Added nuc alphabet without gaps
import numpy as np
alphabets = {
- "nuc": np.array(['A', 'C', 'G', 'T', '-']),
+ "nuc": np.array(['A', 'C', 'G', 'T']),
+ "nuc_gap": np.array(['A', 'C', 'G', 'T', '-']),
"aa": np.array(['A', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'K',
'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'V',
'W', 'Y', '*', '-'])}
profile_maps = {
-'nuc':{
+'nuc_gap':{
'A': np.array([1, 0, 0, 0, 0], dtype='float'),
'C': np.array([0, 1, 0, 0, 0], dtype='float'),
'G': np.array([0, 0, 1, 0, 0], dtype='float'),
@@ -26,6 +27,27 @@ profile_maps = {
'B': np.array([0, 1, 1, 1, 0], dtype='float'),
'V': np.array([1, 1, 1, 0, 0], dtype='float')
},
+
+'nuc':{
+ 'A': np.array([1, 0, 0, 0], dtype='float'),
+ 'C': np.array([0, 1, 0, 0], dtype='float'),
+ 'G': np.array([0, 0, 1, 0], dtype='float'),
+ 'T': np.array([0, 0, 0, 1], dtype='float'),
+ '-': np.array([0, 0, 0, 0], dtype='float'), # gaps are comletely ignored in distance computations
+ 'N': np.array([1, 1, 1, 1], dtype='float'),
+ 'X': np.array([1, 1, 1, 1], dtype='float'),
+ 'R': np.array([1, 0, 1, 0], dtype='float'),
+ 'Y': np.array([0, 1, 0, 1], dtype='float'),
+ 'S': np.array([0, 1, 1, 0], dtype='float'),
+ 'W': np.array([1, 0, 0, 0], dtype='float'),
+ 'K': np.array([0, 0, 0, 1], dtype='float'),
+ 'M': np.array([1, 1, 0, 0], dtype='float'),
+ 'D': np.array([1, 0, 1, 1], dtype='float'),
+ 'H': np.array([1, 1, 0, 1], dtype='float'),
+ 'B': np.array([0, 1, 1, 1], dtype='float'),
+ 'V': np.array([1, 1, 1, 0], dtype='float')
+ },
+
'aa':{
'A': np.array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype='float'), #Alanine Ala
'C': np.array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype='float'), #Cysteine Cys
@@ -134,3 +156,6 @@ def prof2seq(profile, gtr, sample_from_prof=False):
prof_values = tmp_profile[np.arange(tmp_profile.shape[0]), idx]
return seq, prof_values, idx
+
+
+
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