| """ |
| dna_goruntu.py — DNA dizisini görüntüye çevirme: Kaos Oyunu Gösterimi (Chaos Game Representation, CGR) |
| ve frekans-CGR (FCGR). Mobil uygulamadaki JavaScript (mobil/www/dna.js) ile birebir aynıdır. |
| |
| Fikir (Jeffrey, 1990): Karenin 4 köşesine A, C, G, T yerleştirilir. Ortadan başlanır; her nükleotitte |
| "şu anki nokta ile o harfin köşesinin tam ortasına" gidilir. Ortaya çıkan desen dizinin |
| k-mer (k harflik alt dizi) içeriğini tek bir resimde özetler: bir "genomik parmak izi". |
| """ |
| import numpy as np |
|
|
| KOSE = {"A": (0, 0), "C": (0, 1), "G": (1, 1), "T": (1, 0)} |
| SINIFLAR = ["G-proteine bağlı reseptör", "Tirozin kinaz", "Tirozin fosfataz", "Sentetaz", |
| "Sentaz", "İyon kanalı", "Transkripsiyon faktörü"] |
|
|
|
|
| def cgr_noktalari(dizi): |
| """Kaos oyunu: her nükleotit için bir nokta (x, y) ∈ [0,1]².""" |
| x, y, nok = 0.5, 0.5, [] |
| for h in dizi.upper(): |
| if h not in KOSE: |
| continue |
| kx, ky = KOSE[h] |
| x, y = (x + kx) / 2, (y + ky) / 2 |
| nok.append((x, y)) |
| return np.array(nok) |
|
|
|
|
| def fcgr(dizi, k=6): |
| """Frekans-CGR: 2^k x 2^k ızgarada her k-mer'in sayısı. Satır 0 = üst (C/G tarafı).""" |
| n = 2 ** k |
| m = np.zeros((n, n), dtype=np.float32) |
| s = dizi.upper() |
| son_gecersiz = -1 |
| for i, h in enumerate(s): |
| if h not in KOSE: |
| son_gecersiz = i |
| if i - son_gecersiz < k: |
| continue |
| px = py = 0 |
| for j in range(k): |
| kx, ky = KOSE[s[i - k + 1 + j]] |
| px |= kx << j; py |= ky << j |
| m[n - 1 - py, px] += 1 |
| return m |
|
|
|
|
| def fcgr_normalize(m): |
| """Modele girecek 0-1 görüntü: log(1+sayı) / log(1+en büyük sayı).""" |
| mx = m.max() |
| return (np.log1p(m) / np.log1p(mx)).astype(np.float32) if mx > 0 else m |
|
|
|
|
| def kmer_vektor(dizi, k=4): |
| """Klasik makine öğrenmesi için k-mer frekans vektörü (4^k boyutlu).""" |
| v = fcgr(dizi, k).ravel() |
| return v / max(v.sum(), 1) |
|
|
