Rosalind 共识和简介 python

Question

我正在 Rosalind Bioinformatics 网站 (http://rosalind.info/problems/cons/) 上解决问题 "Consensus nd Profile"。我使用网站上的样本输入尝试了我的代码，我的输出与样本输出相匹配。但是当我尝试更大的数据集时，网站说我的输出是错误的。有人可以帮我确定我的问题出在哪里吗？谢谢！

示例输入：

>Rosalind_1
ATCCAGCT
>Rosalind_2
GGGCAACT
>Rosalind_3
ATGGATCT
>Rosalind_4
AAGCAACC
>Rosalind_5
TTGGAACT
>Rosalind_6
ATGCCATT
>Rosalind_7
ATGGCACT

我已经提取了 dna 字符串并将它们存储在一个名为 strings 的列表中（我在这一步对更大数据集的试验是正确的，所以我在这里省略了我的代码）：

['ATCCAGCT', 'GGGCAACT', 'ATGGATCT', 'AAGCAACC', 'TTGGAACT', 'ATGCCATT', 'ATGGCACT']

之后我的代码：

#convert strings into matrix
matrix = []
for i in strings:
    matrix.append([j for j in i])
M = np.array(matrix).reshape(len(matrix),len(matrix[0]))

M 看起来像这样输入示例：

[['A' 'T' 'C' 'C' 'A' 'G' 'C' 'T']
 ['G' 'G' 'G' 'C' 'A' 'A' 'C' 'T']
 ['A' 'T' 'G' 'G' 'A' 'T' 'C' 'T']
 ['A' 'A' 'G' 'C' 'A' 'A' 'C' 'C']
 ['T' 'T' 'G' 'G' 'A' 'A' 'C' 'T']
 ['A' 'T' 'G' 'C' 'C' 'A' 'T' 'T']
 ['A' 'T' 'G' 'G' 'C' 'A' 'C' 'T']]

之后我的代码：

#convert string matrix into profile matrix
A = []
C = []
G = []
T = []
for i in range(len(matrix[0])):
    A_count = 0
    C_count = 0
    G_count = 0
    T_count = 0
    for j in M[:,i]:
        if j == "A":
            A_count += 1
        elif j == "C":
            C_count += 1
        elif j == "G":
            G_count += 1
        elif j == "T":
            T_count += 1
    A.append(A_count)
    C.append(C_count)
    G.append(G_count)
    T.append(T_count)

profile_matrix = {"A": A, "C": C, "G": G, "T": T}
for k, v in profile_matrix.items():
    print k + ":" + " ".join(str(x) for x in v)

#get consensus string
P = []
P.append(A)
P.append(C)
P.append(G)
P.append(T)
profile = np.array(P).reshape(4, len(A))
consensus = []
for i in range(len(A)):
    if max(profile[:,i]) == profile[0,i]:
        consensus.append("A")
    elif max(profile[:,i]) == profile[1,i]:
        consensus.append("C")
    elif max(profile[:,i]) == profile[2,i]:
        consensus.append("G")
    elif max(profile[:,i]) == profile[3,i]:
        consensus.append("T")
print "".join(consensus)

这些代码给出了正确的示例输出：

A:5 1 0 0 5 5 0 0
C:0 0 1 4 2 0 6 1
T:1 5 0 0 0 1 1 6
G:1 1 6 3 0 1 0 0
ATGCAACT

但是当我尝试更大的数据集时，网站说我的答案是错误的...有人能指出我错在哪里吗？（我是初学者，感谢您的耐心等待！）

Answer 1

你的算法完全没问题。正如@C_Z_ 所指出的 "make sure your format matches the sample output exactly" 不幸的是事实并非如此。

print k + ":" + " ".join(str(x) for x in v)

应该是

print k + ": " + " ".join(str(x) for x in v)

在共识序列之后，而不是之前。如果您更改顺序并添加 space，您的答案将被 rosalind 接受。

由于这是对您问题的微不足道的回答，这里有一个不使用 numpy 的相同问题的替代解决方案：不要为每个核苷酸使用变量，而是使用字典。用 23 个氨基酸做同样的事情并不好玩，例如

from collections import defaultdict
for i in range(len(strings[0])):
    counter.append(defaultdict(int))
    for seq in seqs:
        counter[i][seq[i]] += 1
    consensus += max(counter[i], key=counter[i].get)

counter 为每个位置存储一个 dictionary，其中包含所有碱基的所有计数。字典的键是当前基数。

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