ΣΗΜΑΝΤΙΚΟ Προσπαθήστε να λύσετε τις ασκήσεις 1,2,3,4,5 χωρίς for και while. Εκτός από τη 5 δεν θα κοπεί βαθμός αν χρησιμοποιήσετε for. Αν κάνετε τη 3 χωρίς for, bonus 10 βαθμούς (Δηλαδή θα πάρει 20/10).
Φτιάξτε μία συνάρτηση που θα παίρνει δύο ορίσματα Χ, Υ. Θα επιστρέφει έναν πίνακα numpy με διαστάσεις Χ και Υ όπου το στοιχείο i,j του πίνακα θα είναι ίσο με ij. Το i θα παίρνει τιμές από το 1 μέχρι ΚΑΙ το Χ, το j θα παίρνει τιμές από το 1 μέχρι ΚΑΙ το Υ.
Φτιάξτε μία συνάρτηση η οποία θα παίρνει έναν numpy πίνακα και θα επιστρέφει έναν νέο πίνακα, όπου όλα τα στοιχεία θα είναι 0 εκτός τα στοιχεία της περιμέτρου τα οποία θα είναι τα ίδια. Δηλαδή αν έχουμε τον πίνακα:
Α = np.array([
[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,0,1,2],
[3,4,5,6],])Τότε ο πίνακας που θα επιστρέφει η συνάρτησή σας θα πρέπει να είναι:
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 0, 0, 8],
[9, 0, 0, 2],
[3, 4, 5, 6]])Φτιάξτε μία συνάρτηση η οποία θα παίρνει έναν πίνακα numpy 9X9. Η συνάρτηση θα πρέπει να επιστρέφει True/False ανάλογα με το αν ο πίνακας περιέχει ένα λυμένο sudoku ή όχι.
Ένα λυμένο sudoku είναι παρακάτω (το έκλεψα από την Άσπα):
import numpy as np
valid_sudoku_matrix = np.array([
[4,3,5,2,6,9,7,8,1],
[6,8,2,5,7,1,4,9,3],
[1,9,7,8,3,4,5,6,2],
[8,2,6,1,9,5,3,4,7],
[3,7,4,6,8,2,9,1,5],
[9,5,1,7,4,3,6,2,8],
[5,1,9,3,2,6,8,7,4],
[2,4,8,9,5,7,1,3,6],
[7,6,3,4,1,8,2,5,9]])Και ένα παράδειγμα sudoku που είναι λάθος!:
this_is_not_a_sudoku = np.array([
[1,2,3,4,5,6,7,8,9],
[2,3,4,5,6,7,8,9,1],
[3,4,5,6,7,8,9,1,2],
[4,5,6,7,8,9,1,2,3],
[5,6,7,8,9,1,2,3,4],
[6,7,8,9,1,2,3,4,5],
[7,8,9,1,2,3,4,5,6],
[8,9,1,2,3,4,5,6,7],
[9,1,2,3,4,5,6,7,8],
])Η συνάρτησή σας θα πρέπει να βγάζει False στο this_is_not_a_sudoku και True στο valid_sudoku_matrix.
ΠΡΟΣΟΧΗ Αν κάνετε αυτή την άσκηση χωρίς for (ή while), bonus 10 βαθμούς (Δηλαδή θα πάρει 20/10).
Φτιάξτε 10.000 τυχαίους πίνακες 3Χ3 όπου ο κάθε ένας να έχει 4 φορές το 0 και 5 φορές το 1. Αν ο κάθε πίνακας ήταν το αποτέλεσμα ενός παιχνιδιού τρίλιζας, τότε ποιό από τα παρακάτω ενδεχόμενα συμβαίνει τις περισσότερες φορές; (1) κερδίζει το "0", (2) κερδίζει το "1", (3) κερδίζουν και οι δύο, ή (4) δεν κερδίζει κανένας;
Παράδειγματα:
Κερδίζει το 1
1 1 0
0 1 1
0 0 1
Κερδίζει το 0
0 1 1
1 0 1
1 0 0
Κερδίζουν και οι δύο:
0 0 0
1 1 1
0 1 1
Δεν κερδίζει κανένας:
1 0 1
0 0 1
1 1 0
Φτιάξτε μία συνάρτηση η οποία θα παίρνει έναν numpy από ακέραιους. Θα επιστρέφει έναν νέο numpy πίνακα όπου οι μονοί αριθμοί θα έχουν μετατραπεί σε άρτιοι προσθέτοντάς τους κατά 1 και οι άρτιοι θα έχουν μετατραπεί σε μονούς αφαιρώντας τους κατά 1. Για παράδειγμα:
Έστω ότι ο αρχικός πίνακας είναι:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])Η συνάρτηση πρέπει να επιστρέφει:
array([[2, 1, 4],
[3, 6, 5]])Απαργορεύεται η χρήση for και while (και οποιοδίποτε iteration σε όλα τα στοιχεία του πίνακα)
Για αυτή την άσκηση θα χρειαστεί να κατεβάσετε από το Human Genome Resources at NCBI το αρχείο RefSeq Reference Genome Annotation GRCh38. Μπορείτε να το κάνετε και με την εντολή:
wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/H_sapiens/annotation/GRCh38_latest/refseq_identifiers/GRCh38_latest_genomic.gff.gzΣτη συνέχεια με τον παρακάτω κώδικα μπορείτε να φτιάξετε ένα αρχείο που περιέχει μόνο τα ονόματα των αρχείων, τη θέση της αρχής τους και τη θέση του τέλους τους:
import gzip
fn = 'GRCh38_latest_genomic.gff.gz'
with gzip.open(fn, 'rt') as f1, open('genes.csv', 'w') as f2:
for l in f1:
if l[0] == '#':
continue
ls = l.split()
if ls[1] != 'BestRefSeq' or ls[2] != 'gene':
continue
data = {y[0]: y[1] for y in [x.split('=') for x in ls[8].split(';')]}
start = ls[3]
end = ls[4]
name = data['Name']
f2.write('\t'.join([name, start, end])+'\n')Για να επιβεβαιώσετε ότι έτρεξε σωστά μπορείτε να κάνετε:
head genes.csvΤο αποτέλεσμα πρέπει να είναι:
MIR6859-1 17369 17436
MIR1302-2 30366 30503
FAM138A 34611 36081
OR4F5 69091 70008
LOC729737 134773 140566
MIR6859-2 187891 187958
OR4F29 450740 451678
LOC100132287 490756 495445
LOC101928626 627380 629009
MIR6723 632325 632413
Το αρχείο έχει τρεις στήλες. Η πρώτη είναι το όνομα του γονιδίου, η δεύτερη η αρχή τους και η τρίτη το τέλος του. Το μέγεθος του γονιδίου ορίζεται ως τέλος-αρχή. Φτιάχτε ένα ιστόγραμμα με τα μεγέθη όλων των γονιδίων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη matplotlib τη seaborn ή όποια άλλη βιβλιοθήκη θέλετε. Δοκιμάστε τα παρακάτω:
- Κάντε ένα απλό histogram μόνο για τα γονίδια που έχουν μέγεθος <200.
- Κάντε ένα histogram με όλα τα γονίδια αλλά ο άξονας y να έχει λογαριθμική κλίμακα (
ax.set_yscale('log'))
Για αυτή την άσκηση πρέπει να εγκαταστήσετε τη βιβλιοθήκη requests. Αυτό μπορείτε να το κάνετε με την ακόλουθη εντολή:
pip install requestsΣτη συνέχεια δίνεται ο παρακάτω κώδικας ο οποίος επιστρέφει πόσα paper έχουν δημοσιευθεί στο pubmed κατά τη διάρκεια κάποιου χρόνου τα οποία να περιέχουν στο abstract τους μία λέξη.
import requests
def pubmed_results(year, search):
url_p = 'https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/search?query=(ABSTRACT:%22{search}%22)+AND+(FIRST_PDATE:[{year}-01-01+TO+{year}-12-31])&format=JSON'
url = url_p.format(
year = year,
search = search,
)
r = requests.get(url)
if not r.ok:
r.raise_for_status()
j = r.json()
hit_count = int(j['hitCount'])
return hit_countΓια παράδειγμα: Πόσα paper δημοσιεύτηκαν το 2013 που είχαν στο abstract τους τη λέξη "CRISPR";
pubmed_results(2013, "CRISPR")
>>> 255Χρησιμοποιώντας τον κώδικα αυτό, φτιάξτε ένα barplot το οποίο να εμφανίζει για κάθε χρονιά από το 2000 μέχρι το 2018 το πλήθος από papers που έχουν δημοσιευθεί για τους όρους: "python" και "perl". Προσοχή, θα πρέπει να φτιάξετε ΕΝΑ plot! To plot σας θα πρέπει να έχει (περίπου) αυτή το μορφή:
Με τα ίδια δεδομένα με την άσκηση 7, φτιάχτε ένα scatter plot. Στον άξονα x θα είναι οι χρονιές (2010, 2011, ..., 2018). Στο άξονα y θα είναι το πλήθος από publications. Βάλτε μπλε τελίτσες για python και κόκκινες για perl. Στη συνέχεια πλοτάρετε τα regression lines. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη seaborn για αυτό. Προσοχή θα πρέπει να κάνετε ένα plot με 2 regression lines (μπλε και κόκκινη αντίστοιχα). Η μορφή του plot σας θα πρέπει να είναι (περίπου) έτσι:
Προφανώς θα θυμάστε την άσκηση 18 από τη 4η σειρά ασκήσεων. Ας υποθέσουμε λοιπόν ότι έχετε έτοιμη κάποια συνάρτηση f(N, pAA, pAB, pBB, T) η οποία βρίσκει την ελάχιστη συχνότητα p που πρέπει να έχει ένα αλληλόμορφο (το B π.χ.) έτσι ώστε να μπορούμε να επιβεβαιώσουμε τη συσχέτισή του με την ασθένεια σε έναν πληθυσμό με N άτομα, με False Discovery Rate = 0.05 μετά από T επαναλήψεις. Τα pAA, pAB, pBB είναι οι πιθανότητες να έχει την ασθένεια ένας άνθρωπος του πληθυσμού δεδομένου ότι ο γονότυπός του είναι Α/Α, Α/Β και Β/Β αντίστοιχα. Φτιάχνουμε τώρα μία δεύτερη συνάρτηση:
def f2(pAA, m):
return f(1000, pAA, pAA + (pAA*m), pAA + (pAA*2*m), 2000)Δηλαδή αυτή η συνάρτηση παίρνει δύο παραμέτρους. Το pAA και το m. Το m είναι πόσο αυξημένες είναι οι πιθανότητες (ποσοστιαία) να έχει την ασθένεια ο ΑΒ από τον ΑΑ. ο ΒΒ θεωρείται ότι έχει διπλάσια αύξηση της πιθανότητας από τον ΑΒ. Για παράδειγμα, αν pAA=0.1 και m=0.2, τότε η πιθανότητα ο AB να έχει την ασθένεια είναι 20% μεγαλύτερη από τον ΑΑ (άρα 0.1+(0.1*0.2)) και η πιθανότητα ο ΒΒ να έχει την ασθένεια είναι 2*20% μεγαλύτερη από τον ΑΑ (άρα 0.1+(0.1*2*0.2)). Η συνάρτηση επιστρέφει ό,τι και η f. Φτιάχνουμνε τώρα τον παρακάτω κώδικα:
import np
def f3():
for pAA in np.arange(0.05, 0.2, 0.01):
for m in np.arange(0.1, 2, 0.1):
p = f2(pAA, m)
print ('m={}'.format(m), ' p={}'.format(p), 'pAA={}'.format(pAA))Η συνάρτηση αυτή βρίσκει διάφορες τιμές του p για ένα εύρος του pAA (από το 0.05 μέχρι το 0.2 με βήμα 0.01) και του m (από το 0.1 μέχρι το 2 με βήμα 0.1) και τυπώνει τη τριπλέτα των τιμών (m,p,pAA). Εσείς θα πρέπει να τρέξετε τον κώδικα αυτόν με τις δικές σας υλοποιήσεις και θα πρέπει να κάνετε το εξής plot:
Για κάθε διαφορετική τιμή του pAA, φτιάξτε τη καμπύλη που σχηματίζεται αν βάλουμε στον άξονα χ τις τιμές του p και στον άξονα y τις τιμές του m για αυτό το pAA. Δηλαδή θα πρέπει να φτιάξετε τόσες καμπύλες όσες είναι και οι διαφορετικές τιμές του pAA. Κάθε καμπύλη θα πρέπει να έχει διαφορετικό χρώμα ανάλογα με τη τιμή του pAA (δικής σας επιλογής). Εννοείται ότι αν θέλετε να "πλοτάρετε" αυτές τις τιμές για μεγαλύτερο εύρος δεδομένων ή μεγαλύτερη πυκνότητα (δηλαδή μικρότερο step), μπορείτε να το κάνετε!
Για να κάνετε αυτή την άσκηση πρέπει να φορτώσετε στο pandas το αρχείο protein-coding_gene.txt το οποίο περιγράψαμε στη 3η σειρά ασκήσεων. Επειδή έχει αλλάξει πρόσφατα αυτό το αρχείο κατεβάστε μια παλαιότερη έκδοση με αυτόν τον τρόπο:
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"Μπορείτε να φορτώσετε αυτό το αρχείο ως εξής:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('protein-coding_gene.txt', sep='\t')Το αρχείο αυτό περιέχει μία στήλη με τίτλο "Cosmic". Κάποιες από τις τιμές αυτής της στήλης είναι NaN (Not a Number). Μπορείτε να βρείτε ποιες τιμές είναι Nan με τη συνάρτηση isnull. Πόσα είναι λοιπόν τα γονίδια που ΔΕΝ έχουν NaN τιμές στη στήλη Cosmic; H Cosmic είναι μία βάση δεδομένων που περιέχει μεταλλάξεις που έχουν συσχετιστεί με τον καρκίνο. Απαντήστε επίσης στην ερώτηση: Πόσο είναι το ποσοστό των γονιδίων που υπάρχουν στη Cosmic;
(Επίσης χρειάζεστε το αρχείο protein-coding_gene.txt)
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"Το αρχείο αυτό έχει τη στήλη gene_family. Πόσες διαφορετικές τιμές παίρνει αυτή η στήλη; Ποιες είναι οι 10 ποιο κοινές τιμές αυτής της στήλης; (Hint value_counts). Φτιάξτε ένα bar πλοτ με τις συχνότητες αυτές. Το πλοτ που θα βγάζετε πρέπει να είναι αυτό (ή παρόμοιο): https://imgur.com/a/MlPyh8A
(Επίσης χρειάζεστε το αρχείο protein-coding_gene.txt)
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"Το αρχείο επίσης έχει τη στήλη date_modified, η οποία περιέχει το πότε έγινε η τελευταία αλλαγή στα στοιχεία αυτού του γονιδίου. ΠΡΟΣΟΧΗ! Ο τύπος της τιμής αυτής είναι string. Θα πρέπει να τη μετατρέψετε σε date. Αυτό γίνεται με τη συνάρτηση to_datetime. Ποιο είναι το όνομα του γονιδίου (στήλη name) το οποίο έχει αλλαχθεί πιο πρόσφατα;
(Επίσης χρειάζεστε το αρχείο protein-coding_gene.txt)
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"Η στήλη pubmed_id περιέχει λίστα από pubmed_ids (duh..) με δημοσιεύσεις για τα γονίδια αυτά. Για παράδειγμα:
df['pubmed_id'][:10]Τυπώνει:
0 2591067
1 11815617|11072063
2 2408344|9697696
3 16298998
4 10854427|18630988
5 10854428|20971946
6 10430883
7 11062474|12196509
8 12623130|17762044
9 8063807
Name: pubmed_id, dtype: object
Αν πάρουμε το πρώτο (2591067) βλέπουμε ότι αντιστοιχεί σε αυτή τη δημοσίευση: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2591067
Αν δηλαδή προσθέσουμε στο string: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ το id τότε θα πάρουμε το link το οποίο μας πάει στο pubmed με τη δημοσίευση.
Φτιάξτε μία καινούργια στήλη στο DataFrame το οποίο να έχει το link με τη πιο πρόσφατη δημοσίευση για κάθε γονίδιο. Θεωρήστε ότι όσο πιο μεγάλο είναι ένα id, τόσο πιο πρόσφατη η δημοσίευση. Αν ένα γονίδιο δεν έχει pubmed_id τότε πρέπει να έχει τη τιμή None. Ονομάστε τη καινούργια στήλη: pubmed_link.
Για επαλήθευση, αν τρέξετε το παρακάτω:
df['pubmed_link'][:10]Θα πρέπει να να τυπώσει:
0 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2591067
1 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11815617
2 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9697696
3 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16298998
4 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18630988
5 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20971946
6 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10430883
7 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12196509
8 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17762044
9 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8063807
(Επίσης χρειάζεστε το αρχείο protein-coding_gene.txt)
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"- Πάρτε τις 10 ποιο κοινές τιμές της στήλης
gene_family. - Για κάθε μία από αυτές υπολογίστε το πιο πρόσφατο και πιο παλιό
date_modified
Το αποτέλεσμα πρέπει να είναι:
max min
gene_family
Ankyrin repeat domain containing 2018-12-06 2013-01-10
Armadillo-like helical domain containing 2018-12-06 2008-08-01
Basic helix-loop-helix proteins 2018-12-06 2013-05-21
EF-hand domain containing 2018-12-06 2013-01-10
Endogenous ligands 2018-12-06 2013-02-28
RNA binding motif containing 2018-12-06 2013-02-12
Ring finger proteins 2018-12-06 2013-01-09
Solute carriers 2018-12-06 2014-11-19
WD repeat domain containing 2018-12-06 2013-01-09
Zinc fingers C2H2-type 2018-12-06 2013-01-08
(Επίσης χρειάζεστε το αρχείο protein-coding_gene.txt)
wget -O protein-coding_gene.txt "https://www.dropbox.com/s/c1fnpycsmqiumqd/efdd662887286b0ae3b49cacd8adc5f3.txt?dl=1"Το αρχείο περιέχει μία στήλη με το όνομα location. Για παράδειγμα:
df['location'][:10]Τυπώνει
0 19q13.43
1 10q11.23
2 12p13.31
3 12p13.31
4 1p35.1
5 22q13.2
6 3q22.3
7 12q13.13
8 12q24.31
9 3q25.1
Για παράδειγμα το 19q13.43 δηλώνει ότι το γονίδιο βρίσκεται στο μεγάλο (q) άκρο, του χρωμοσώματος 19.
Κάθε χρωμόσωμα έχει ένα μεγάλο (q) και ένα μικρό (p) άκρο. Συγκεκριμμένα:
Origin of p and q as chromosome arms: The symbol "p" was chosen to designate the short arm because "p" stands for "petit", "small" in French. The letter "q" was selected to signify the long arm merely because "q" is the next letter in the alphabet. πηγή
Θα πρέπει λοιπόν να φτιάξετε ένα pandas DataFrame το οποίο να περιέχει πόσα γονίδια υπάρχουν στο μεγάλο και πόσα στο μικρό άκρο κάθε χρωμοσώματος.
Για διευκόλυνσή σας σας δίνω το DataFrame το οποίο θα πρέπει να τυπώνει η υλοποίησή σας:
Genes
chromosome arm
1 p 1049
q 953
10 p 154
q 560
11 p 436
q 836
12 p 279
q 721
13 q 313
14 p 1
q 595
15 q 565
16 p 446
q 361
17 p 328
q 809
18 p 65
q 197
19 p 594
q 788
2 p 459
q 751
20 p 176
q 346
21 p 13
q 210
22 q 425
3 p 490
q 553
4 p 229
q 509
5 p 136
q 664
6 p 592
q 417
7 p 281
q 595
8 p 255
q 401
9 p 210
q 544
X p 329
q 503
Y p 13
q 32
mitochondria mitochondria 13
Φτιάξετε επίσηε ένα plot το οποίο θα περιέχει μία τελεία για κάθε χρωμόσωμα. Η Χ συντεταγμένη της τελείας θα είναι το πλήθος από γονίδια που έχει στο άκρο p και το Y θα είναι το πλήθος από γονίδια που έχει στο άκρο q. To plot σας θα πρέπει να είναι κάπως έτσι: https://imgur.com/a/bLvkt9u
Όπως βλέπετε από την άσκηση 16, υπάρχει το γονίδιο: FAM138A 34611 36081 το οποίο έχει όνομα FAM138A έχει αρχή: 34611 και τέλος: 36081.
Φτιάξτε μία κλάση με το όνομα Gene. Θα πρέπει να μπορώ να γράψω:
my_fabulous_gene = Gene(name='FAM138A', start=34611, end=36081)
print ('The name of my favorite gene is:', my_fabulous_gene.get_name())
>>> FAM138A
print (my_fabulous_gene)
>>> "Name: FAM138A Start:34611 End:36081"
Στη κλάσση της άσκησης 16 προσθέστε τη μέθοδο len η οποία καλείτε εσωτερικά σε οποιοδίποτε αντικείμενο κάνουμε len(). Για παράδειγμα:
class Country:
def __init__(self, name, population):
self.name = name
self.population = population
def __len__(self, ):
# Ορίζουμε αυθαίρετα ότι το μέγεθος μιας χώρας είναι ο πληθυσμός της.
return self.population
Greece = Country('Greece', 10000000)
print (len(Greece))
>>> 10000000Στη δική σας υλοποίηση η __len__ θα επιστρέφει το μήκος (end-position) του γονιδίου. Θα πρέπει δηλαδή να μπορώ να κάνω:
my_fabulous_gene = Gene(name='FAM138A', start=34611, end=36081)
print (len(my_fabulous_gene))
>>> 1470Φτιάξτε τη κλάση Gene_List η οποία θα διαχειρίζεται μία λίστα με γονίδια. Η αρχικοποίησή της θα γίνεται με το όνομα ενός αρχείου. Το αρχείο αυτό θα πρέπει να έχει το ίδιο φορμάτ όπως το αρχείο genes.csv στην άσκηση 6. Θα πρέπει δηλαδή να μπορώ να κάνω:
my_fabulous_gene_list = Gene_List('genes.csv')Η κλάση θα πρέπει να έχει υλοποιημένη τη __len__ η οποία θα περιέχει το πλήθος των γονιδίων που έχει το αρχείο:
print(len(my_fabulous_gene_list))
>>> 18646 Επίσης θα πρέπει να έχει υλοποιημένη τη μέθοδο get η οποία παίρνει το όνομα ενός γονιδίου και επιστρέφει ένα αντικείμενο της κλάσης Gene. Αν αυτό το γονίδιο δεν υπάρχει, τότε πετάει exception. Δηλαδή θα πρέπει να μπορώ να κάνω:
my_gene = my_fabulous_gene_list.get('FAM138A')
len(my_gene)
>>> 1470
print (my_fabulous_gene_list.get('FAM138A'))
>>> "Name: FAM138A Start:34611 End:36081"Πρσοσοχή στο αρχείο genes.csv, κάποια γονίδια υπάρχουν πολλές φορές (π.χ. το ABHD16A). Μπορείτε να αγνοήσετε αυτά τα γονίδια.
Δίνεται ο παρακάτω κώδικας:
import ftplib
def download_ftp(ip, directory, remote_filename, local_filename):
'''
Adapted from:
https://stackoverflow.com/questions/11573817/how-to-download-a-file-via-ftp-with-python-ftplib/11573992
'''
ftp = ftplib.FTP(ip)
ftp.login("", "")
ftp.cwd(directory)
with open(local_filename, 'wb') as f:
ftp.retrbinary('RETR {}'.format(remote_filename), f.write)
print (f'Downloading {remote_filename} completed!')
def download_GRCh38_genomic():
download_ftp(
ip = "ftp.ncbi.nlm.nih.gov",
directory = "/refseq/H_sapiens/annotation/GRCh38_latest/refseq_identifiers",
remote_filename = "GRCh38_latest_genomic.gff.gz",
local_filename = "GRCh38_latest_genomic.gff.gz"
)
download_GRCh38_genomic()Ο κώδικας αυτός κατεβάζει στον υπολογιστή σας το αρχείο GRCh38_latest_genomic.gff.gz που αναφέρεται στην άσκηση 6. Αλλάξτε λίγο τη κλάση Gene_List έτσι ώστε αν στην αρχικοποίηση δεν υπάρχει κανένα όρισμα, η κλάση να κατεβάζει το αρχείο (με τον κώδικα που δόθηκε παραπάνω), το αποσυμπιέζει και το μετατρέπει σε genes.csv (με τον κώδικα που δόθηκε στην άσκηση 6) και το φορτώνει (όπως στην άσκηση 18). Θα πρέπει δηλαδή να μπορώ να γράφω:
my_fabulous_gene_list = Gene_List() #Δεν έχει κανένα όρισμα η αρχικοποίηση. Κατεβάζει και φορτώνει το αρχείο GRCh38_latest_genomic.gff.gz
print (my_fabulous_gene_list.get('FAM138A'))
>>> "Name: FAM138A Start:34611 End:36081" Υλοποιήστε και τη static συνάρτηση download_ftp_arguments η οποία επιτρέφει τις παραμέτρους της συνάρτησης download_ftp. Θα πρέπει δηλαδή να μπορώ να γράφω:
parameters = Gene_List.download_ftp_arguments()
print (parameters)
## Τυπώνει:
{'ip': 'ftp.ncbi.nlm.nih.gov',
'directory': '/refseq/H_sapiens/annotation/GRCh38_latest/refseq_identifiers',
'remote_filename': 'GRCh38_latest_genomic.gff.gz',
'local_filename': 'GRCh38_latest_genomic.gff.gz'}
download_ftp(**parameters) # Κατεβάζει το αρχείο GRCh38_latest_genomic.gff.gz . Παρατηρούμε ότι στο αρχείο genes.csv έχει ονόματα γωνιδίων όπως: LOC729737, LOC105378586, κτλ. Αυτά είναι γονίδια το οποία δεν έχουν χαρακτηριστεί πλήρως και δεν τους έχεις δοθεί "επίσημο" όνομα. Τα ονόματα γονιδίων που ξεκινάν από LOC και ακολουθούντε από έναν αριθμό είναι "μη-χαρακτηρισμένα". Φτιάξτε μία κλάση με το όνομα Characterizable η οποία θα έχει μόνο μία μέθοδο με το όνομα is_characterized η οποία θα κοιτάει αν το όνομα του γονιδίου (το οποίο θα πρέπει να είναι στη μεταβλητή self.name) είναι "χαρακτηρισμένο" ή "μη-χαρακτηρισμένο". Η συνάρτηση θα επιστρέφει True/False ανάλογα (True αν είναι χαρακτηρισμένο). Στη συνέχεια κάντε τη κλάση Gene να κάνει inherit τη κλάση Characterizable. Στη συνέχεια χρησιμοποιώντας τη κλάση Gene_list απαντήστε στο ερώτημα πόσο είναι το ποσοστό των γονιδίων που ΔΕΝ είναι χαρακτηρισμένα. Θα πρέπει δηλαδή να μπορείτε να γράψετε:
my_fabulous_genes = Gene_List('genes.csv')
percentage = sum(not gene.is_chacterized() for gene in my_fabulous_genes) / len(my_fabulous_genes)
print ('The percentage of genes that are NOT characterized is {0.2%}'.format(percentage)Δίνεται ο παρακάτω κώδικας που δείχνει πως μπορείς να κάνεις iterate σε μία κλάση. Οι κλάσεις που έχουν αυτή την ιδιότητα ονομάζονται iterators. Ο παρακάτω iterator, κάνει iterate με τις λέξεις μίας πρότασης:
class Sentence:
def __init__(self, sentence):
self.l = sentence.split()
def __iter__(self,):
self.n = 0
return self
def __next__(self,):
if self.n == len(self.l):
raise StopIteration
self.n += 1
return self.l[self.n-1]
my_sentence = Sentence('So Long, and Thanks for All the Fish')
for word in my_sentence:
print (word)