i# k/ U# C! M! r1 C" b! {3 c3 x* }9 Q  H
    下图为结果下载页面 * a0 K) }+ i9 ~% K

    . d6 t# q' }+ u! Q图表 6 结果下载页面
    * b1 S2 H) u$ s) ^/ y3、编程模拟测序结果
    ( w! ?3 c* H9 V/ q/ e$ r' F拷贝数是这里的N值;覆盖度是m,测序深度是宏观的量,在这里与覆盖度意思相同,就是测序仪10X,20X。
    & t# L' f$ r9 R8 v单端测序
    3 x  P, I7 {0 Y! J. R. h# G( U: \7 K8 G' ?* W  c7 ?9 }/ M/ I0 a
    图表 7 程序模拟单端测序
    6 `6 u# l7 f% x0 G双端测序
    * F- q. l5 l- W- Z* S
    : P& ^" L. q1 R$ k图表 8 程序模拟双端测序
      R3 e% T) w9 X5 g& u) H# D' d' L测序结果
    2 F. V1 W$ l; l- U0 {
    ; o0 `+ D( u; u/ Q  I# Z! `$ u; p图表 9 结果文件& q) k, }9 f* c9 C3 q( A5 D5 K
    6 ~, N6 ?& x% H( K& j
    因为期望片段长度是600bp,在片段长度区间200-1000bp内,所以大部分的片段都没有删除。
    % {2 X" d* X% q( L测序结果统计表2 M; [1 i2 P$ ~( P
    . E- U( l9 v  a: A
    测序方式        基因组大小(bp)        片段长度区间 (bp)        N值        期望片段长度        克隆保留率        片段数量        Reads长度范围(bp)        Reads总数量        Reads总长度        覆盖度(m值)        理论丢失率(e-m)        覆盖率(1-e-m)
    ! p- I; ^: x) B9 r1 Q) l' v0 e单端        12157kb        200-1000        10        600        0.95        107378        50-100        101968        7645.541kb        0.62889        0.53318        0.46682
    " ~7 c- T% c( `, f- y9 @单端        12157kb        200-1000        20        600        0.95        213722        50-100        202996        15227.882kb        1.25259        0.28576        0.71424% q& x) L4 v0 \, V2 P
    双端        12157kb        200-1000        10        600        0.95        106704        50-100        202770        15212.662kb        1.25134        0.28612        0.71388! G% B: O6 `5 t( U# N
    双端        12157kb        200-1000        20        600        0.95        214212        50-100        407186        30534.265kb        2.51164        0.08114        0.91886% F/ A5 t1 w" k; v" i1 a4 f
    四、讨论和结论5 w- z1 h4 H3 j( v! r: e& y
    & c$ Y5 i$ {7 F# |3 n6 H; K
    程序运行方法
    ; _, x( o; a9 g! `. c1 q% o9 {
    在类的构造方法init()中,调整参数。 7 s2 r& E: \+ p& l' a! W/ q! E; m& j
    Averagefragmentlength为片段平均的长度;
    0 }8 D9 F. i* k* q2 _3 gminfragmentlength和maxfragmentlength是保留片段的范围; : v9 v3 l3 g0 |5 t* j- j( x6 ]
    cloneRetainprobability是克隆的保留率;
    & c9 q! H+ B, f- p6 E6 aminreadslength和maxreadslength是测序reads的长度范围) @3 q! }& O. H& ^: x+ x
    " ]5 ?0 T) I% S$ k6 {: W
    模拟测序的诸多方法都封装成了Sequencing类,只需要创建类,并调用singlereadsequencing()和pairreadsequencing()方法,传入文件名的参数即可。) S: W# i+ H( F$ m) v0 {3 J
    , W  P: D2 v7 y3 W+ h: p# O2 l
    附录; T& E  b* {: Y8 c7 |: F
    * c6 z9 R2 s" `2 |" g5 T+ f( W
    from Bio import SeqIO
    ) x$ l7 b- K% c% bfrom math import exp9 h) y0 A. u, l# i6 I. U
    import random
    6 {/ j8 x9 N9 x: |+ p( {; A, n9 u" H; h0 m
    class Sequencing:
    + T5 C! m6 m9 a    # N代表拷贝份数/ G& t4 ~) k5 B' r
        def __init__(self)
    ; K% ~& a1 p% G% F" I; k        self.fragmentList = []
    ; s, N9 X" o9 \& f. H. B8 @        self.readsID = 1
    ( H+ N0 B+ f1 n+ l% r/ ]" U        self.readsList = []* S" w: z) h* u; s8 ^% M
            self.averagefragmentlength = 650
    0 m1 |! l  u/ w& ~" B& q6 Z% ^        self.minfragmentlength = 500
    1 m+ I) Z4 M/ `* k        self.maxfragmentlength = 800
    ( i9 x) W5 j: ?9 L. e0 h        self.cloneRetainprobability = 18 W5 [6 ?/ [$ k7 x- k
            self.minreadslength = 50
    6 @, v; {% e5 ~0 T- p" U# ~        self.maxreadslength = 150
    6 R7 P9 l8 z$ A6 B6 z* J6 b  R! V        self.N = 10* K  a) Q+ f2 r  S. p
            self.genomeLength = 07 n) l. F5 h8 J0 f
            self.allreadslength = 0
    , Q; M! A0 c0 L/ e5 W- b' X% K" r# Q6 |
        # 生成断裂点# e/ f4 `" X7 W: u; w8 @
        def generatebreakpoint(self, seqlen, averageLength):
    - C; d) ^6 x4 R. I1 j$ k, P        # 假设平均每500bp 产生一个断裂点(averageLength = 500),通过随机函数生成seqlen/500个随机断裂点(1到seqlen之间的随机整数)
    8 A4 X& k2 U- a4 M        breakpoint = [random.randint(0, seqlen) for _ in range(int(seqlen / averageLength))]6 @8 i. l: p  p
            breakpoint.append(seqlen)9 A0 O2 _2 n1 x2 z6 K
            breakpoint.append(0)
    * ]" ]* D4 ^; g5 B% o        # 把随机断裂点从小到大排序
    : J5 u" @* S9 g1 ^& i* s) d# r        breakpoint.sort()
    1 t& v' Q. B, [7 |; V. f+ K# z- B        return breakpoint: i& S. Y/ Z7 j: K8 h6 L
    + [( u9 a! `3 e! V( Q' }0 W- v
        # 沿断裂点打断基因组,并删除不符合长度要求的序列片段,定义片段范围:200-1000bp4 @5 l7 O9 I( L
        def breakgenome(self, seq, breakpoint, minfragmentlength, maxfragmentlength):
    2 q# O4 k; O. E        for i in range(len(breakpoint) - 1):; C9 ^5 o. L/ G3 D5 h1 B! z
                fragment = seq[breakpoint:breakpoint[i + 1]], H! ]8 O" Q! a- [9 x6 I1 Q
                if maxfragmentlength > len(fragment) > minfragmentlength:. v& y% W6 H' }1 e9 Z1 t: `" r) s
                    self.fragmentList.append(fragment)
    4 y" [- Q( u6 e        return self.fragmentList' h# m6 d% K; _+ ]; ]# a9 X9 y; M7 E

    / v2 |6 h$ T" J    # 模拟克隆时的随机丢失情况,random.random()生成0-1的保留概率
    * z, t5 i& [9 p    def clonefragment(self, fragmentList, cloneRetainprobability):8 `7 Q- M; ~, Y- }
            clonedfragmentList = []
    2 C# k: g; v4 w4 ^# p        Lossprobability = [random.random() for _ in range(len(fragmentList))]
    : F) d' j6 k4 r4 h0 H- b        for i in range(len(fragmentList)):
    8 `- h' Y! X) y* Y0 ~8 T% D7 u% w7 v            if Lossprobability <= cloneRetainprobability:
    + D4 U7 q" \$ [# }4 P/ O7 A                clonedfragmentList.append(fragmentList): Z5 Q2 Y. a% u8 V6 g
            return clonedfragmentList
    5 I# r. W- Q8 F6 u: w8 z3 F6 `% Z  u% {
        # 模拟单端测序,并修改reads的ID号
    " n# `  ^. t' F: q2 o' ?    def singleread(self, clonedfragmentList):; J1 U. m) T4 g5 X
            for fragment in clonedfragmentList:
    1 F/ @% u0 F# O3 T0 x            fragment.id = ""
    , L2 b+ I2 h* L9 Z            fragment.name = ""1 f* F& O5 X6 i
                fragment.description = fragment.description[12:].split(",")[0]3 A' A1 D. V1 {  q7 ^# ]/ e6 {
                fragment.description = str(self.readsID) + "." + fragment.description* E  t- m" b: C3 k
                self.readsID += 1
    * r, E9 Q6 \! Y  L1 o            readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)7 N4 |* }, ?5 U  i
                self.allreadslength += readslength
    . L$ o. g) l; x. ?5 R# k            self.readsList.append(fragment[:readslength])
    % k, l( _& K1 W! C1 p/ P  m$ a7 _% u/ X) L. i8 m% B$ |4 E6 v
        def singlereadsequencing(self, genomedata, sequencingResult):
    7 R" X, v4 ^; v3 u$ r6 d9 m, W! r1 z        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):
    - r- r" q( A. _* a( y            seqlen = len(seq_record)
    # W0 `3 S1 l+ [3 K# T  Z; O            self.genomeLength += seqlen
      q- H# \0 i: T            for i in range(self.N):
    ; p3 ]! p# ]/ a! m+ n# s2 C                # 生成断裂点0 z7 u! E9 k" A+ \0 a. p6 D
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)
    " M4 L, q4 q4 R* K, V; I* }                # 沿断裂点打断基因组5 h) ^2 v( b/ r+ H* Q4 A, e
                    self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)  ?) Y  h% M7 H' w2 e( v
            # 模拟克隆时的随机丢失情况
    + \$ q' M: `/ d$ Y( X! |9 Q" V        clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    3 b' `( p4 ]& o( u) w% q        # 模拟单端测序% x$ c3 l  w: h! p: I/ I# y; c
            self.singleread(clonedfragmentList)
    - S9 C! c  T2 _8 Y9 |( B/ p/ A        SeqIO.write(self.readsList, sequencingResult, "fasta")# X; P& s, q: o: R

    . ^0 {4 l, v% M* X    def pairread(self, clonedfragmentList):9 G' \6 n( W8 B" D2 B; Q+ k
            for fragment in clonedfragmentList:
    % h% Y( o: f( g9 ~3 q            fragment.id = ""* H" A8 o6 m4 o9 y* c
                fragment.name = ""
    4 B4 M# g$ [$ H' H9 ?2 a            description = fragment.description[12:].split(",")[0]& Y$ f/ H% K* S7 l  @4 H- q+ k
                fragment.description = str(self.readsID) + "." + description7 J/ b4 R3 S8 I) d1 d) q( f
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)
    8 f& B, E" V3 f" L* E            self.allreadslength += readslength; z4 s% G: x$ J
                self.readsList.append(fragment[:readslength])
    1 ?% y4 {8 q( H/ {! P+ q& \: r! Q3 d( I8 s
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)
    : [: N: s! m) z. B" k, ^: r            self.allreadslength += readslength& w% i# h% N8 Z& c: _8 m
    2 G. V5 {; o3 M; N/ F
                fragmentcomplement = fragment.reverse_complement()# |! M5 Z6 g5 k9 \
                fragmentcomplement.id = "", b( [" ^1 v* H" V- q( u- R4 X
                fragmentcomplement.name = ""* }7 c: z5 E9 z2 S/ e
                fragmentcomplement.description = str(self.readsID) + "." + description
    8 C! c8 R' [) ]            self.readsList.append(fragmentcomplement[:readslength])
    2 Q: {% X2 i3 `( ^0 B/ p% R! x& j( A5 Q- {
                self.readsID += 1. N/ f* Y7 C6 g

    # X0 O% k7 G: E$ @, }    def pairreadsequencing(self,genomedata, sequencingResult_1, sequencingResult_2):
    . g1 [7 H- d! _9 ]  m; I4 G& i9 l0 F7 T        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):
    $ S- S5 @& r- P( v8 [            seqlen = len(seq_record)
    7 p" D0 d" d9 \5 n- c7 b) B            self.genomeLength += seqlen6 ^$ J# J- d6 }0 f7 q6 b4 M
                for i in range(self.N):
    ; G9 t3 H5 o8 K' O9 s1 P6 N' p: [' L, ?                # 生成断裂点# r8 L" i3 j' k- O
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)3 o; x; b) B" l; \; l
                    # 沿断裂点打断基因组
    ; p! f* f8 N" \  I  @                self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)8 r2 J. H( ?  C7 q; [8 \% i4 s
            # 模拟克隆时的随机丢失情况  a6 a: K9 d- w. u
            clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    4 T& f# f5 J! H; M7 b0 ]. c        # 模拟双端测序
    2 H' ?% K! v' j3 E0 }1 C5 A; ]! ]        self.pairread(clonedfragmentList)
    5 o$ O# V" n% t        readsList_1 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 0]
    ) n! q/ h2 H. c9 _( c/ ?, o1 y6 s& I" t        readsList_2 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 1]/ @! ]. b% p5 g) o! f7 k6 _! @
            SeqIO.write(readsList_1, sequencingResult_1, "fasta")
    0 J3 [7 y) H  b. K1 x0 v2 r1 M        SeqIO.write(readsList_2, sequencingResult_2, "fasta")$ F  l3 L7 p8 t  L. u  _: t+ Y
    / a& d5 n' W6 m3 W$ I! q2 y
        def resultsummary(self):
    ; _; ~& p7 `3 }7 {3 X5 F: ]        print("基因组长度:" + str(self.genomeLength / 1000) + "kb")
    # L& O" K+ X& {; k% j        print("片段长度区间:" + str(self.minfragmentlength) + "-" + str(self.maxfragmentlength))+ b$ k; i2 n/ w
            print("N值:" + str(self.N))4 n( O& `8 p1 |
            print("期望片段长度:" + str(self.averagefragmentlength))
    4 H* V! P+ W6 X  k: t  a        print("克隆保留率:" + str(self.cloneRetainprobability))) V% F' t# D: I& Y! [6 j, B
            print("片段数量:" + str(len(self.fragmentList)))% x# y% y7 U. S$ b5 h
            print("reads长度:" + str(self.minreadslength) + "-" + str(self.maxreadslength))
    / K  N/ A. l7 Y2 z        print("reads总数量:" + str(len(self.readsList)))8 [7 n" ~& J; a2 b4 ]
            print("reads总长度:" + str(self.allreadslength / 1000) + "kb")" A6 H; j3 _0 r. J2 Z
            m = self.allreadslength / self.genomeLength& m& J/ V7 J' D( j$ p  n, ?
            print("覆盖度(m值):" + str(round(m, 5)))2 e: ?' e, C) b9 I
            print("理论丢失率(e^-m):" + str(round(exp(-m), 5)))
    : w( Y" a$ O* |& B5 f        print("覆盖率(1-e^-m):" + str(round(1 - exp(-m), 5)))2 p; }" g: d: n( S
    # -------------------------------------------主程序-------------------------------------------$ e& k. R$ p0 a- j4 |( W! ?, o
    # 模拟单端测序: ]  w- M0 o! Q& f4 c
    sequencingObj = Sequencing()9 g" @& d) {, t! i/ r
    sequencingObj.singlereadsequencing("data/NC_025452.fasta", "result/virusSingleRead.fa")
    - m' u1 C' i1 \9 ^/ \1 LsequencingObj.resultsummary()
    - o/ p$ {, [8 Z# q# J  S
    ' G4 a+ X* M3 [8 k+ [  d- [0 P: K9 h# 模拟双端测序
    / {2 F" y. c# S* Z) SsequencingObj = Sequencing()
    3 l5 F# w! U% L1 u* ^3 g$ S# [sequencingObj.pairreadsequencing("data/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna", "result/yeastPairRead_1.fa", "result/yeastPairRead_2.fa")" a4 U% q. a. y7 e" I
    sequencingObj.resultsummary()3 V# R# h1 Z: ?: ^
    from Bio import SeqIO
    6 f$ h" K2 N- I1 r) Hfrom math import exp
    0 }% _" \) I* ^import random/ N6 z& G6 _( S4 Y

    0 b" E8 ]' |7 }. mclass Sequencing:$ S# m1 B1 e- V1 i# g, a
        # N代表拷贝份数
    ) i' @0 c; ?9 v- y    def __init__(self):( b* G: e* d& x3 p( ]
            self.fragmentList = []- n0 i7 U9 ~/ J3 e' n
            self.readsID = 1) D( S- ?) F* L
            self.readsList = []1 @) t3 Z; T3 \: l% h' x5 u
            self.averagefragmentlength = 650, V. `( C0 ]0 W1 }
            self.minfragmentlength = 5008 g/ a% h/ y2 `( I( y
            self.maxfragmentlength = 8003 ~8 `' P3 M1 K3 f6 ?. w, q; Y' {: _9 j
            self.cloneRetainprobability = 1
    / D  w" W. R8 b+ P8 z        self.minreadslength = 50# o& d4 I0 D" I& S0 c
            self.maxreadslength = 150
    8 l6 Q3 r+ \& [        self.N = 10
    6 G* U; e& M& _% ^        self.genomeLength = 0- y9 ?& U' @4 J. V
            self.allreadslength = 0
    # i2 }9 d' p+ `
    . I9 t/ {% u+ D) B# l  e  `    # 生成断裂点8 I, X6 P8 J1 ]! ^% W6 k) W: M
        def generatebreakpoint(self, seqlen, averageLength):; Y1 Z8 r1 e. [3 n) d7 U* A
            # 假设平均每500bp 产生一个断裂点(averageLength = 500),通过随机函数生成seqlen/500个随机断裂点(1到seqlen之间的随机整数)- q7 u3 }: Q8 \, S/ P7 @, R
            breakpoint = [random.randint(0, seqlen) for _ in range(int(seqlen / averageLength))]4 @" ^# }8 v4 Z  q4 \
            breakpoint.append(seqlen)% F! n& g0 a5 T4 s7 J
            breakpoint.append(0)* \+ ~/ Z9 b, k: y
            # 把随机断裂点从小到大排序" k- r" L- m! D# L$ |7 ^  q
            breakpoint.sort()  `$ U& B0 [5 g& k( U' e7 J
            return breakpoint; l/ S2 Y6 _: \
    1 X# ]% u" N9 `/ |' a
        # 沿断裂点打断基因组,并删除不符合长度要求的序列片段,定义片段范围:200-1000bp
    1 g% J8 R/ p$ Z; \/ q    def breakgenome(self, seq, breakpoint, minfragmentlength, maxfragmentlength):
    ( H) D: j# q/ R. \; Q9 N* Y        for i in range(len(breakpoint) - 1):8 _7 U. q' ^3 v' b# \) h1 s! p
                fragment = seq[breakpoint:breakpoint[i + 1]]! Z- ?) S) X7 ~1 h' B& W+ h) s* P
                if maxfragmentlength > len(fragment) > minfragmentlength:
    2 Z+ m  x3 l' ^7 [- [                self.fragmentList.append(fragment)0 J# ~: s! G: ^0 j+ \# r
            return self.fragmentList
    7 z8 M+ n5 D# U/ l! D6 b% V- r. H0 W$ y# }; V
        # 模拟克隆时的随机丢失情况,random.random()生成0-1的保留概率
    ' |- H+ \  ^( G+ C# V    def clonefragment(self, fragmentList, cloneRetainprobability):$ B; m1 Z5 x8 W$ ?6 Z% U% T/ g. N
            clonedfragmentList = []
    $ w# T: M& v) V        Lossprobability = [random.random() for _ in range(len(fragmentList))]
    . B( q" b. s) W, F8 a( l+ H/ K1 b9 N5 ^        for i in range(len(fragmentList)):! E5 T. _' w3 Y1 l  Y/ o6 d0 F
                if Lossprobability <= cloneRetainprobability:3 u0 @1 f' H- A
                    clonedfragmentList.append(fragmentList)# N. q; q& z0 z! T
            return clonedfragmentList4 m: w% c8 R% _& K. w) L4 |3 R
    + F4 z+ B- k) ?8 S' b
        # 模拟单端测序,并修改reads的ID号
    # t) W: u! P* G/ z7 o4 v    def singleread(self, clonedfragmentList):
    8 A9 L/ u" B* Y; x# s5 t        for fragment in clonedfragmentList:
    & Q3 x: B5 V1 \7 d1 S7 o5 @$ }9 }            fragment.id = ""
    " e0 {" d6 _5 k) V            fragment.name = """ J$ K8 s* T6 d2 e3 d- i
                fragment.description = fragment.description[12:].split(",")[0]
    1 {4 W# B1 }7 T% `0 S8 Z            fragment.description = str(self.readsID) + "." + fragment.description# M% |. h( J. m! a. O6 P
                self.readsID += 1
    2 q8 L) ?5 G- ~0 k% ?3 r* w            readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)5 p" D( w  E: }, A/ p" ^7 s' d: \& l
                self.allreadslength += readslength
    4 q; ]5 k* }& e) p/ Z8 {9 ]. X: v            self.readsList.append(fragment[:readslength])) l2 I) V1 n% k* ^) z7 V2 l. ?5 Z

    ( M/ R% M, w) r  n" @0 G    def singlereadsequencing(self, genomedata, sequencingResult):
    & B3 B5 X' O5 ~6 x, A2 W. @8 A% w        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):) y  L# G# b/ D% \: \. ]
                seqlen = len(seq_record)% s$ k1 v  M& D6 o
                self.genomeLength += seqlen, [+ B! p5 @6 N
                for i in range(self.N):4 s- ^5 E+ S5 {
                    # 生成断裂点+ z4 a. L6 Y* O
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)* ], R9 J+ q2 b+ g
                    # 沿断裂点打断基因组
    5 T1 m/ o8 n% E+ I5 y; d                self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength), Y4 o+ G. a* k6 O5 t
            # 模拟克隆时的随机丢失情况
    7 Q2 g: e5 L; K4 V1 e        clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)2 i# c, ^9 a1 F/ Q9 B+ h$ M
            # 模拟单端测序/ U8 }* T! U2 K, H- h
            self.singleread(clonedfragmentList), g# z* d" V6 |& [, [9 A. q/ ?
            SeqIO.write(self.readsList, sequencingResult, "fasta")& q, x! J- X9 P8 s1 S8 ~
    ! R6 p8 j7 E# X
        def pairread(self, clonedfragmentList):
    . h. x- S% V/ w7 N1 w4 M1 O. [* @1 ~        for fragment in clonedfragmentList:$ @( I7 O9 m. H, Z1 W) m
                fragment.id = ""
    % [/ U+ V, }2 O7 ^% p            fragment.name = "") x' W4 `' C0 a4 {% O
                description = fragment.description[12:].split(",")[0]8 z& p; e# `, S
                fragment.description = str(self.readsID) + "." + description
    # K8 G" I+ ?# H" R  A            readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)
    . p% H- r1 X- _6 Z% E            self.allreadslength += readslength
    0 A, A: X* Z# }8 S            self.readsList.append(fragment[:readslength])
    ; `7 o8 X9 T7 M/ D. n8 t! x5 a4 E$ P7 M# q; l  o# @
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)
    * f, t9 ]1 ]% {3 ~            self.allreadslength += readslength' d# M) ^: k, H( j$ u2 c
    " s) h) a: M5 \* p1 ~: g, K. _
                fragmentcomplement = fragment.reverse_complement()
    8 `& U' u  A1 v+ z* U! m            fragmentcomplement.id = ""5 e3 }( U7 n5 A0 h; j
                fragmentcomplement.name = ""6 E" W4 ]; ]( |  X+ |
                fragmentcomplement.description = str(self.readsID) + "." + description
    ) q' U1 H6 c" f6 Y            self.readsList.append(fragmentcomplement[:readslength])
    ; k5 A5 f8 w0 F/ o1 {- m$ Q. C1 N8 A4 E, a& i0 @6 V+ p$ n
                self.readsID += 1
    . ?7 T+ j( c/ Z; X3 `" _* A$ k0 f- }: a; c: p( s3 d# d
        def pairreadsequencing(self,genomedata, sequencingResult_1, sequencingResult_2):
    7 A3 z( [3 G7 W        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):
    # ~! q$ \9 t# V9 s. z            seqlen = len(seq_record)# |9 x' R1 q' N4 h
                self.genomeLength += seqlen
    5 ^3 u& C; k5 D  B: |( I3 R2 X( i            for i in range(self.N):
    ! w. C/ Y( V! V3 M4 L                # 生成断裂点! V$ m9 G) x( N9 G
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)5 p! u# s3 E7 ^
                    # 沿断裂点打断基因组$ N! m" Q5 k+ S  e. ?' t
                    self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)
      ^- q( n2 u8 Z        # 模拟克隆时的随机丢失情况
    + Z/ r% e+ x! U! I        clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    3 B- A- T3 M# Y" O8 O3 k, u& _        # 模拟双端测序
    0 |# K- \$ O: t( m9 f        self.pairread(clonedfragmentList)
    % l* @( D, B  ?- Y        readsList_1 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 0]6 B/ ?, F# ]! t
            readsList_2 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 1]
    % J1 m2 k- Q1 d        SeqIO.write(readsList_1, sequencingResult_1, "fasta")4 V: Q) w( K% E* L+ X: F  B
            SeqIO.write(readsList_2, sequencingResult_2, "fasta")
    ) \, ~- R6 |* @* p
    4 ]  n: t: \! Q# u6 i5 {: g- J' h: n    def resultsummary(self):: y' s% p6 {8 N- L! I( f
            print("基因组长度:" + str(self.genomeLength / 1000) + "kb")
    % L4 t5 N% v3 h& R" _$ B        print("片段长度区间:" + str(self.minfragmentlength) + "-" + str(self.maxfragmentlength))% ^; E- M3 o  T
            print("N值:" + str(self.N))9 i& r1 o0 I& o3 e+ C7 U% @% o
            print("期望片段长度:" + str(self.averagefragmentlength))
    8 W7 W* M5 K9 G3 C* {4 d& ~        print("克隆保留率:" + str(self.cloneRetainprobability))
    1 {: ]  }" z* v1 ]8 B        print("片段数量:" + str(len(self.fragmentList)))
    * l! W( v! h5 O7 h+ D" |        print("reads长度:" + str(self.minreadslength) + "-" + str(self.maxreadslength))
    1 X( ^: V- Z2 s: y5 a! Q/ c        print("reads总数量:" + str(len(self.readsList)))- Y' j9 o& W; ?3 c+ w7 m2 p
            print("reads总长度:" + str(self.allreadslength / 1000) + "kb")' o( p- ^" b4 ]! k
            m = self.allreadslength / self.genomeLength
    6 ~3 Z8 ~0 n- D% a- M        print("覆盖度(m值):" + str(round(m, 5)))+ O1 s7 Q6 i6 g% P1 H" q) U( K
            print("理论丢失率(e^-m):" + str(round(exp(-m), 5)))
    6 z! K1 L! P& H: [2 N+ k        print("覆盖率(1-e^-m):" + str(round(1 - exp(-m), 5)))
    ( I' D0 u8 t' c. \! ^% c9 V+ g9 W4 w# -------------------------------------------主程序-------------------------------------------
    & A/ T7 @, S5 Z# 模拟单端测序
    0 M3 h0 x- _! U. MsequencingObj = Sequencing()" s2 X  H* I& w# Z( }) t2 w
    sequencingObj.singlereadsequencing("data/NC_025452.fasta", "result/virusSingleRead.fa"): h. o6 s) G$ }; F" J0 _
    sequencingObj.resultsummary()
      Y9 A; H6 C3 J, _6 g3 s! Y& L2 r6 S) p- f. m3 c/ Z' Y
    # 模拟双端测序
    : Q4 ~* t, A) c0 b/ d) qsequencingObj = Sequencing()- x; W: u2 {- O6 X
    sequencingObj.pairreadsequencing("data/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna", "result/yeastPairRead_1.fa", "result/yeastPairRead_2.fa")
    # O! h6 a7 d1 G1 OsequencingObj.resultsummary()$ d5 U7 h8 F) b  K- M8 a  I* ?9 V
    6 w/ F' \$ C# N5 a. y  n
    6 [, W' T6 o- K# `% l9 L

    ; ^  b) A' i8 _; l+ ^6 B 9 l# ~+ w  P' G7 t+ e

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