在给定比对参数的情况下，是否存在可以计算比对序列得分的功能？
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我尝试对已经对齐的序列评分。
说吧
seq1 = \'PAVKDLGAEG-ASDKGT--SHVVY----------TI-QLASTFE\'
seq2 = \'PAVEDLGATG-ANDKGT--LYNIYARNTEGHPRSTV-QLGSTFE\'
substitution matrix : blosum62
gap open penalty : -5
gap extension penalty : -1
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缮淳彼誊
值得4分）。它没有间隙，它只是矩阵的一个三角形（因此它可能是（\'T \'，\'A \'）但不是（\'A \'，\'T \'）。Biopython中有一些辅助函数，包括Bio.Pairwise中的一些辅助函数，但这是我想出的答案：from Bio.SubsMat import MatrixInfo def score_match(pair, matrix): if pair not in matrix: return matrix[(tuple(reversed(pair)))] else: return matrix[pair] def score_pairwise(seq1, seq2, matrix, gap_s, gap_e): score = 0 gap = False for i in range(len(seq1)): pair = (seq1[i], seq2[i]) if not gap: if \'-\' in pair: gap = True score += gap_s else: score += score_match(pair, matrix) else: if \'-\' not in pair: gap = False score += score_match(pair, matrix) else: score += gap_e return score seq1 = \'PAVKDLGAEG-ASDKGT--SHVVY----------TI-QLASTFE\' seq2 = \'PAVEDLGATG-ANDKGT--LYNIYARNTEGHPRSTV-QLGSTFE\' blosum = MatrixInfo.blosum62 score_pairwise(seq1, seq2, blosum, -5, -1)厢界山攀
，也就是说肯定要超过276次。 另一件事要花很多时间：每个ѭ5都会创建一个新的整数并将名称分数绑定到该新对象。每个绑定所花费的时间是生成器立即将其添加到当前数量的整数流所不存在的时间。from Bio.SubsMat.MatrixInfo import blosum62 as blosum from itertools import izip blosum.update(((b,a),val) for (a,b),val in blosum.items()) def score_pairwise(seq1, seq2, matrix, gap_s, gap_e, gap = True): for A,B in izip(seq1, seq2): diag = (\'-\'==A) or (\'-\'==B) yield (gap_e if gap else gap_s) if diag else matrix[(A,B)] gap = diag seq1 = \'PAVKDLGAEG-ASDKGT--SHVVY----------TI-QLASTFE\' seq2 = \'PAVEDLGATG-ANDKGT--LYNIYARNTEGHPRSTV-QLGSTFE\' print sum(score_pairwise(seq1, seq2, blosum, -5, -1))