无需依赖，Cython兼容的生物序列得分矩阵。

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  • 许可证：MIT许可证（MIT）
  • 作者： Martin Larralde
  • 标签 生物信息学, 序列, 替换, 矩阵, 得分
  • 要求： Python >=3.5
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无需依赖，Cython-兼容的生物序列得分矩阵库。

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🗺️ 概述

得分矩阵 是用于在序列比对中评分两个字符在相同位置匹配和错配的矩阵。其中一些矩阵是从使用进化模型推导的 替换矩阵 中得出的。

scoring-matrices 包是一个无需依赖、包含电池的库，用于处理和分发常见的替换矩阵

  • 无外部依赖：矩阵按原样分发：您不需要整个 Biopython 生态系统，甚至不需要 NumPy。
  • Cython 兼容性： ScoringMatrix 是一个可以继承的 Cython 类，矩阵数据可以通过原始指针或 类型化内存视图 访问。
  • 最常见的矩阵： 该软件包提供了最常见的矩阵，包括 NCBI BLAST+ 套件中使用的矩阵，例如
    • PAM 矩阵，由 Dayhoff 等人（1978）提出。
    • BLOSUM 矩阵，由 Henikoff 和 Henikoff（1992）提出。
    • VTML 矩阵，由 Muller 等人（2002）提出。
    • BENNER 矩阵，由 Benner 等人（1994）提出。

🔧 安装

scoring-matrices 可以直接从 PyPI 安装，其中包含针对 x86-64 架构（Linux/OSX/Windows）和 Aarch64 架构（Linux/OSX）的一些预构建 wheel 文件，以及使用 Cython 编译所需的代码

$ pip install scoring-matrices

否则，scoring-matrices 也作为 Bioconda 软件包提供

$ conda install bioconda::scoring-matrices

💡 使用方法

Python

  • 从已安装的模块中导入 ScoringMatrix 类
    from scoring_matrices import ScoringMatrix
  • 加载内置的某个矩阵
    blosum62 = ScoringMatrix.from_name("BLOSUM62")
  • 通过索引或字母表字母获取单个矩阵权重
    x = blosum62[0, 0]
y = blosum62['A', 'A']
  • 通过索引或字母表字母获取矩阵的某一行
    row_x = blosum62[0]
row_y = blosum62['A']

Cython

  • 作为常量数据的原始指针访问矩阵权重
    from scoring_matrices cimport ScoringMatrix

cdef ScoringMatrix blosum = ScoringMatrix.from_name("BLOSUM62")
cdef const float*  data   = blosum.data_ptr()    # dense array
cdef const float** matrix = blosum.matrix_ptr()  # array of pointers
  • 使用 Python 更新版本的 缓冲协议，以 类型化内存视图 的形式访问 ScoringMatrix 权重
    from scoring_matrices cimport ScoringMatrix

cdef ScoringMatrix     blosum  = ScoringMatrix.from_name("BLOSUM62")
cdef const float[:, :] weights = blosum

💭 反馈

⚠️ 问题跟踪器

发现了一个错误？有增强请求？如果您需要报告或询问某些内容，请前往 GitHub 问题跟踪器。如果您正在报告错误，请尽量提供有关问题的详细信息，并在简单、易于复现的情况下尝试重现相同的错误。

🏗️ 贡献

欢迎贡献！有关详细信息，请参阅 CONTRIBUTING.md。

📋 更新日志

本项目遵循 语义版本控制，并提供 更新日志，格式遵循 Keep a Changelog。

⚖️ 许可证

此库根据 MIT 许可证 提供。矩阵是从 MMseqs2、Biopython 和 NCBI BLAST+ 源收集的，并被认为是公共领域。

该项目由 Martin Larralde 在他的博士项目期间开发，当时他在 莱顿大学医学中心 的 Zeller 团队 工作。

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