Bio.pairwise2模块
使用动态规划算法的成对序列比对。
这提供了获得两个序列之间的全局和局部比对的功能。全局对齐会找到两个序列中所有字符之间的最佳一致性。局部对齐只找到最好对齐的子索。局部比对必须具有正分才能报告，并且不会因“零计数”匹配而扩展。这意味着局部对齐始终以正计数匹配开始和结束。
进行比对时，可以指定匹配分数和空位罚分。 匹配分数指示序列中两个字符的比对之间的兼容性。高度相容的性状应给予正分，不相容的性状应给予负分或0分。 差距惩罚应该是负的。
此模块中的对齐函数的名称遵循约定<alignment type>XX，其中<alignment type>是“全局”或“本地”，XX是一个2字符代码，指示它所采用的参数。 第一个字符指示匹配（和不匹配）的参数，第二个字符指示差距罚分的参数。
匹配参数是：：
CODE DESCRIPTION & OPTIONAL KEYWORDS
x No parameters. Identical characters have score of 1, otherwise 0.
m A match score is the score of identical chars, otherwise mismatch
score. Keywords ``match``, ``mismatch``.
d A dictionary returns the score of any pair of characters.
Keyword ``match_dict``.
c A callback function returns scores. Keyword ``match_fn``.
差距惩罚参数是：：
CODE DESCRIPTION & OPTIONAL KEYWORDS
x No gap penalties.
s Same open and extend gap penalties for both sequences.
Keywords ``open``, ``extend``.
d The sequences have different open and extend gap penalties.
Keywords ``openA``, ``extendA``, ``openB``, ``extendB``.
c A callback function returns the gap penalties.
Keywords ``gap_A_fn``, ``gap_B_fn``.
所有不同的对齐功能都包含在一个对象中 align .例如：
>>> from Bio import pairwise2
>>> alignments = pairwise2.align.globalxx("ACCGT", "ACG")
为了更好的可读性，必需的参数可以与可选的关键字一起使用：
>>> alignments = pairwise2.align.globalxx(sequenceA="ACCGT", sequenceB="ACG")
结果是两个字符串之间的对齐列表。每个比对都是一个命名元组，由两个比对序列、评分以及比对的起始和结束位置组成：
>>> print(alignments)
[Alignment(seqA='ACCGT', seqB='A-CG-', score=3.0, start=0, end=5), ...
您可以通过索引或名称访问对齐的每个元素：
>>> alignments[0][2]
3.0
>>> alignments[0].score
3.0
要对对齐进行良好的调整，请使用 format_alignment 模块方法：
>>> from Bio.pairwise2 import format_alignment
>>> print(format_alignment(*alignments[0]))
ACCGT
| ||
A-CG-
Score=3
所有对齐函数都具有以下参数：
两个序列：字符串、Biopython序列对象或列表。列表对于提供包含由多个字母编码的残基的序列很有用。
penalize_extend_when_opening：布尔值（默认值：False）。拉开空档时是否计入延期处罚。如果为假，差距为1只会受到“开放”处罚，否则会受到“开放+延长”处罚。penalize_end_gaps：布尔值。是否计算路线两端的间隙。默认情况下，它们被计入全局对齐，但不计入局部对齐。设置penalize_end_gapsto（bo布尔，bo布尔）允许您分别指定两个序列是否应计算对齐结束时的间隙。gap_char：字符串（默认：'-').返回的对齐中使用哪个字符作为间隔字符。如果输入序列是列表，则必须将其更改为['-'].force_generic：布尔值（默认值：False）。始终使用通用的、非缓存的动态编程函数（慢！）。为了调试。score_only：布尔值（默认值：False）。只获得最好的分数，不恢复任何对齐。该函数的返回值是分数。速度更快且内存更少。one_alignment_only：布尔值（默认值：False）。仅恢复一条路线。
对齐函数的其他参数取决于调用的函数。一些例子：
找到两个序列之间的最佳全局比对。相同的角色得1分。不匹配或差距不会扣分。
>>> for a in pairwise2.align.globalxx("ACCGT", "ACG"): ... print(format_alignment(*a)) ACCGT | || A-CG- Score=3 ACCGT || | AC-G- Score=3
与以前相同，但局部对齐。注意
format_alignment将仅显示序列的对齐部分以及起始位置。>>> for a in pairwise2.align.localxx("ACCGT", "ACG"): ... print(format_alignment(*a)) 1 ACCG | || 1 A-CG Score=3 1 ACCG || | 1 AC-G Score=3
为了恢复“历史性”的行为
format_alignemt，即，还显示两个序列的未对齐部分，使用新关键字参数full_sequences:>>> for a in pairwise2.align.localxx("ACCGT", "ACG"): ... print(format_alignment(*a, full_sequences=True)) ACCGT | || A-CG- Score=3 ACCGT || | AC-G- Score=3
进行全球调整。相同的字符得2分，每个不相同的字符扣1分。不要惩罚差距。
>>> for a in pairwise2.align.globalmx("ACCGT", "ACG", 2, -1): ... print(format_alignment(*a)) ACCGT | || A-CG- Score=6 ACCGT || | AC-G- Score=6
同上，只是现在打开缺口扣0.5分，延长缺口扣0.1分。
>>> for a in pairwise2.align.globalms("ACCGT", "ACG", 2, -1, -.5, -.1): ... print(format_alignment(*a)) ACCGT | || A-CG- Score=5 ACCGT || | AC-G- Score=5
请注意，您可以使用关键字来增加可读性，例如：
>>> a = pairwise2.align.globalms("ACGT", "ACG", match=2, mismatch=-1, open=-.5, ... extend=-.1)
根据处罚，一个序列中的缺口可能会跟随另一个序列中的缺口。如果您不喜欢这种行为，请增加缺口开放处罚：
>>> for a in pairwise2.align.globalms("A", "T", 5, -4, -1, -.1): ... print(format_alignment(*a)) A- -T Score=-2 >>> for a in pairwise2.align.globalms("A", "T", 5, -4, -3, -.1): ... print(format_alignment(*a)) A . T Score=-4
对齐功能还可以使用Biopython中已包含的已知矩阵（在
Bio.Align.substitution_matrices):>>> from Bio.Align import substitution_matrices >>> matrix = substitution_matrices.load("BLOSUM62") >>> for a in pairwise2.align.globaldx("KEVLA", "EVL", matrix): ... print(format_alignment(*a)) KEVLA ||| -EVL- Score=13
与参数
c您可以定义自己的匹配和差距函数。例如，定义仿射对数间隙函数并使用它：>>> from math import log >>> def gap_function(x, y): # x is gap position in seq, y is gap length ... if y == 0: # No gap ... return 0 ... elif y == 1: # Gap open penalty ... return -2 ... return - (2 + y/4.0 + log(y)/2.0) ... >>> alignment = pairwise2.align.globalmc("ACCCCCGT", "ACG", 5, -4, ... gap_function, gap_function)
您可以为每个序列定义不同的间隙函数。自定义匹配函数必须获取要比较的两个残基并返回一个分数。
要查看函数参数的描述，请通过帮助函数查看该函数的文档字符串，例如类型 help(pairwise2.align.localds) 在Python提示符处。
- class Bio.pairwise2.Alignment(seqA, seqB, score, start, end)
基类：
tuple- __getnewargs__()
将自我返回为一个简单的二元组。 由复制和腌制使用。
- __match_args__ = ('seqA', 'seqB', 'score', 'start', 'end')
- static __new__(_cls, seqA, seqB, score, start, end)
创建对齐的新实例（seqA、seqB、分数、开始、结束）
- __replace__(**kwds)
返回新的对齐对象，用新值替换指定字段
- __repr__()
返回格式良好的表示字符串
- __slots__ = ()
- end
字段号4的收件箱
- score
字段2的收件箱
- seqA
字段号0的收件箱
- seqB
字段号1的收件箱
- start
字段号3的收件箱
- class Bio.pairwise2.identity_match(match=1, mismatch=0)
基类：
object创建匹配函数以用于对齐。
匹配和错配是当两个残基相等或不相等时给出的分数。 默认情况下，匹配为1，不匹配为0。
- __init__(match=1, mismatch=0)
初始化课程。
- __call__(charA, charB)
调用已创建的匹配函数实例。
- __firstlineno__ = 1256
- __static_attributes__ = ('match', 'mismatch')
- class Bio.pairwise2.dictionary_match(score_dict, symmetric=1)
基类：
object创建匹配函数以用于对齐。
- 属性：
分数_dict - 一个字典，其中键是二元组（残基1、残基2），值是这些残基之间的匹配分数。
对称 - 指示分数是否对称的标志。
- __init__(score_dict, symmetric=1)
初始化课程。
- __call__(charA, charB)
调用已经创建的字典匹配实例。
- __firstlineno__ = 1275
- __static_attributes__ = ('score_dict', 'symmetric')
- class Bio.pairwise2.affine_penalty(open, extend, penalize_extend_when_opening=0)
基类：
object创建用于对齐的间隙函数。
- __init__(open, extend, penalize_extend_when_opening=0)
初始化课程。
- __call__(index, length)
调用已创建的间隙函数实例。
- __firstlineno__ = 1301
- __static_attributes__ = ('extend', 'open', 'penalize_extend_when_opening')
- Bio.pairwise2.calc_affine_penalty(length, open, extend, penalize_extend_when_opening)
计算差距函数的罚分。
- Bio.pairwise2.print_matrix(matrix)
打印一个矩阵以供调试。
- Bio.pairwise2.format_alignment(align1, align2, score, begin, end, full_sequences=False)
将对齐方式漂亮地格式化为字符串。
重要信息：间隙符号必须是“-”（或 ['-'] 列表）！
由于Biopython 1.71相同的匹配用管道字符显示，不匹配用点显示，间隙用空间显示。
之前的版本仅使用管道字符来指示对齐的区域（匹配、不匹配和间隙）。
此外，在局部比对中，如果比对不包括整个序列，则现在仅示出比对部分以及比对序列的起始位置。起始位置是基于1的;因此起始位置n是序列中的第n个碱基/氨基酸。 un-aligned 顺序
注意：这与对齐的开始/结束值不同，后者给出了对齐中碱基/氨基酸的Python指数（以0为基础） aligned 序列的
如果你想恢复“历史”行为，这意味着显示整个序列（包括未对齐的部分），使用
full_sequences=True.在这种情况下，未对齐的前半部分和后半部分也由匹配线中的空白指示。