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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
  • 签到天数: 17 天

    [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2 R1 K% q$ Y% ]+ f7 b4 y
    基因组测序模拟7 p9 |1 P# J# `* {
    & j6 D# T# T. E* D4 k! O* `
    一、摘要8 o' c- z0 [0 h6 O& K
    - ?1 A. \5 R6 [" a: W
    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
    / B6 }/ H$ `3 o' f$ s$ C9 K  `3 Y
    * y: U* w) B" ?$ \9 B二、材料和方法1 ^2 z3 w' b# }

    + ~  Z3 c' t& P3 x5 ?  O% Q1、硬件平台
    - }  n% H! u* L1 L/ B+ O% K3 \- I9 `4 X0 @- G  V/ g3 z
    处理器:Intel(R) Core(TM)i7-4710MQ CPU @ 2.50GHz 0 G$ H0 s( |/ L" e$ b/ ^1 e
    安装内存(RAM):16.0GB: ?/ |4 D% Q1 }+ M$ }

    ; L6 S" Z5 Y+ `7 j9 H% [6 U2、系统平台) W$ H8 j1 W! ~8 |
    Windows 8.1,Ubuntu/ V9 r! o2 r7 I: i' N( d

    * G! H7 {7 `0 |; R  ?' T. N0 T3、软件平台
    + O" I) K; P9 G' y+ o$ f8 @( H  i* Z% z" c  U) |
    art_454
    1 U- j) B& ~& E/ P: w0 P: EGenomeABC http://crdd.osdd.net/raghava/genomeabc/9 ?- N/ M8 o# p6 G, c9 n9 C
    Python3.5" n1 ?$ B+ u& X4 v  _- X  B; R
    Biopython
    4 u% f2 `5 k; J' w4、数据库资源' s! ~( I* e8 S/ R* C7 Y
    / k. R% [! `' D( Z) H4 W
    NCBI数据库:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/( ]2 ~" G! }& c; |* ^& j+ W
    - t- l0 [. I' u( h4 ~
    5、研究对象4 [) l! M# T$ c' x* U* B

    3 W% \: w- j; Y5 t/ t2 I7 U酵母基因组Saccharomyces cerevisiae S288c (assembly R64)
    & H* x  ]. Q2 _; n! M( J5 Uftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/000/146/045/GCF_000146045.2_R64/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna.gz: a: o/ s* ?9 }% Z$ ?

    2 ^9 n. \* M6 l' A: G% V6、方法  E8 }( [$ v& R% U, ~3 B& k/ d$ L

    " m$ w2 w. r& p8 N. kart_454的使用
    0 t' k$ S* {5 S: x: Z3 U  ~. s, [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。
    ' ?$ B& @, w/ K; rGenomeABC
    ; X: l' ^  B, h" Q6 u- a) Z0 {进入GenomeABC(http://crdd.osdd.net/raghava/genomeabc/),输入参数,获得模拟测序结果。
    . c4 L" a9 x! l# R' ^编程模拟测序 ' d5 |, n  D9 E' t( c. B, x; P  Z: K
    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。
    - ]5 E5 }9 i. \! J7 R1 ]- H三、结果
    9 N" V* j0 x$ Q  P9 C( ^3 ^* V
    % X2 c; B- k- s* V) v5 l* w1、art_454的运行结果
    5 f6 a% k8 u/ C- _- i0 B' Y6 x4 x3 z  _8 @2 C
    无参数art_454运行,阅读帮助文档 0 j" \& Z, T) u& y7 b2 w0 X2 H' R
    6 K( s: j2 Q8 H
    图表 1无参数art_454运行
    1 I% I% u, I* L+ D, e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. 7 W  G- v* |' ~2 N
    下图为模拟单端测序,程序运行过程及结果
    ) P( j4 ?) T; F# Q0 v/ _9 J; i
    0 l% x! Y3 ^0 c/ n+ q$ M/ s. e5 P图表 2 art454单端测序
    / r% j8 M& k; h3 v4 }! x
    3 U, h9 ]2 _; b图表 3 art454单端模拟结果
    / P! v0 u; w0 X+ J" z& K2 A+ S6 |/ E1 [% v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 , a; t1 E; ?! ?/ a  E# h
    下图为模拟双端测序,程序运行过程及结果 8 Z+ q' s% v) @2 i
    ' ^, I+ I0 D( [# {
    图表 4 art454双端测序
    * K2 y- q" _! D. }5 B+ o6 J; A  A8 {. v3 @
    图表 5 art454双端模拟结果 ! R- F' k' C8 g2 _) e
    2、GenomeABC 8 z. H4 @! u- u; h2 Y
    下图为设置参数页面 $ i7 p) y- |) F" l. k
    % e. H" t) W$ o3 Y
    下图为结果下载页面   G& v$ v; E! q: i8 k+ U  b
    5 H2 H2 u0 q) p3 t0 T6 L
    图表 6 结果下载页面
    % m7 J3 W2 A2 V& o2 t  q9 G$ T6 F5 o3、编程模拟测序结果
    ; H8 s( t* E- Z! {* C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。
    ! N: F: k7 i' D5 u. p单端测序 . f% z5 K! W  }
    - `5 Q- u7 G  @" b" X$ d( T1 o
    图表 7 程序模拟单端测序 6 P+ C, J! f3 X" b2 `  D4 m
    双端测序 & P5 X5 [1 X1 t# z2 H) }/ s

    - z5 J6 Q1 l0 c& n, D% s图表 8 程序模拟双端测序
    . ~( ^- {$ q4 I! `* `' Y) F测序结果 . I8 ~" S" E7 n9 F

    1 g9 ~( _( W  h% @( G图表 9 结果文件7 K+ g: {2 T9 X3 K2 z+ w# C# u

    & N! L! }0 |/ y" g# X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。   U5 u9 Q9 O; X9 n; w5 w0 X, Y
    测序结果统计表
    % A4 n' i9 \) h$ J- M! E9 [, j
    ! s2 f  R4 _+ Y. Y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)
    0 {, |* Q3 S+ h5 K2 E& z) U& c9 Y% W单端        12157kb        200-1000        10        600        0.95        107378        50-100        101968        7645.541kb        0.62889        0.53318        0.46682$ `- ?3 K% W; X# _. _; \; I4 F
    单端        12157kb        200-1000        20        600        0.95        213722        50-100        202996        15227.882kb        1.25259        0.28576        0.71424
    % M; A8 d8 R9 O6 s双端        12157kb        200-1000        10        600        0.95        106704        50-100        202770        15212.662kb        1.25134        0.28612        0.71388
    $ @! |& H8 u5 r+ G0 T双端        12157kb        200-1000        20        600        0.95        214212        50-100        407186        30534.265kb        2.51164        0.08114        0.91886
    7 K9 m# e: ~# `: [) L- _8 X! ]四、讨论和结论$ i% m( Y5 J5 B% _4 y4 M0 {
    & [/ [: r/ d/ c* b( ^% H5 S5 \+ m
    程序运行方法4 L# |; l; w3 W9 ^, M7 \5 f' O
    : \9 A! O4 A% a2 t9 n" A! Y- g
    在类的构造方法init()中,调整参数。 3 o" [6 F: T3 B) @
    Averagefragmentlength为片段平均的长度;
    ( e& h& k$ P3 xminfragmentlength和maxfragmentlength是保留片段的范围; 0 F& h. k! i+ G* D, D6 G2 x0 B
    cloneRetainprobability是克隆的保留率;
    ) F' E9 ]# O8 Ominreadslength和maxreadslength是测序reads的长度范围
    & T8 S7 {# Q( Z! s! N; [$ x0 h- W; s6 i% p
    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。0 ]) z* t2 [+ U  F; J, Y" _
    9 O+ K1 o$ J4 c4 o
    附录
    / @, B, z+ Z' Z3 C5 B; I: g7 H3 ~" w3 z' d# G0 a
    from Bio import SeqIO
    ; f  j4 q9 ?) K, K( q7 {( C; R% nfrom math import exp+ H$ v' w! I5 F5 H8 D+ `
    import random" M9 \: k8 r' F- h: W

    , I9 Z" o" M9 @# r5 G4 S- Hclass Sequencing:5 i; a" P; F5 H; y
        # N代表拷贝份数3 l# _% ~, _% b& z1 t$ d0 i% r; H
        def __init__(self)" }4 r9 J/ A7 U  Y( L" y
            self.fragmentList = []" o% w! A0 ]/ X  D( j' {% O' F  u
            self.readsID = 1
    / \% T4 K: w9 g) R        self.readsList = []( I' A; p8 z- ?& k
            self.averagefragmentlength = 650
    * Q- m" M- l( [  f% w! f        self.minfragmentlength = 5006 J, B. [( \% E) }" O2 I4 N
            self.maxfragmentlength = 800) F* m, a6 @" Z
            self.cloneRetainprobability = 1
    5 G" T$ A' Y5 N1 o+ G        self.minreadslength = 501 N) L/ v! {  j7 T* B# `6 b/ X
            self.maxreadslength = 1509 F2 K# M& k; _
            self.N = 10+ Y1 W3 w5 @* M5 ]
            self.genomeLength = 0/ y9 C* b9 w$ v
            self.allreadslength = 0
    : @/ t' O% v7 w$ f9 Y* z7 t7 t" i1 |( l9 y1 l
        # 生成断裂点
    . c* n7 p! H0 K$ B    def generatebreakpoint(self, seqlen, averageLength):
    + u) m* `. s: e& Q2 p# [; H" \0 j        # 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)6 v' r& A7 O! a+ \
            breakpoint = [random.randint(0, seqlen) for _ in range(int(seqlen / averageLength))]* Z8 F- ]+ L! Y" B
            breakpoint.append(seqlen)
    1 d' B4 j! F7 {' @) L5 D7 `4 R; Q        breakpoint.append(0)2 o' S7 z! z# G- r9 E; |! A4 x2 `2 l
            # 把随机断裂点从小到大排序
      w5 A- E# |0 g$ K        breakpoint.sort(). c, ?1 X1 Y% M9 [
            return breakpoint
    $ W' x0 H7 \' X) X) I1 ]$ ~9 a: K- V! X, v+ s  l! G3 V" y
        # 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:200-1000bp9 N+ L- k$ ~* ?. \- A+ d# S
        def breakgenome(self, seq, breakpoint, minfragmentlength, maxfragmentlength):* o/ U/ w0 M" {- H0 O5 p7 r) F
            for i in range(len(breakpoint) - 1):
    4 \+ r8 Q# R- S: r            fragment = seq[breakpoint:breakpoint[i + 1]]1 b- p  M% j+ y8 l  R
                if maxfragmentlength > len(fragment) > minfragmentlength:
    8 C8 Y0 g3 A2 p& `& O                self.fragmentList.append(fragment)$ S0 y& J2 [3 L/ x6 f9 ~, `2 x
            return self.fragmentList, ~6 E5 B: Q" h$ o
    ' p* ?7 d0 c! o9 b
        # 模拟克隆时的随机丢失情况,random.random()生成0-1的保留概率# O" V: L: B4 N' C+ a
        def clonefragment(self, fragmentList, cloneRetainprobability):* I/ ~. I) V! x9 ^* d
            clonedfragmentList = []
    , \8 R' g! E' L5 f& p' e5 B% t1 \        Lossprobability = [random.random() for _ in range(len(fragmentList))]4 E# q# U) ^: K- f9 c+ ]& E0 B" Z
            for i in range(len(fragmentList)):
    6 D' z$ f  b( \5 D9 L8 ~. Q            if Lossprobability <= cloneRetainprobability:
    3 |9 |* Y& M9 m. F* ]                clonedfragmentList.append(fragmentList)( r6 w0 g- T8 M$ \& I
            return clonedfragmentList1 N" K: R1 ?, [9 q, q+ {

    & O. Q! P8 Z8 M6 m0 }. L    # 模拟单端测序,并修改reads的ID号
    3 Z5 j0 m# }  z2 E- F. _    def singleread(self, clonedfragmentList):
      ^0 ~2 P% S: A" V1 f5 V! N) y$ p        for fragment in clonedfragmentList:5 k# ~0 y4 b1 t4 N. Y3 b& X  G0 M- y
                fragment.id = ""# m* q. q- Q2 D& c' @- x
                fragment.name = "", K2 R5 E" _2 h. B" [
                fragment.description = fragment.description[12:].split(",")[0]
    ' f  Y  E0 v2 g3 R8 O4 v            fragment.description = str(self.readsID) + "." + fragment.description" @3 Q4 r+ ?$ j& C
                self.readsID += 14 G' |+ p+ U4 Z$ ~4 r+ }. n7 M
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)
    & m6 D. Z6 b" X            self.allreadslength += readslength: \8 }$ w$ a' A' P3 ^
                self.readsList.append(fragment[:readslength])8 }! F/ a' x; ^

    ) l7 i- a3 u) s. P# L* V/ F    def singlereadsequencing(self, genomedata, sequencingResult):. B2 T5 |* {; s, N7 F
            for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):
    / |4 A4 \8 \; S8 k* R2 Y; l9 D            seqlen = len(seq_record)0 N. F4 l9 p9 l
                self.genomeLength += seqlen1 {* I) ]' d7 v( F4 F  u+ c
                for i in range(self.N):
    / I  f8 y% ~- d. y0 U) q! i, E                # 生成断裂点( g+ K* i' ]4 o( u
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)
    & [, Q3 I) `* s                # 沿断裂点打断基因组) K  f3 |0 T/ ]% l5 R' A2 Q
                    self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)5 Y5 A) m' p# U$ B/ ?% H
            # 模拟克隆时的随机丢失情况5 A& x, `! K( g+ k: \& `3 i
            clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    ! I$ K8 y! E" @: K5 M6 F        # 模拟单端测序
    & i' s* h: H  r# s- T' g% `        self.singleread(clonedfragmentList); b; r' M7 G* b3 W1 M
            SeqIO.write(self.readsList, sequencingResult, "fasta")3 Q) s+ M7 x" z7 n
    ' p$ A& J' A1 b
        def pairread(self, clonedfragmentList):' o, f& c6 h' H+ K" o
            for fragment in clonedfragmentList:
    ( _" m, P# A3 s3 I% N) Q            fragment.id = ""* o2 g- T3 X1 K* t- o, Y  b" y
                fragment.name = ""* n; t/ l) s& |/ k$ c
                description = fragment.description[12:].split(",")[0]9 V, R. X6 N, ~' a
                fragment.description = str(self.readsID) + "." + description
    . W$ \8 ~. l2 D5 q7 K            readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)5 S7 q: ]* R& \0 P& n3 v
                self.allreadslength += readslength% t+ Z3 k# J/ p* S) F, t
                self.readsList.append(fragment[:readslength])
    9 R6 {5 ]2 V/ L+ i: g/ `$ J) ~' q/ y5 Z9 X) \7 o) P" T! k
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)$ ]. r& c+ ]: \3 b) R4 F
                self.allreadslength += readslength
    " j7 I) i0 V& F0 n! l, r+ n" d; J. y5 H
                fragmentcomplement = fragment.reverse_complement()
    * Y* Y+ |8 H- s9 l            fragmentcomplement.id = ""* ~5 `8 N3 j1 K
                fragmentcomplement.name = ""
    , u. J6 _& j0 a8 @2 ]  n            fragmentcomplement.description = str(self.readsID) + "." + description
    8 _& F# ^4 X. y) m: T            self.readsList.append(fragmentcomplement[:readslength])
    * [+ E9 L' e: Y, \3 c& O1 I/ @
    5 u2 j# O. K) N7 T+ X8 X2 v            self.readsID += 1
    - R  l# q" V; o3 U8 e
    % U; G. t: h6 C. A7 B' B7 B9 ]    def pairreadsequencing(self,genomedata, sequencingResult_1, sequencingResult_2):! w% s% ^# T" b4 \
            for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):7 U- w5 i: b5 r4 {8 W% M
                seqlen = len(seq_record)2 E, Q, A0 v. d
                self.genomeLength += seqlen& P' L' b2 N  D
                for i in range(self.N):3 t1 R# A6 _6 F4 ^% m
                    # 生成断裂点( y0 [% k" o8 |$ \
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)
    $ T% m) J+ }% {                # 沿断裂点打断基因组$ C. C% \' `2 P% e, j# A" z
                    self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)
    5 ?3 L7 ~1 @% A. z        # 模拟克隆时的随机丢失情况/ W6 ]3 ^, d6 U7 ^* I0 O( J, i
            clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    9 A- @; o3 e2 A/ Z; w( A) @1 A        # 模拟双端测序
    4 O  p' [2 l, [/ \        self.pairread(clonedfragmentList), r# i7 \1 S5 d. V
            readsList_1 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 0]  L" _: S- X; P5 c% P4 p
            readsList_2 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 1]$ H+ p! F; W6 ~; W: N. R6 k$ }: f8 D
            SeqIO.write(readsList_1, sequencingResult_1, "fasta")
    % \5 {5 U# s" f* _7 j  Q% Z        SeqIO.write(readsList_2, sequencingResult_2, "fasta")
    : k6 {- }  y( w  n. Y" r) M3 `
    * A2 B8 k7 f: W6 H# d    def resultsummary(self):
    % y$ }( p* ?1 r        print("基因组长度:" + str(self.genomeLength / 1000) + "kb")+ h* [8 e5 y& A" ^
            print("片段长度区间:" + str(self.minfragmentlength) + "-" + str(self.maxfragmentlength)); v3 E8 `* W# P9 }2 }7 `
            print("N值:" + str(self.N))
    + {8 U9 R! n8 f, p8 y) `8 l; z% y        print("期望片段长度:" + str(self.averagefragmentlength))2 C% n( l/ o* @7 Y/ \/ G0 ]" @
            print("克隆保留率:" + str(self.cloneRetainprobability))6 A% m. N4 I& T8 ]
            print("片段数量:" + str(len(self.fragmentList)))
    6 ~3 E# Q: c1 h        print("reads长度:" + str(self.minreadslength) + "-" + str(self.maxreadslength))9 ]! P' i' L9 O, z* y
            print("reads总数量:" + str(len(self.readsList)))
    ; Y; K' a# H# q9 G        print("reads总长度:" + str(self.allreadslength / 1000) + "kb")5 D8 ~0 m- N% z; o; h( U# f
            m = self.allreadslength / self.genomeLength
    9 ?3 t( e& g* z9 c# I+ T7 G        print("覆盖度(m值):" + str(round(m, 5)))1 i9 |( A7 P3 x/ n8 }! E+ Z
            print("理论丢失率(e^-m):" + str(round(exp(-m), 5)))) A, Y. e& O3 h$ v2 a. ~
            print("覆盖率(1-e^-m):" + str(round(1 - exp(-m), 5)))
    4 _! A& c! P8 G+ l6 ^, K. d/ D# -------------------------------------------主程序-------------------------------------------
    / @. a3 Y) M. ?6 e. d# B7 a; @# 模拟单端测序7 A0 K0 l5 i3 q( n: n2 ?
    sequencingObj = Sequencing()
    * M. l- Q( u; y  i4 }9 KsequencingObj.singlereadsequencing("data/NC_025452.fasta", "result/virusSingleRead.fa")& Y4 g7 E' B# P6 w' @% @( v
    sequencingObj.resultsummary()* b# q* X. R4 P: C

    9 `  q2 Y( |" u6 d5 D- T# 模拟双端测序
    $ O; U9 e* c, F! GsequencingObj = Sequencing()/ Y: k6 m- Q  F$ W8 i  ^6 k
    sequencingObj.pairreadsequencing("data/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna", "result/yeastPairRead_1.fa", "result/yeastPairRead_2.fa")/ i; z( l* a' K( V
    sequencingObj.resultsummary()
    * F+ F% F: i% r2 y; I( ^from Bio import SeqIO4 e1 l4 y# H) ?, F+ U1 r
    from math import exp
    : l, |/ C% x4 l0 I5 `import random
    0 ]) ~; s! G+ h8 J5 [! [: E; V6 H! m$ B8 ~. U
    class Sequencing:% u$ z( D) q+ o5 _" z4 x/ S3 ]
        # N代表拷贝份数3 W  y& |1 a" S( k/ c" j! p
        def __init__(self):
    - X+ R! Q; f( p8 l) R" Y5 Z1 Y( |        self.fragmentList = []: R+ g; z  z% a2 |
            self.readsID = 1/ h; H8 Z+ V5 _+ Q$ \
            self.readsList = []
    1 J4 N  g' J- r$ T, i' X) ~        self.averagefragmentlength = 650; X& ?$ B& `6 |8 z4 {
            self.minfragmentlength = 500
    * ~3 S6 i$ A. R" Q. Z! ]1 x        self.maxfragmentlength = 800
    9 q9 x# S: F" v# o& M# y, T1 b        self.cloneRetainprobability = 1; M8 r2 O: r* j2 M! D) [# R
            self.minreadslength = 50+ G  b! }0 c0 m5 P
            self.maxreadslength = 150
    . x  O& O  V" e        self.N = 10) [" S: }. n5 k
            self.genomeLength = 0
    9 `$ J6 U8 X3 J  ]! E! ^; U# e        self.allreadslength = 0! B6 l- q  w  ^% a* _5 w! Q( g
    ) m4 v. m- {* U2 d  R6 b6 H
        # 生成断裂点
    6 y- f) a. K; G8 w: `0 H9 {3 y    def generatebreakpoint(self, seqlen, averageLength):
    2 J% H# q3 x) `9 M* 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)
    ) k9 N- y1 q9 x- w        breakpoint = [random.randint(0, seqlen) for _ in range(int(seqlen / averageLength))]
    5 a+ x6 K* V) g        breakpoint.append(seqlen)1 V/ m- X1 K7 H8 X! \% l
            breakpoint.append(0)
    ! v1 _3 ]9 {" w6 @" u' U0 x0 Q        # 把随机断裂点从小到大排序
    6 i' J6 N6 d7 k$ ~        breakpoint.sort()% k+ ^" E, x$ }( i! g& t9 R
            return breakpoint
    , P+ k1 M1 b+ j+ b6 ?# z$ o% C& X+ K! A" P
        # 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) R5 Q+ o  I9 a& h+ t( s( z! V$ \: j8 K. v
        def breakgenome(self, seq, breakpoint, minfragmentlength, maxfragmentlength):
    # J4 u' h, L+ g# L$ I+ ~        for i in range(len(breakpoint) - 1):0 c$ W4 t' }8 x0 w" e, e
                fragment = seq[breakpoint:breakpoint[i + 1]]
    1 D3 _7 Q- O( Y! D7 }2 z1 P2 s            if maxfragmentlength > len(fragment) > minfragmentlength:
    * v. j/ F2 e+ a( V: p                self.fragmentList.append(fragment)
    ( ~7 D+ Q7 w$ T        return self.fragmentList" q5 P" h: @, y6 F0 T! D# {
    ) s( o, A- u! P. z2 g1 K
        # 模拟克隆时的随机丢失情况,random.random()生成0-1的保留概率7 m6 z& r: P7 K$ o3 l8 b6 \
        def clonefragment(self, fragmentList, cloneRetainprobability):
    0 W! Y' Z9 K8 D  F: k        clonedfragmentList = []" y$ h" ~) T+ j+ N: y' J  L' ^
            Lossprobability = [random.random() for _ in range(len(fragmentList))]
    ) E; G" Z: R( t; p        for i in range(len(fragmentList)):
    : R  t! G4 L" |0 a! g' {9 x8 K* d            if Lossprobability <= cloneRetainprobability:4 E' c. c; ]. _5 @6 t5 `8 L! s
                    clonedfragmentList.append(fragmentList)
    : ^3 A/ z# F# {        return clonedfragmentList5 [- }( @1 {, w4 V! T
    / O% b! o% F2 k6 D
        # 模拟单端测序,并修改reads的ID号6 @6 f- e- }5 {- m. `' ]% y
        def singleread(self, clonedfragmentList):- y. u# n5 e( L9 U! X$ W' y
            for fragment in clonedfragmentList:0 I) ^$ F# ]# d1 s3 S
                fragment.id = ""0 H) ?- V) F- O& W
                fragment.name = ""
    + W( q& i1 v0 T) Z" B            fragment.description = fragment.description[12:].split(",")[0]
    3 z6 O9 ?# H8 X3 _7 H: P1 x            fragment.description = str(self.readsID) + "." + fragment.description+ I0 C" X" d# {( _  G7 |* E6 {
                self.readsID += 1# J- |9 `2 E5 ~  Z1 d
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)" ]9 u; H( |7 |8 T
                self.allreadslength += readslength
    6 A9 F- H! s" Q& `+ }: g9 N, X# r            self.readsList.append(fragment[:readslength])
    / m* P$ d  X; j6 a: \% l& q) |% F/ }; G* I8 q8 M
        def singlereadsequencing(self, genomedata, sequencingResult):
    * k3 N7 H/ E% z3 n# g8 |        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):  m6 M1 t' V) i, E
                seqlen = len(seq_record)
    2 _: O8 N) @; p8 }1 W+ V: Q+ o2 {7 q0 {            self.genomeLength += seqlen
    5 f  t6 b4 u1 D* F            for i in range(self.N):
    ( e7 o! `( g) h5 [5 ~                # 生成断裂点' R1 s5 g" \; {7 ^5 H
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)3 G3 D- p. t& r, G9 f2 L( x) N
                    # 沿断裂点打断基因组
    8 A5 {' U( [: b) Z! C7 W$ e4 p: c                self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)
    9 d% x; Q+ _) l0 R        # 模拟克隆时的随机丢失情况0 e+ z: {; T' H$ R* V$ I% v: J
            clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    $ r2 [1 R& P! R; y" q3 b2 |" y        # 模拟单端测序1 M4 S* i0 e+ X& [
            self.singleread(clonedfragmentList)
    7 ?, b$ Y1 A% T) r  h. o( E' S* a        SeqIO.write(self.readsList, sequencingResult, "fasta")
    : W" _. s$ g; N9 F7 U6 }6 a) ~
    6 q) `! x! u: Z; B$ r    def pairread(self, clonedfragmentList):
    - L) u) o1 U. }& m        for fragment in clonedfragmentList:6 z: R6 M9 D2 p& k$ r( R3 Y; i; I6 Y& z* _
                fragment.id = ""
    0 m" u. l/ b. n0 j  H" v            fragment.name = ""2 P+ d* X, b$ g( d0 ]6 j
                description = fragment.description[12:].split(",")[0]
    % h& b) f9 }* K$ n' }) f& q, a  g# r9 Q: ]            fragment.description = str(self.readsID) + "." + description/ g1 p4 Z/ f9 O. H- N
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)4 y6 B9 L/ p8 W, e8 Y
                self.allreadslength += readslength
    ! ]: Z' s) A6 i            self.readsList.append(fragment[:readslength]): ]& k( ]! u% w7 c
      E$ M; {3 n/ @+ Y
                readslength = random.randint(self.minreadslength, self.maxreadslength)$ t( a0 {0 \: |6 e8 ]: b* Z6 b
                self.allreadslength += readslength% g: h* s( ]5 U) L; ?

    ) I; U7 O. Y* Z% j' j+ r" i            fragmentcomplement = fragment.reverse_complement()
    * ^% b8 D7 c- e7 m8 M0 F            fragmentcomplement.id = ""+ Q* h9 V. l0 m3 I
                fragmentcomplement.name = "") \9 e) A5 g, I) a
                fragmentcomplement.description = str(self.readsID) + "." + description5 I( ]: w& e6 {  X: w! u: m
                self.readsList.append(fragmentcomplement[:readslength])* f3 o; a- j* T& }9 E0 M# M+ F
      |# n2 c5 |3 u: {: Q
                self.readsID += 1
    0 n3 U( W- O3 D7 N- k; F. Q$ R% S8 m5 `! N
        def pairreadsequencing(self,genomedata, sequencingResult_1, sequencingResult_2):
    % @0 \$ l: Q& n. S4 v        for seq_record in SeqIO.parse(genomedata, "fasta"):
    , r/ T) l( v- y. i8 r            seqlen = len(seq_record)
    " Q1 {6 e' C; z1 R            self.genomeLength += seqlen* ^2 S6 H5 Y* h2 s" T. I& o
                for i in range(self.N):
    / q* U2 s  K. i$ C- j* u7 B                # 生成断裂点' x3 a' D- g2 e! J2 V& S5 r
                    breakpoint = self.generatebreakpoint(seqlen, self.averagefragmentlength)$ r7 W* I  J1 J! ~! Z
                    # 沿断裂点打断基因组' {" T' {5 a) O
                    self.breakgenome(seq_record, breakpoint, self.minfragmentlength, self.maxfragmentlength)
    ! h. t5 ?5 W2 p  S: O9 Q% k  W        # 模拟克隆时的随机丢失情况7 ?3 v1 n' K; B4 a, b+ h( {. f
            clonedfragmentList = self.clonefragment(self.fragmentList, self.cloneRetainprobability)
    & R% d" b/ T/ |6 t( m# T8 E        # 模拟双端测序) W' q$ h# P$ o" c0 d% y7 I8 t$ q
            self.pairread(clonedfragmentList)! g8 P& }- K! z( j* S$ M$ ^
            readsList_1 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 0]
    / V! L. [9 Y! K9 n' I+ m        readsList_2 = [self.readsList for i in range(len(self.readsList)) if i % 2 == 1]
    ' o$ z: M/ H# q$ l# ~) J; `; A        SeqIO.write(readsList_1, sequencingResult_1, "fasta")- ?* g6 }2 b* n- o
            SeqIO.write(readsList_2, sequencingResult_2, "fasta")* K5 j" S# I1 J( Z7 ~+ P
    % f5 i* E, m  a  [. J% \" n
        def resultsummary(self):
    2 C9 M) Z5 G3 A; [( R/ f% G        print("基因组长度:" + str(self.genomeLength / 1000) + "kb")
    ; y2 p6 r  W. g. ]        print("片段长度区间:" + str(self.minfragmentlength) + "-" + str(self.maxfragmentlength))
    ) U$ I$ f8 }1 F" p& [        print("N值:" + str(self.N))
    , H0 q, A7 g) s        print("期望片段长度:" + str(self.averagefragmentlength))
    * Z4 x  I  W; L/ A8 F        print("克隆保留率:" + str(self.cloneRetainprobability))
    ; K$ w- m% l+ F5 e* v! y& _        print("片段数量:" + str(len(self.fragmentList)))
    9 f' F; F  Y3 a0 c        print("reads长度:" + str(self.minreadslength) + "-" + str(self.maxreadslength))
    . @# C; `" C! I6 K1 z        print("reads总数量:" + str(len(self.readsList)))' ?: r/ t, ]& Q& G+ S  j& n
            print("reads总长度:" + str(self.allreadslength / 1000) + "kb")5 g. N, P- ^. |
            m = self.allreadslength / self.genomeLength
    $ v7 s3 [( B0 Z6 ]4 i3 G5 T( N        print("覆盖度(m值):" + str(round(m, 5))): ^; c& Q7 M7 \- ^
            print("理论丢失率(e^-m):" + str(round(exp(-m), 5)))
    9 b+ ?: `) k& C4 Z        print("覆盖率(1-e^-m):" + str(round(1 - exp(-m), 5)))! l1 `, g- l3 ^4 a5 j) ?3 U5 u' Z- Y$ N
    # -------------------------------------------主程序-------------------------------------------
    ; W, t% |% ^5 T1 z  z# 模拟单端测序
    ) o) x/ q% k  w+ @sequencingObj = Sequencing()
    ) S# P! _! y- v+ F* {+ |sequencingObj.singlereadsequencing("data/NC_025452.fasta", "result/virusSingleRead.fa")
    1 Q+ q% ?  O/ x$ U( EsequencingObj.resultsummary()
    # l, Q3 @! ^7 g. ?2 P* D- m: l; u3 B
    # 模拟双端测序
    1 K7 ~2 J- j: usequencingObj = Sequencing()
    / J: ]* S0 M0 g4 l1 O  s% ~sequencingObj.pairreadsequencing("data/GCF_000146045.2_R64_genomic.fna", "result/yeastPairRead_1.fa", "result/yeastPairRead_2.fa")
    $ k# `% [3 D7 Q9 jsequencingObj.resultsummary()
    ( K7 p5 H7 |! b4 e3 u" @( b. R+ w2 @! Z
    $ i' s8 v' ]$ E  w) o/ r! A

    & F. K* K$ g! k+ f6 ^  w5 u$ K
    " ^6 ?; m2 `1 R: T3 H/ e  g( n

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