echo_v1_12/0000775000175000017500000000000011732444066013065 5ustar andrewhcandrewhcecho_v1_12/hashing.cpp0000644000175000017500000000326511732444041015207 0ustar andrewhcandrewhc#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "KmerHashMap.hpp" using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // Initialize constants. Options opt(argc, argv); // Input reads with reverse complements. KmerHashMap KmerBin(opt.ihash_st, opt.ihash_ed, opt.nhash); // Read data. MMAPReads readfile(opt.readFName); // Construct hash bin. for(unsigned int i=opt.read_st; i myKmer; tr1::shared_ptr curRead(new DNASeq(readfile[i])); for(int pos=0; pos<=curRead->size()-opt.K; pos++) { Kmer kmer(curRead, pos, opt.K); if(myKmer.find(kmer)==myKmer.end()) { // new kmer -> insert myKmer[kmer]=KmerOccurrence(i, pos); } else { // existing kmer -> keep the one that is closest to the beginning of the read if(!orig) myKmer[kmer] = KmerOccurrence(i, pos); } } // Insert kmer back to KmerBin for(tr1::unordered_map::iterator mykmer = myKmer.begin(); mykmer != myKmer.end(); mykmer++) { KmerBin[mykmer->first].push_back(mykmer->second); } } // fpre is tmpDIR. // fsuf is the read start ID for the hash file. KmerBin.dump_binary(opt.fpre, opt.fsuf); return 0; } echo_v1_12/NeighborMerge.cpp0000644000175000017500000000375611732444041016310 0ustar andrewhcandrewhc#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "NeighborSet.hpp" using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // Initialize constants. Options opt(argc, argv); // Initialize Reads. MMAPReads readfile(opt.readFName); // Initialize output file. NeighborSetDumper NSDumper(opt.fpre, opt.fsuf); // Initialize NeighborSetLoaders vector > neighborLoader; for(size_t fiter=0; fiter(new NeighborSetLoader(opt.inputFNames[fiter]))); for(unsigned int readid = opt.read_st; readid > readNeighbors(new map); for(size_t fiter=0; fiter > newNeighbors = neighborLoader[fiter]->get(readid); for(map::iterator nn = newNeighbors->begin(); nn!=newNeighbors->end(); nn++) { map::iterator conflict = readNeighbors->find(nn->first); int seq_len2 = strlen(readfile[nn->first]); if(conflict==readNeighbors->end() || // No conflict ( nn->second!=conflict->second && nn->second.isBetter(conflict->second, seq_len, seq_len2) )) { // Different alignment and conflict resolution. (*readNeighbors)[nn->first] = nn->second; } } } NSDumper.dump(readid, *readNeighbors); } return 0; } echo_v1_12/log/0000775000175000017500000000000011732444041013637 5ustar andrewhcandrewhcecho_v1_12/sample_answer.txt0000644000175000017500000273772011732444041016477 0ustar andrewhcandrewhcGGTACTTTTATTTTCGTAGCTGTGGGCAACATTCAAATACTAAGCGAAGCTCCGGCATGAAGTGCTTATGGACTGT TTGATACAATTGTTCCCGATGGCTTAAGTGTTGGCCGCGTTCGTCTTAAAAAATTTTACGTTATCTTACTGCGCAA CTGTTGGCGCACTGCCGACTGATACTGCGGCGTAGGTGTTTTCTGCTGCTCCTGTGACTGTTGCTGATGGTACTCT GCCGCGCAATAGGAAGCTAGACTATATAATGACTGCAACGAAAATTGTAAATTCCAATTAAAAGGATATTATTGTG ATAATCGCTTCCTCTGCCATCCAAATATCACAGTCCCCAAAGCCTGCGCGTGGGCGCTCTCGATACACGGCGGCGA GAACATTTGTCTTAACGATCAGGAGAGGAGCCTATACGTAATTATAAGCCCCAGACTCAGACTTACAACTATTATC CGAGGACTAGTTTGAGCTGCACCGGCAGCTTCGTAGTAGCTACCTGCTATGGGACGAAAGTCATCCTCCAGCGGCG AAACTAATTCAGGGTCACTTAACGCCCTGGCGTGTCTGCCAGCTGCTGCGGTCTATAAATGGCAGCTTCGCGACTG TTACCAAATTAAACACATACACATATTAACTAGCAAGGGTGCGTAGCAAAGGTGAGCAAAAAATGGCATTTAGACA CTCGAAGCGCGCGCAGTGTGCGGTGCAAATGAGGAGGGTGTAGCTGTACCGGTGGGAATAGTGGGGACAGTAGTTA TAGCAATGTAATGATATATACAGCGTCAGCAAAGTTACACACTTTTTTGCGTCGTGACAGGGATCAAAAGCTATGC GGACTTGATGCATCCAAATCATACTTGTAATTTTATTATTTTCAAAGACTCGGTGCACCAATTACGCCTTTTATTA CGATCGCACGTTTAACTGATCGTGACCCTTCCACACAAATCCATCACGATCGCTGACCAAATTCATTGAAATGTAT CTCTTCTACAGATTCTTCTAAGTTATCCGGGAGAGTACCGCCAGTGATAGGCCAGCTAATATTGCTATAGTCAATG CTTGCTTCGAGTGCCATGCATGTTATGCTGGCTGGCGGCAAAACTTGCAGTACTCCCGATATATTTACACCACGTT AAAACCATATAATTATTTATGATTTTATGTAATGTTTTCATGTATTTTCGCGTAGTGACTTTATACCCTTTACCCG AAATGAAGCGCCGATCGGCGGGAAATATTTCTAAAAGAGGATATCGTTTACGGTGGGAAGATTAAAAATAAAGGAT ACAAATATTACAAAATCAGAGCTTTAATAGTAACTAAATTGTTTAAACAAACTTATACAGATCGCTCATCTTGCAT GCAGTCAATTGAAGAGAATAAAAAACGCGAAAAAGGGTAAATAAGTTGATTCCCAGAATTGAGACGGTCTCTGCAA ACAAAGTCCTCAACAATAACAACCACATCCACATTTCCTCCAACGACAACAACAAAACTTGCAAGGTATTTTACCT GTTTTAAACGACAATACAGACTGAGAAAATACAAATAATTGTATTATTTATGCGTAAAGACTTCATGAGCAATCAT GTAAATTCCAATTAAAAGGATATTATTGTGCGATTTCACTTTAATTCTTATTTCAAAAAAGTTAATTATTAGTTGA TACCTTTAGACAGTCATTTTCGGTAGTATTTATATGGATGAGAAAATGATCGGCATTTTAAATATATAATCTCGTT CCTTATTATTCTCTGCATCATTTTCTTCCAACACAGACTCTTCATTTTCTAATGGTTCTACTGGAACAACGCCAGT ACCAAAACCGCTGATCGACTCCCAGGAGGACATTGCAAAGGTAACTCAAAAGAACATGAATTCGAAGACAAACTGA AATTATTCCCAATGTATTGGTATTAAAACTAAAATTTTACGCTGTGATAGCATTCAATAAAACAGCACAAAAGAGC CCCAAGATCTGGTAAATCGTCAGATTACTTGCCACTTTATAGAGTCGGGAACGCTTTCTTAAACCATTTACATACT ATTAAATCCCAAAAATAAACGCATATGCGCAAATAGGTATTAAACATTATTATTATTTGGAGAAAAGATTGTTCGA TTAAATGAGTGTTTGGTTTTTTGGGAACACATTTTGGAATCACGAGAATCACGCAGGAATATAATGTCAATTGTTC CAACAAATGCCAGTACAGTCTCGGTTTTCCTTCTGCATTTGCCACCAGCGCAGACCGCGGCAACTGCCGTCCCGTC ATTAGACATATCCATTGCTACTCGCATGTAGAGATTTCCACTTATGTTTTCTCTACTTTCAGCAACCGAGAAGAGA TATAGCTTTTGATCTGGCTTCGAAGTACAATACGAAGCGTACAAAGTGGTATTGTTCAGTGGAGCAGACTGTCTGA TAAACAAATTAATTGAAACATTTTCATATACGACACCGATAAAAGGCAAACAAAACTAAATCAAATTTTTCGCACA GAAGCCGATTTGAAACTTTTGGGTTTTACCCGCTGACACTGGTGGCTGATAGGTTGAGGTGCTAGGGCCTAGGGCA ATGCCACGCCAAATAGCCGCGCAATAGGAAGCTAGACTATATAATGACTGCAACGAAAATTGTAAATTCCAATTAA CTGCTGCGGCATTCAGCTGTCTTTTTAATTCAGGTACTGATAAAACCATGATATCGCCCATATTCGTTAAACATAT TTGATCAAAGTTTTAAAGGTATATGTATTTATGATCAGTTTAAACAGCGTCCTTAGAAAAAAATTCAGTCATTACA TTGATGCCAGCAAAATTCCAAGCAACTCATTATGTTACATGCTCTTTTCTCTCATACAACGCATACTGCGCTATCT GCAGCGATCATCTTCAGGACGCCTGCTCCAGGCAAGTTCTTCGAATTCCTTACGCGAAATAATTCAGGAAGAGCGC GGACGAACGAGATTATATATTTAAAATGCCGATCATTTTCTCATCCATATAAATACTACCGAAAATGACTGTCTAA ATTTATTGTAACGAAGTACAAAGATCATTCTAGAAAATCACTCATACAAACCTCTAAGGCTCAAAACCGAGGTATG TCCGTACCGCAGCCCAAAGTAATTCCGTGGGCAGTCACTACGCCGAACCGGTTACTGATAACTCGGAGGTCAAGAA CACTGTTCAATAGGTATTGGGTTTCAAGCAAAGAAAACTGTTGACAGGATGAAGTCAACAATCAACACCAACCAAA AAAGTAGTTGCTTTCCGTCGTGCTGTCATGTCCGTTAGAGGCAATACTATACTGGGATATCAACTTGCCGGGATAG GCACTTGACTGTAGTCAGTCCACTCGTGGGAAACGTAAAAAGTGGCTGTGATGGGACAGCCGTTTGGATTGACGCG CAAAAAATTATATTAGCCTAATACCTAAATGCGTTCTTGGTGTGTGGACTTGATGCATCCAAATCATACTTGTAAT CTTTTAATTTAAATTAATTTGATAAGCACCAGGGCAACAGTAGACTGCAACAATGACCAGATCGGCCTGAACCACT ACTACTCTTGCCAACGACTTAGCAACTTGTTGTAGTTTCGATTGGAGAAAAGGATTTGAACTATAAGTAAGGTGAT TAAAATTAAAAGCGTGTTTCAAATTAATTGTAGAATATTTCGTAAAATGAAATTGCAAACTTTTTTAGCACGAAAT CGCTTATTATACCTGCGGGTTCTAACCGCTTCTAAAAGAATGAATGCCGAAAAGGGTGAGAATTCGCAACATACTG AGCTACAAAATTGTTGGGCTCAGTACAAAAGAACATAAGAAACCTTTAAACTTGTGCACTAACAACATATCGAAAT GAAGGCCCATCATTCAACAAGCACTTCATAGACCAACAGTCGCAACTTTCATCACATCTACTAGCGTTACTACAAC GTCGCATTAGCAATAAGGCTACCATATCTTGTGTGCTCTATAGCAAACAACAATCCATACTGGAGACGGAACGGAG TAAAACACAATTTTTTTTAATATTATACTGGGTGATGATACCCGGTGCGACTTAGATGTGTCACTGCTGCCTGGCC ATATTATTAACCAACTTATAAGTAATTAGAAGTGAAAGAAATAAAATAAATATTGAAAAGACTTCCAACTTTATCC CTCCTTTTGAACTGAAGCTTGGTTGATTTTGTGAGTGTCTTTTTCCACAGCATATTTTTGTGTATTTTTATCCTAT GCCAGTCGCCTTTCAACGTAATCGCGGATCAGTCATAAACCGATTTTCATGAAGCTTGTAATATATCATATTTACA TTTGGGTTCAATTCTCGCGAGGCCGTGGTTCAGAGACTATTTCCGTTACCTTTTTTTTTTTTTATCGTTACATCAA CTTCCTCTGCCATCCAAATATCACAGTCCCCAAAGCCTGCGCGTGGGCGCTCTCGATACACGGCGGCGACGTTAAA TTTCTACAAATTTTACAAAATAATAAGTACAAAAGATGGATGAAAAGATTGAAGCGATTAGCACAAGAAATTAGCT CCCCGGTTCCTGTTGTTGTTTCTAGATGAGGTTTGTCGATATAGTTGTTTATGAAAAGGTTTGAGTTGGTAGGGTC GCTCAATTCAATTAAATAGCTAAGCACTTGTTGCGACTAAACTGGATTCTCCACATTCTTGCGTAGCTGTGTGATT TCGAAGAACTTGCCTGGAGCAGGCGTCCTGAAGATGATCGCTGCATGACCCAGCTTACCTCGTTATTGATTTTTGC TGCATGGCACTCGAAGCAAGCTGGGGCCTAGTATCTGGTGGGACTGCGCACGGCTTAGTTCTCTTTGACTTCAAAA GTACTTGATTGCTCTGGTTGGTCCTGGTCGATCGACCCTTGCGAAGCTTTCTAAATGACTCCCTCAATGATTTCTT TTTGTGTTCTATTAATACAGAGGAAACCATTGGTGAGTAATCATTTATTTACTAACATTATTCCACCTATTTTAAT ACCCCAGACGGCAAAGCTGGAATTGCACCATAAATTGGAAACCGATTTTGATGTTGTAAAACGCTTCGAGGGCGAA CAATTGTTGTTGCTGATGCACGTATGAGTGGTAGCCGGGTAGATGATTATAGTTAGGGTTGCCGTATGGCTGTTGA ACAACTTCATCACATGCGTAGGTTTCCTTATTATTCTCTGCATCATTTTCTTCCAACACAGACTCTTCATTTTCTA GTAAAAACTAACGAGAATGCATACCAACACTTAATAGTTTACGAGAAAAAGCGGCGAAAGCGTAATATTTGAAATA TTCGGCAACATAATTCTTATAAAAATTTACTTTTTAAAAACTTGATTTTAAGTATACGCACCAAACAACTTTAAAT AGCATGCTCATGCGTACCTATATTTCGAATCACCTAAACGTTATCTTATGAATAGTCATGCAATATATGTGAGTAA AGTCGCCTTTCAACGTAATCGCGGATCAGTCATAAACCGATTTTCATGAAGCTTGTAATATATCATATTTACAAAC TTGAAAGTCGAGTAACCATAAATTTTTGGCGAAACATCCAACCGAAAAGTAGTCAACACTGAAGAAGATTTACATC TTGTATTTTTATACAAAAAAAGTTTTAAGAAGTTGCTATCAGATCTCGTTATGAGTTGATTTTGTTTGATTCATAT TGGCACTGTATATGATGTCTTCTTCTGAACTGCAGCGTATTGCTTTAGCCACGTCCAGAGTCGTGCAACCCACTGG CTCTCAACGAATCTACAATACTATTGTATATACTATACTATATACTATACGAGTAACGGAGTAACGGAGGAGAATG TACAATTAAAGTTGTAGGTTTTACGGTTGCTATAAACGGAACTGGTATTTGTCGAATAAAAGAATTTATGATTTCT AGTTGCAGTTAAACAATATATATTGTTATTTTTATTTGTTTATAGGAAGCCTACTTGGATAAGACACGAAAACCCT TGCTGAACACTATTTCTTCCAACGTTTTCCTCTGCAGGCCTTGTGCATATTGAAATGCCTGATGGATTTTTAATTT AACGGTCTTATGACCGTATGACTCTATGCCAGTCGTAAATTGGTTGCTGCTCAATAAACACTGTTTTTGAGCCAAT CGCACCCTTGCTAGTTAATATGTGTATGTGTTTAATTTGGTAAACGGAAACATATCCACCATTCAGGTCGTGATTA CCCAAATTTGACCTACAGAATACCTAATCGTCTGCAGCAAGCCCCATTTGCTCTATTTCCCGAAGGCATTAGCTAC CGGAATCGTCAAAGGTCAAGAGAACGATCTGAGGGATGCTTTCAACAGGTAGCTCGCCTAACAATGTAGATGAAAT CTGATACTGCGGCGTAGGTGTTTTCTGCTGCTCCTGTGACTGTTGCTGATGGTACTCTATATCCCTATATAAATCG TTTTTTTGCAACCCAAAATGGAGAAGCAAGTTTATTGCAATGTTCAGTGCAGCGCAAAATGGCCGCTCAAGAAAAG TTCAGCCGAATGCCACTCGGGCTTGTACCATACGCTGCGGCATTAATAAAATCTAGGAACTTTGACGATGTGGTCG TTTATAGCTTATATGCATTTTTAGCTTTCAAACAATTGAAATGAGAGGATGATGCCAAATTTTACATTGCTCCAGC CGGTGAAATTCGTTCTGATTTCCGTCAACTAATAATTAACTTTTTTGAAATAAGAATTAAAGTGAAATCGCACAAT CTTTCGACGAGACAGCTGCTCTCCTGCTCCAGTAAGATCATTTGGGTTTAAAGTGCAGCGATGAAATACTGGAACA ATCTACAGTCACAGCTTTGGCGAGCAGTTCTCCCAGAAGAAGTGGACTCGTGAAATTGCCGGACAGCGTGAGATCC AAAAAACACTGTACACGAACAGCGAAAGCCTGCAGGACGACCATACTCACGAACTGTCCTACAACCGACTTGATGA ATTTATGCTTTTGCATGGATCAGGTCCATAAGGCACATAATTAACATTCGACGGCGGTTCTGGGTTATCTATTCTC AGCTGCATCAATAGCAACAAATATGCACGAAAAACGAACACATATCTGAAATAAACAGGAGAAGCAATAAAGTGGC GACTGATACTGCGGCGTAGGTGTTTTCTGCTGCTCCTGTGACTGTTGCTGATGGTACTCTATATCCCTATATAAAT GCTCTGTGGCTGATCCCGCTCGCCCATGGACTTCTTGTAAATCAGGTCCTCGGCAGCCTCATTCGTTATGAAGCGG CATAATAATATCATATAATAATCACCGCTGTCGCACGAAAAATTTAGATTCTTATGTGATTTGTGGGCAGTGTGAC CTCTTCTCCCGGGTACTTTTATTTTCGTAGCTGTGGGCAACATTCAAATACTAAGCGAAGCTCCGGCATGAAGTGC GGGTACTAAAATCAGGAGTGCTTGACGTTGTTCTTTCTGTTAAAGTGGAATTAGCGGTCAAGATGTTAAGAGACGG AATAGAAATGCGAGTGAATTAAATATTTTATGCTAGATTTTGTAACAATATAAATGTAACAATAAAATGAAATATT AAGACGGGGAGTTCCCAGGTACAAACTGTATGCTGCGGACCGAGTATGCGACCGTGCGAATTTGATATTGTAATTC TGGCGTTGTTAGAGTGAGTGTGCTCGAGTGGCTGGCTCGGGTATCCAGTTTTTGTATGGCCACATGTTCTGCCCTG TATGATTTTTGCGAGATAGTGTCAAGGCTTCAAGTAGGCATTTAGCTTTATTTACAATTGAGTTACCACGCTCCAA GAAAATAAAAGTACCCGGGAGAAGAGGCATGGGGCAAGAGAAAGAGGTGGATATTTCCTGTTTTGTTTCTCTTTAG TAACGGAAATAGTCTCTGAACCACGGCCTCGCGAGAATTGAACCCAAAAGCTAAAAACATACAGTGCTTTTCATTT TTCCATGTAGACCTGCGTCGGCGTCTGGTCTAGGCTTAGCCAAACAAAACAATGAAAATGCGGCTTTTATAGACAA TCCGCCAACTCGCAGCCGACGTTTCGCGGCCAGTCGCAGGTCTGCAGGTCGTGCGAGTACATCAAGCCGCCAGTGC GAAGCTTGGCTGTAAGTCGTGGAGATGTATATAACGAAACAGCATTGATATGTTTAACGAATATGGGCGATATCAT CGTGTACCAAATTTATGCTCGGTAAAATGTGCGAAAAATTTGATTTAGTTTTGTTTGCCTTTTATCGGTGTCGTAT AGTATTAACGTGGTCTCTGCCCCAAATTTGACCTACAGAATACCTAATCGTCTGCAGCAAGCCCCATTTGCTCTAT TGCGAATTCTCACCCTTTTCGGCATTCATTCTTTTAGAAGCGGTTAGAACCCGCAGGTATAATAAGCGATTAAATT AGCAAAGGTGAGCAAAAAATGGCATTTAGACAAGATGTTGCGCAGGTCTTTTGTCTTGCTTATAAACTCCAATGCA TTAAATCATAGTCTTTTTGTTCGCGATTTCGATCTATATGGCAAATTTTGTTTTTAAAATTTCACCTATCCTCCTA TCGACATTAGTTACTTTCGGCAACATAATTCTTATAAAAATTTACTTTTTAAAAACTTGATTTTAAGTATACGCAC CTCATGGTAGTAGTAGTCGTGGTAGTGGTTCGCAGCATACTTGGGGCAGGACGCTGAGGACTGAATGTGCTTAGTA TCTTTCTATAATCTGTTCCTGGATGGTGTCTACTACCCCGCGCGTATTCGACCGTGTTGGGGTCTCAGTGATATCT TTTTCAATATTTATTTTATTTCTTTCACTTCTAATTACTTATAAGTTGGTTAATAATATTAGTTTAGGTCAAGATG TATTTGCCTAGCCTTTTGGTTCTCAGATTTTTTAATTAATTTTGGTTTTTGGTTATCGTTTTCGGTTGGGCTGTAA AAGTCAACAATCAACACCAACCAAATGGAAGAGTTACTATAAATATGTAATTAGAGGTGGGTAGATGGGGGTGGTA GGGGCACTCACCCGATTGTGCAGCTTTCATAACACTTGCATCGAAGGCGCTGCCGAAATACAGAGCCATAATGGGA TCGGGTTGTTGTTGCCTCCAGAAACCCCGTCTGGAAATTGGCTGGACCTTTCCCTGGCGACTCAGTATTGGGTCTT AAAAAATCAAAATTAGAACAATATCTTTTGAATAATTATATGATTCAGGTGTCAATCGATGCGCTCTTTTTACAGA ATGAAATGTGGGTGAAAAAAGTAAGAAAATCATAGCAGATGGATATAGAACGAGTAACCATTTTAGCCAAGAACAA CGCGTTTTTTATTCTCTTCAATTGACTGCCTTTGCGTATCCATTAGTTAGGACTAAGGCTATAAAGTTTTTGTTAA TTGGGCTTGAATATTGACTCTTCGCGTAGATATTTCTCTAGAGCGTCCAGCACTGGTCGGTTTGGCTTTCCCTTTG ATAATCATCTACCCGGCTACCACTCATACGTGCATCAGCAACAACAATTGGCTTCTGCTGGGCCATTCTCTCAGAA TTTTCAATCTTCTGAACTCAATTATTTTCAGCTCCATTTGATTTTATAAGCAATACACCATTGGACATAGTTCATT TTAATCTAAGCAGTAGAGATTTATACTTAAAGACAATTGCGTAGACTATCTAGAGGATTTACTATGGGGTCTAAAT ACATTTGAGAACCCATATCTTTTTGTTTGGGTTTATGTGTTTGACCCGAGAAGAAAAAGCATGAATGATATTTATA TTATATTCAATTGTAAAGTATTTTAAAATTCCTGACGATTTGTAGTAATTGTTTTGTTCTTAGCTTTTTTGCATTC AAAGTGGTTGATGTGTTGTAGACGGTACTTTGGCTAGAGTTCCGCGAGTTGAGTTGATTCTGTATGCCCTTAATAA CTCATAAGCCTTCGGCTCTTGCGTATGATCCAGTTTTGAAACTTGGGACGCAAACAGGGGCTTTAAAAGTTTTCGG GAGGTTGGGCGCACACTGCGTGGAGTTGTGAGTATTTTGGTACTGGATTGTGGGGCGTTGGATTCCGGGAGCTTGG ATTTATATAGGGATATAGAGTACCATCAGCAACAGTCACAGGAGCAGCAGAAAACACCTACGCCGCAGTATCAGTC TGGTGGCAATAACAGAACGTCCAACTGTCAAGTTCCTTTACTCTAACAAATACCGACAGCAAACGGCGGAGCACAC AATTAAAGTGAAATCGCACAATAATATCCTTTTAATTGGAATTTACAATTTTCGTTGCAGTCATTATATAGTCTAG TGAAAGCTCTGTTGTAACGCAGCTCGCAGTAATTCGAACACAATCTTGACTGGTTTTGCTTGGCATTTGTTGCTTG TAAATGGTCGCGCACCGAGTCAACGGTAATATCGCCAATAGAGCTGCTGATAGTCTCGTTAGCTTGATTAGGTGAA TTCTTATTATATTCTGAATTAGTTAACACCTTGGTAATGCTTAACAGTCTGAACCTTGGCGAGCTTCTTGAACCCA CTTTGCCGTCTGGGGTAGCACCCAATCCGTGCTCTACATAGATTCGATACAGTCACTGCTCGGAAACTTATTTTGA ATAACATGTTTATACTAACATAGGATAAAAATACACAAAAATATGCTGTGGAAAAAGACACTCACAAAATCAACCA TTCCTGAACTAGATTGTTAATCAACTGTGTATACCTACCGAATAATCGCACTGAAATGGTTGGAATGAGTTTATGC CAGCATGTGTTGTGGTGTTGGAACTCCTTGCATGGCTTCCGTTATGTGGCGGCGTCGATTTCGTTTTTTGCGATCG ACCTAATCAAGCTAACGAGACTATCAGCAGCTCTATTGGCGATATTACCGTTGACTCGGTGCGCGACCATTTAAAT CAAAAAGGTCCTTCTGTAGGCGGTGGGTTATGCTCTTGTGGTGGGTTGGTTTCGATGAATAAATATGTATACTAAT GAAATTATAATCCATACCTCACACCACCCAATACTAATCCTGTCCACAATCAACAGCCATACGGCAACCCTAACTA CTTGGGCAGCCGTTGCTTTAGTTCTTGGAAAATGTCACTAGGAAAGCTTATAAATGAGGGCACGTCGGCCTCAGCA CGCCAACTTTGTGGTCAGCAACAAATGCCAGTACAGTCTCGGTTTTCCTTCTGCATTTGCCACCAGCGCAGACCGC TCAAGATGTCGGATGTTCGAGGCATGCGTGCTCCTTTCCTGTCGGTGGGCGGAAACAAAATGTACAAAATGCTGTA GACTAAGCTTTATGAGATTTTGTTAACTGGTCACGAAGATGGTTCTGTTAAATTTTGGGACTGCACTGGAGTGTTG TTACAACATCAAAATCGGTTTCCAATTTATGGTGCAATTCCAGCTTTGCCGTCTGGGGTAGCACCCAATCCGTGCT GGGTCAAGATGTCGGATGTTCGAGGCATGCGTGCTCCTTTCCTGTCGGTGGGCGGAAACAAAATGTACAAAATGCT CTTTTTTGTGACCTTTGAAAATAATAGAGATGTCGCTGAAGTTCTTGTTGTACTACTTGAAGAGGAACTCTGCGCT ATAATAACGTGTGCCACAAGAGTCATATTGCCAGTCATAACGAGTGCACATACTGGACGGCTTGTTGCACTCAACT TTTCGTCATTTTAGCTAATTCTTTAAAAGGAGCCTAGTTACATTTTTGCAGCATGTTAATACAAATTATTTATTCC TTTGTGCTGCACAAATACACAAGAGATACTAAGGAACGCAAGATTAACTGTTTGAATGGTATATGTTGGTTAGTAA CACATCTTGCATTGCATTGATGGCATCAAGAAATTTAATAAAGCCCTCTTTGTGATGGGGCTGGGTAAACCATGCA AGCTTGCACGCTAGGGTTCATCACCTCCATAATTATATAGGGTTTATTATCGTGGTTAATGCAAGAACGGTAATTG GGAAGCTACGGGGCACCTGAAACAGATCATGGTCAGCTAGACATCGTCCACACTGAGTTTCCAAACAGTTCTGCAA TTACAATATGAGAAATACTAATATAGATTTTTCTGTACCTGGCTATTAATATCCTCATCGTAGTCTGTATTGTACG TAAAAATTTGTTGCACAAAAATATAATTATCTGGGCGTCCCAAAATGAAAAGCACTGTATGTTTTTAGCTTTTGGG AAAAAGTTTTAAGAAGTTGCTATCAGATCTCGTTATGAGTTGATTTTGTTTGATTCATATTGCAGTTTGTGCCCAA CTTCAAGTACTTTAGTACATAATGTAATTTAATTTTAGAAATCCTACGGCTTTATATTCAATTGTAAAGTATTTTA TAGGTAGATCACGATTTTAGTGCAGAAACAATAGCCCTTATGCTAAATAATAACAATAATGCAAACCAATGTGTAG CATTTCACTGGGTCCGGTTCAAAATTAAACGCGCGCCGAGCACACCCGCCAGATAAAAATATAAATTACTCAGTGC AAAGATAGCGCAGTATGCGTTGTATGAGAGAAAAGAGCATGTAACATAATGAGTTGCTTGGAATTTTGCTGGCATC TCCTTATTATTCTCTGCATCATTTTCTTCCAACACAGACTCTTCATTTTCTAATGGTTCTACTGGAACAACGCCAG GTAGAGGTATCGCCGAATCACGGTACTTACATATGTAGTCAATCACCTCTCATAACAAATCTCACACAGAATAAAC TGTAGGGTGAATTATGATCGCGTATGCGAGAGTGACGAGATGATAATATTACATAAAATAAAGCACAAAATGCCCG GCTCAATGTATCGTAAATATCTATAGGAATATACAGAATGGTATGGAGTATGCAAAAGGGAATAAATAATTTGTAT TAGTCATATGCAACGGCCACCTGTACCATGTCAGAAAGCAGACACGAAAAAAAAAGACTTTGCTGGCACGCAGCAT AAGAAATGAACCAAACAATTTTGAATTATTAAGAATCTGTAATTGCTTTTTGAAACTTTTTAATATTTTTTTCTTT TGTATTTTCTCAGTCTGTATTGTCGTTTAAAACGAAACACATTAGTATGCTATAAAACTTTTTGGTTCTCACTATA TCCCATCGAAGTTTCAATTTGGGTTTGCGGGACACAGATTTCAAATTTCAGCCGCAAATCAGCCGCCGTTTATTTT CAAAAAATAAACGTTTTACGAGCCATATAGATTGCAATTGCAAAAGCTACATTCTTTCCTTTCGGACCCATTAATG TTTGCGATCGTGTTGGTGGAGTTCCGGTGGTCTTGTCGGTATGGCCCACAACATTGGCAATTAGGTCAAAGTCTTC GGCCCGGCGTTGGCAACTCTCTGTGACGACTCCTCATCGTCTGAGAGGAGGTCAAATGTGGTGGGTATGTAGGGGG TGGCCTATCACTGGCGGTACTCTCCCGGATAACTTAGAAGAATCTGTAGAAGAGGACGCGACTAAGCTTTATGAGA ACCGCGCAAGCCTTTTCAATTGAAGGGGATAGATCCGCTAGTTATCAAGAGAAGTGTATTAGCCGACGGCTTATCA TCCCTTTTTCGTGTTACGCGTTTGAACTTTTAATTACACGTAGCTTGTTGTTAAAGACTTCCATTTCACTGGGTCC CTTCCACATGTTACACTCTTTCCAAAGGACAGGTATATAAATAAGTGTTATTTTTTGTAAACAAAGCGATTTGGGT AATCATTCACAATAAGTTGCACAAATAGTCTGATTTATTTATTGTTGAAGTTTTTAATCTAAGCAGTAGAGATTTA AGCCAACCCTGCTATGCATTTTGTCTCACCGTTCAAAAGCCTTGAGAACTTGCTTCATGAAGATCGCCAGCACCAC GGTTGTGGCTGTTGTTGTTGGTTTTGCTGCTGTGGTTGGTAGCTGCCCCCATGATTAAATGTAGATGCATTGTAGT TTTTCTATAGTGAGAACCAAAAAGTTTTATAGCATACTAATGTGTTTCGTTTTAAACGACAATACAGACTGAGAAA TGAAATAAAAAGTTTGATGCAACAACAAATTTTACAGTTGTTTGGTATTTTGTATGGGAAAGTTTGTGGCAATATA TCGGCGGGGAGGGGCCATGGTCTCGGAGACTGGCATATAAGGAGGCATTTGAGACGGAGGCAATATGTCATCATCC AAAACTAATAACAGTACAAAATGTTGATTACCATTAGTAACATAAGTTTTGGCAAATAGTAAACATCGCACCATGG TGAAGACGAGGATGATGTGGCCACGGGTGAGTCGAAGAGACGACCACGCCAGCTACGACCTATTTCACATACATCA GGTCAAGATGAATGTTGAAACTTTAATAACGGTCTTTGTTATATTCAGTTATATAGTCAGGGCCTGCTTGAGTGCC GGCGGGTCTAGCGACTACGGCTATGGGTCGATAGAAGACTATGACCAGAGGGACCGTTTACTAACCGAAGTCAAGT 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TGTTGTGAGAGCTTGGACGGGTCTACTGGTGGTGGTGCTAATTGTGGGTACGGGTGTGACTGCTTGATTGGGTACC TAACCACAATTTCAATATTTCAAATATTACGCTTTCGCCGCTTTTTCTCGTAAACTATTAAGTGTTGGTATGCATT CCAATAATATGACATATCGAGCGCAAGTTTGGAGTTCGATGTGTTTTCAGCTGTGAGCCTTTTCCCCTTTTATACC GTTGTGACAGTAGAATCACACAGCTACGCAAGAATGTGGAGAATCCAGTTTAGTCGCAACAAGTGCTTAGCTATTT CTTGACGAGTAGAGTGAAATAATTACAAATATTAGACATATCCATTGCTACTCGCATGTAGAGATTTCCACTTATG ATCCGCCAGCAGTGTTGCTGATGTGCTGACTGATTTAGTGAAAGTTTGGTAGGATTCTGGAATGGTGCTGTTGATG CCGCCATTTTGTATTGCCAACATTTTTGTGAGAGTAAAATTTAGACCACTCCTCTCGCGTGACCTATCATTTTTGT CGCAACAGTCAGAGCCCAATCGTAACTACTACAATGCATCTACATTTAATCATGGGGGCAGCTACCAACCACAGCA TTACAACATCAAAATCGGTTTCCAATTTATGGTGCAATTCCAGCTTTGCCGTCTGGGGTAGCACCCAATCCGTGCT GACAAATCGATCTACAAAAATGTCAAATTTAATATGTAGATATATTAATAAAAATATTTGACTGCTGGTACTTTTG CAGAACCATCTTCGTGACCAGTTAACAAAATCTCATAAAGCTTAGTCGCGTCCTCTTCTACAGATTCTTCTAAGTT GTACTTCTGAAAACGTTTGGGCTCTGGTTCTGTGTTCGGTGAGCTCGACTCAAACGAGTTGTCCTTGTCTCGAAAA AATCCAATCACGTGCCAATGGTTACTGACCATGCAAGAGAGCTAGACCTGCCAACAGCATTTGCTATTGTGCTCGT 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GCCATACCGTCGATTTATCATCCTGTGTAATTTCGTTAAAGCGATCGTGGTGCTCCTCTGTTAACGGAATGAGCTT TCTTATGCCCAAATAAGGAAATAGTTTCCGGCAAAAAATCAGAATTTAGCTTTTACAAAAACTAGAGAGGAGAGGA GCGGTCTATAAATGGCAGCTTCGCGACTGCTTGTTGCGCAAGAGAACTTAACAACCAACCGCCTATGTGCAGCTTA ATGACTGCCTTTCATTCTCTATCTTATATTACCGCAAACACAAAATGACAATGCACGACATAGAGAGAAAGAGAGA CACACGCCGATACTTGTTCAAACGTGGGTTCTCTTCTCGGTTGCTGAAAGTAGAGAAAACATAAGTGGAAATCTCT TTGATCACAGTCCACATCGGTATCTTGTTCTTGGCTAAAATGGTTACTCGTTCTATATCCATCTGCTATGATTTTC TTTTATTTTATTCTTTTTATTTTATTCTCAAGAACAACATCATATTGCTGAATCTGGTAAATTAGTTCTTATTATA TTGTGGGGTCATTTATTTTGATCATGAGGAATAAATAAATACCTCCTTTTGAACTGAAGCTTGGTTGATTTTGTGA GTTCCTGGGATTTCGACGTTCATACGGACCATATCGACTTGGCTATTGATCCTTATAGAATCAATATGTATGTAGA ACTCCTCAGGGCAGTCGAAGCTAGGGCCATTGGAAGTGTCGGTCTTGATGTTGGTCCCGAAGCTGCGGGAGCTGGT AATGCGTTCTTGGTGTGTGGACTTGATGCATCCAAATCATACTTGTAATTTTATTATTTTCAAAGACTCGGTGCAC GTAGGATGTGTAAATACTCTTCCAAAATACGTCAGCTAAAGAGCGAGAACGCAATGGAATTCGACTACAAAGAAAT ACATAAGCCGACACGACGTTCACTTTTAGATTGTAATCCCAAGTCACCAGCTTAGGAATACTATCATTGCAAATGC 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TTCTACCCGATTACTTAAACCCGGGAACTGCGGTCCAGGAATGTTAATAACAAACTGTATTATCATTCAGAAAGAT TAAATTGCCCCTCATTTTCTCTGGCAAATTGTAGGGTGAATTATGATCGCGTATGCGAGAGTGACGAGATGATAAT ACTTTAGTGCACATGAAATTATATGTATTGAAATAAAAAGTTTGATGCAACAACAAATTTTACAGTTGTTTGGTAT AAAGATCCGTGTACAACTGCTTGTTTAGGTCATTAACGGAATCGTCAAAGGTCAAGAGAACGATCTGAGGGATGCT TCAGTAACACCGCTGCTAAACAATGCGCCTGCTATATACGCCCTAGACCAAAGACGGGGAGTTCCCAGGTACAAAC TTTAAAGAGGGCGTGGTGAGGCTAGTACCACAATGTAGCGTTGTCGCTGTCGTTGCAGTCGGTCTAGCTACGGCCT ATATTTATTTTATTTCTTTCACTTCTAATTACTTATAAGTTGGTTAATAATATTAGTTTAGGTCAAGATGAATGTT TTTTATAAGAATTATGTTGCCGAAAGTAACTAATGTCGAAACGAAAACATTTAAATGTAGATACGTACAAAACAGC TTACTCTGGTTTGACAATATATTTTATTGATATTGATTTCGTTTCATTTACTAGTTGGAAAACAGTTCTTAAACTA AAAAGACCTGCGCAACATCTTGTCTAAATGCCATTTTTTGCTCACCTTTGCTACGCACCCTTGCTAGTTAATATGT CGGCTCCAAAACGTACTCGGCTTGGCACGTGCTGTGCATGGGGTTCTCTTTGCCTCTGGACCTGGCTTTGTGCAAG GATAACCAAAAACCAAAATTAATTAAAAAATCTGAGAACCAAAAGGCTAGGCAAATAGGCGACTCTATACGTATTT CATATGATTGTTGCTTTCGAAATGCTGAGCTTTAAAAACCAATGAAGCTCTCCATTATTTGTTTGTTAAAGAAATA ACATTAAAGTACATATGACCAATGGCTTTTTTTGGTTGATGGTGTTATTTCCTCAGTCGTTGTAAAAGGCCTCTTA TTGGTTTGCATTATTGTTATTATTTAGCATAAGGGCTATTGTTTCTGCACTAAAATCGTGATCTACCTAACTGGGC TTGTGCCTCTGTGGGTGCTAGAAAAAAGATTGTATTTAAATGAGTGTTTGGTTTTTTGGGAACACATTTTGGAATC TGCGCGGTACGGTAAAGAGAAAACTGTGATCACATGAGCTATCTTTCTCCATTACCTGAAGGTAAGAGTTTCCAGT TGACAGTTTCTAATACGTAGACAATAATTCAAATTATCCACACAAGTGTCCTACTACCGGGCCGCTCTCTCTTCAC GAGATACTAAGGAACGCAAGATTAACTGTTTGAATGGTATATGTTGGTTAGTAATCATTACAAACTTTTAATTTTA ACATCAAATGGTCAATACAGCACAATGGGCGGCTTCTACAACAACCAAAAACCGGGTCAAGCCTCCTTTAATCCCA echo_v1_12/DNASeq.cpp0000644000175000017500000000023611732444041014634 0ustar andrewhcandrewhc#include #include "DNASeq.hpp" using namespace std; tr1::unordered_map DNASeq::ComplementBase = DNASeq::ComplementBaseInitializer(); echo_v1_12/DNASeq.hpp0000644000175000017500000001043311732444041014641 0ustar andrewhcandrewhc#ifndef __DNASEQ_H__ #define __DNASEQ_H__ #include #include #include #include #include class DNASeq { friend class Kmer; friend class Kmer_cmp; friend class Kmer_hash; static std::tr1::unordered_map ComplementBase; const char* seq; int seq_len; static std::tr1::unordered_map ComplementBaseInitializer() { std::tr1::unordered_map ComplementBase; ComplementBase['A'] = 'T'; ComplementBase['C'] = 'G'; ComplementBase['G'] = 'C'; ComplementBase['T'] = 'A'; return ComplementBase; } public: DNASeq() : seq(NULL), seq_len(0) {}; DNASeq(const char* s) : seq(NULL), seq_len(0) { setSeq(s); } inline const char* getSeq() const { return seq; } inline void setSeq(const char* s) { if(s!=NULL) { seq = s; seq_len = strlen(seq); } } inline int size() const { return seq_len; } inline bool operator==(DNASeq const& a) const { return (a.seq != NULL) && (seq != NULL ) && (strcmp(seq, a.seq)) && (seq_len == a.seq_len); } }; class Kmer { friend class Kmer_cmp; friend class Kmer_less; friend class Kmer_hash; std::string kmer; unsigned int hash; void updateHash(){ const int hash_basegroup = sizeof(unsigned int)*8/2; hash=0; for(size_t i=0; i seq, int pos, int len) { kmer.resize(len); for(int i=0;iseq[pos+i]; updateHash(); }; // Create Kmer directly from string Kmer(std::string const& seq) { kmer = seq; updateHash(); }; inline std::string getKmer() const { return kmer; } }; struct Kmer_hash { inline unsigned int operator()(Kmer const& kmer) const { return kmer.hash; } }; struct Kmer_cmp { inline bool operator()(Kmer const& kmer1, Kmer const& kmer2) const { if(kmer1.hash!=kmer2.hash) return false; return (kmer1.kmer==kmer2.kmer); } }; struct Kmer_less { inline bool operator()(Kmer const& kmer1, Kmer const& kmer2) const { if(kmer1.hashkmer2.hash) return false; return (kmer1.kmeri2) std::swap(i1, i2); if(i1==0) { if(i2==1) return 'M'; if(i2==2) return 'R'; if(i2==3) return 'W'; } else if(i1==1) { if(i2==2) return 'S'; if(i2==3) return 'Y'; } else if(i1==2) { if(i2==3) return 'K'; } return 0; }; inline bool isAnyBase(int b){ return (b>=4); }; inline bool isAnyBase(char b){ return (baseToInt(b)>=4); }; #endif echo_v1_12/sample_data.txt0000644000175000017500000273772011732444041016111 0ustar andrewhcandrewhcGGTACTTTTATTTTCGGAGCTGTGGGCAACATTCAAATACTAAGCGAAGCTCCGGCATGAAGTGCTTATGGACTGT TTGATACAATTGTTCCCGATGGCTTAAGTGTTGGCCGCGTTCGTCTTAAAAAATTTTACGTTATCTTACTGCGCAA CTGTTGGCGCACTGCCGACTGATACTGCGGCGTAGGTGTTTTCTGCTGCTCCTGTGACTGTTGCTGATGGTACGCT GCCGCGCAATAGGAAGCTAGACTATATAATGACTGCAACGAAAATTGTAAATTCCAATTAAAAGGATATTATTGTG ATAATCGCTTCCTCTGCCATCCAAATATCACAGTCCCCAAAGCCTGCGCGTGGGCGCTCTCGATACACGGCGGCGA GAACATTTGTCTTAACGATCAGGAGAGGAGCCTATACGTAATTATAAGCCCCAGACTCAGACTTACAACTATTATC CGAGGACTAGTTTGAGCTGCACCGGCAGCTTCGTAGTAGCTACCTGCTATGGGACGAAAGTCATCCTCCAGCGGCG AAACTAATTCAGGGTCACTTAACGCCCTGGCGTGTCTGCCAGCTGCTGCGGTCTATAAATGGCAGCTTCGCGACTG TTACCAAATTAAACACATACACATATTAACTAGCAAGGGTGCGTAGCAAAGGTGAGCAAAAAATGGCATTTAGACA CTCGAAGCGCGCGCAGTGTGCGGTGCAAATGAGGAGGGTGTAGCTGTACCGGTGGGAATAGTGGGGACAGTAGTTA TAGCAATGTAATGATATATACAGCGTCAGCAAAGTTACACACTTTTTTGCGTCGTGACAGGGATCAAAAGCTATGC GGACTTGATGCATCCAAATCATACTTGTAATTTTATTATTTTCAAAGACTCGGTGCACCAATTACGCCTTTTATTA CGATCGCACGTTTAACTGATCGTGACCCTTCCACACAAATCCATCACGATCGCTGACCAAATTCATTGCAATGTAT CTCTTCTACAGATTCTTCTAAGTTATCCGGGAGAGTACCGCCAGTGATAGGCCAGCTAATATTGCTATAGTCAATG CTTGCTTCGAGTGCCATGCATGTTATGCCGGCTGGCGGAAAAACTTGCAGTACTCCAGTTCTATTCAAACCACGTT AAAACCATATAATTATTTATGATTTTATGTAATGTTTTCATGTATTTTCGCGTAGTGACTTTATACCCTTTACCCG AAATGAAGCGCCGATCGGCGGGAAATATTTCTAAAAGAGGATATCGTTTACGGTGGGAAGATTAAAAATAAAGGAT ACAAATATTACAAAATCAGAGCTTTAATAGTAACTAAATGGTTCAAACAAACTGATACAGGCCCCTCTTCTTTCAT GCAGTCAATTGAAGAGAATAAAAAACGCGACAAAGGGCATATAAGTCGATTCCCAGAATTGCGACGGTGTCTCCAA ACAAAGTCCTCAACAATAACAACCACATCCACATTTCCTCCAACGACAACAACAAAACTTGCAAGGTATTTTACCT GTTTTAAACGACAAGACAGACTGAGAAAATACAAATAATTGTATTATTTATGCGTAAAGACCTCATGAGCAATCAC GTAAATTCCAATTAAAAGGATATTATTGTGCGATTTCACTTTAATTCTTATTTCAAAAAAGTTAATTATTAGTTGC TACCTTTAGACAGTCATTTTCGGTAGTATTTATATGGATGAGAAAATGATCGGCATTTTAAATATATAACCTCGTT CCTTATTATTCTCTGCATCATTTTCTTCCAACACAGACTCTTCATCTTCTAATGTTTCTACTGGAGGAACGCCAGT 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GTCTGAAAAGTAAATAAAATTGCGAGATTCTTTAAAATAAATGTTACAAGTACAAGGGAGCGTTTTCGACTATGTA TGTTGGTAGCGAAGCCGATTTGAAACTTTTGGGTTTTACCAGCGGACACTGGTGGCTGCTAGGATGAGGGACTCGG GAACTGGTATTTGTCGAATAAAAGAATTTATGATTTCTAATATTGAACCTTATTTTCCGACTAATAAGCTACCTGC AAATTTCTACAAATTTTACAAATTAATAAGTACAAAAGATGGATGAAAAGATTGAAGCGATTAGCACAAGAAATTA GTGAGTACTTCCGGTTGAGATGCTGGCGTTGTTAGAGTGAATGAGCTCGAGTGGCTGGCTCGGGTATCCAGTTTTT CTAAATAATAACAATAATGCAAACCAATGTGTAGGCGGATTAAACGCCTCAGAGACCCCGCAATTCGTACTTATGA ATTTTAGTGCAGAAACAATAGCCCTTATGCTAAATAATAACAATAATGCAAACCAATGTGTAGGCGGATTAAACGC TCCAGTTTGAGGAATAGAATTAATACTAGCTTGGTGAATAATACCATCGCGATCGCGTTGAACTTGACTAACGGTA TGTTTTAATTGTATTTCTTTAGCAAGCTGCGCAGAAATTCGGCGGGGCATGTGTGGTGGTGCATTGCCACTTGCCG AAGCACTTCATGCCGGAGCTTCGCTTAGTATTTGAATGTTGCCCACAGCTACGAAAATAAAAGTACCCGGGAGAAG GCAGGTAGCTACTACGAAGCTGCCGGTGCAGCTCAAACTAGTCCTCGTTCGCCCAACAGCAAACAGCACCATTCTA CTACTGCATGGTAGTCGCATTAAGTGCTACATAACGGCAGTGTAAAGAGTCTTAAATAATTATAAATTGGGTAATT TCGTTTTTTCATGAGAAATGTTTGTAATTATAGATTTAATTACAACAGAACTAGTACTCGTTTCCGTCGTATTTCT GGATTTACATACATTTACCATTAAGGAGCCTGTAATTTACCATGACGTTGTGCTAGAGCAGGTGCCACCAGCCTGC GGAGGAGCGCTGCTTGAAAGTTGCACTGGCGGCTTGATGTACTCGCACGACCTGCAGACCTGCGACTGGCCGCGAA AACCGCCATTTCGGAAATCAGGACTTTTTGATCCTTATTCAGATGACCCTCGTTTAGCAGTGAAGAAAATAGCATT TATGATTTGGATGCATCAAGTCCACACACCAAGAACGCATTTAGGTATTAGGCTAATATAATTTTTTGTTTACATG CCCATCACAGCCACTTTTTACGTTTCCCACGAGTGGACTGACTACAGTCAAGTGCAGAATCTTTACGCCGATGGAC CCATTGGACATAGTTCATTTTTGCTATTATAATTGTTTGCGTTGTCTATAAAAGCCGCATTTTCATTGTTTTGTTT GTTATCTATTCTCCAAGTGGCGTATGAACCATCAGCGTGGTACCAGGTAAATTCAGATCCTTCGAAGTTCACTGTA GGGTATGTAGGGGGCTTCATTGCACACTTGGTGCTGCGTGTATACTGGCGGGTGACATATTGATATTCGCTCTGAT TCCGCGGAGCAATCTAAGCTTGGGTGCATAAGTCGTGGGCTCGTCCCCGCTGTCCCCGAGACTGTTTAACGTCGCC TTTGTAATTTCCTCCATATTTTCGGGGTTCATTTTAATTTTGTTTCTTTTATTTTCATTTACGTATTGGATTCTTG TGCACGACAGAGAGTGCAGAAAAGATAATTAAATTGCACCTGCTTTTCTCTGGCAAATTGTAGGGTAACTTATGAT TTGATTGTTCGTGATTCTATCTATGTTTGGGTAGCTGGAAGCAATACTTGGTTCTTTTTTGTGACGAAACGATGTG ATTCATATAATATAATTGAAAAAAAAATAATATAAGAACTAAGCAAGTCGAGGTTTATATACCCTTGCAGTGATTA ATTAAAGTACATATGACCAATGGCTTTTTTTGGTTGATGGTGTTATTTCCTCAGTCGTTGTAAAAGGCCTCTTACT CCGTGCCTGTAAAGAGGTCATGGCCTATTCAATGCATTCAGCAAAAAAAAGGAAGCTAAAATTATAAAAGGGTTAC TCATCAATAACCAATAAGTTAAATATTAAAGAAATTCATATTTTTTAGTTTACATTTTTAATTTGTATGCAAAATG CGAGAACAATTGACATTATATTCCTGCGTGATTCTCGTGATTCCAACATGTGTTCCCAAAAACCCAAACACTCATT AGATGAATAATAATTTTGCATATGATTGTTGCTTTCGAAATGCTGAGCTTTAAAAACCAATGAAGCTCTCCATTAT GTTCCAATAGACTGGAAATTATTTTGCAATATCATTCTTATCCCTATTTCCAAAAGCGAATTATTAGTTGCGTGAA GGTCTTTATTTTGGATAAATAATTCAAATTATATAGGAACATTTGGGTTTTAAGGGATAGAAACAGCGCTGGTGTC TATTTATGCCATCCTCAATGAGCTGTTAGTCAACACTGCAGTTGGTAAAAGAGGTAGTTAGGTCAAATAACATTAA CTACATTTTCATAGAGATGACAGAAAAAAAAAGTTATGTACAGATATAATGTGGGCCCGTGCTTTTAAAATCAGAT CTTTTAATTTTAAGTAGTTTTCTTATTGAGGATTTGATACAACAAATTCTTTTGAACTTCAAGGTCTTTTTTCTCC AGCTTGGCTGTAAGTCGTGGAGATGTATATAACGAAACAGCATTGATATGTTTAACGAATATGGGCGATATCATGG ACCTGTTTGTAGTGTAATGACGTTCAAAGTTCTTCATAATCATCTTTGTCACTCCATCTGCATCACTAGGGTTGGA AAATAAAGCTAAATGCCTACTTGAAGCCTTGACACTATCTCGCAAAAATCATATATTGTGTCCCTTAGGATCCATT CACAAAGTTTTTTAGATGTGTACTAATTTCTCGTTCTTTTAGATCCAACGATGTAATTGTTTTTTCCGGCGGCATG GTCTTCATATCCTTCCATCAACTGGCTGTCTTCGCCAGGAATTTCTTTGTAGTCGAATTCCATTGCGTTCTCGCTC GCTTGTAATATATCATATTTACAAACCATTTGCAGCTTAAAATTTTGGCTATCACACAGTTACACCCTTATAGCAA AGTTTTAATACCAATACATTGGGAATAATTTGCGATTTCATTCTATTCTTATGCCCAAATAAGGAAATAGTTTCCG GTGTGGAGCTGGTCGTGGTCATGTAAGATGTACTGGAAGCTTTTGTGGTTGTTTTTGACTTGTCAGGAATATGTTG ACGTAATTATAAGCCCCAGACTCAGACTTACAACTATTATCTGCGTTCGGTAAGCTTAAATATTTGTTGATATATT ATGTACAAAATGCTGTACGACTCAAACTTCACCTACGACTCTTCCATGCCTGTCTACGAAAACCGACCACCCTCCT AACATTATACAACAAATTAGATGTACATATATGGAACACCAAAAGAATAGACGATACAGTCGAGTTACCCATTATA CGCTGTCCCCGAGACTGTTTAACGTCGCCGCCGTGTATCGAGAGCGCCTACGCGCAGGCTTTGGGGACTGTGATAT GCATTTAGGTATTAGGCTAATATAATTTTTTGTTTACATGTGATAAAGAGATACAGCTGAATTTATGTATTATTAG TAAAGAATTAATTGTAAGTTCCAATAGACTGGAAATTATTTTGCAATATCATTCTTATCCCTATTTCCAAAAGCGA TCCTGTCGGTGGGCGGAAACAAAATGTACAAAATGCTGTACGACTCAAACTTCACCTACGACTCTTCCATGCCTGT AAAGTCTTCCGTACCGGTATGGGGCCTTGACTTGACTTCGGTTAGTAAACGGTCCCTCTGGTCATAGTCTTCTATT AGACTATATAATGACTGCAACGAAAATTGTAAATTCCAATTAAAAGGATAATATTGTGCGAGTTCACTTTAATTCT CTCTACACCCACAAGCTCTATGCAGATGGACTTGGCTCAAACACTCCGGTAGTGCTAACCAGCTGGATAAAGGGAG CAAACAACTGTAAAATTTGTTGTTGCATCAAACTTTTTATTTCAATACATATAATTTCATGTGCACTAAAGTGATT AAGCTCTAAAATTCAGAAGGTATGCCATGTATATATAATCATAATAATATCATATAATAATCACCGCTGTCGCACG GTCGGTAAAAACTATCGGAAATATTCCACCGAGGTAAACGCAAATCAGAGCGACCCAGACTGGCCATTGGAACGGT TAATATGCGAAAGTATTACGAGGATTCCACATCCAATAATTAGACATGGTGATTAAATCGTGCAAGCGGGATAACT AGCTGGCGTGGTCGTCTCTTCGACTCACCCGTGGCCACATCATCCTCGTCTTCATATCCTTCCATCAACTGGCTGT TACAGGTGGCCGTTGCATATGACTAAGTCTATAAAAAAAACAGCCCAAAACACAGTATGTTGCGAATTCTCACCCT GCAGCTTCGGGACCAACATCAAGACCGACACTTCCAATGGCCCTAGCTTCGACTGCCCTGAGGAGTTCGGATACTA ATAAATGTAACAATAAAATGAAATATTACAATTTTTATTATTTTTCAACATTGGAATATTTCTAAATACAGCAAAA TTTTACTTTTATCTTTCCTATTTATAAAAACCACATGTCTCTCATTAATGTACCCTATAACATTTTTTGAATTTTT GAATTACTTTGGGCTGCGGTACGGATAAGGTAGATATACTGCTCTTGGTCCATGCGCTCCATTTCCTGGGATAGAA TCATCAATAACCAATAAGTTAAAGATTAAAGAAATTCATATTTTTTAGTTTACATTCTTAATTTGTATGCAAAATG TACATAAAATAAAGCACAAAATGCCCGCTCAAAAAAAGGCATGAATATATAAGCTCGAACATAGAACATAGGCTTG CTAAAAGAACAGCGCAAGCACCAGAGTGATAACTTTGCGTACTTCCGTCTGGACAATCAGCCAATAAGTCCGGTAC CAACTATATTAGAGTAGAAGAAAACAATTTATTGTAACGAAGTACAAAGATCATTCTAGAAAATCACTCATACAAA GATGCAGATGGAGTGACAAAGATGATTATGAAGAACTTTGAACGTCATTACACTACAAACAGGTAAACCTCTACTG CACCTGCTCTAGCACAACGTCATGGTAAATTACAGGCTCCTTAATGGTAAATGTATGTAAATCCAGTTGATAGATG ATTTAGAAATATTCCAATGTTGAAAAATAATAAAAATTGTAATATTTCATTTTATTGTTACATTTATATTGTTACA CGCACCTGGTGCTGCGTGTATACTGGCGGATTAAATATTGAGATCCGCTCTGAGCTCTGTGGCTGATCCCGCTCGC AATTATAATCCATACCTCACACCACCCAATACTAATCCTGTCCACAATCAACAGCCATACGGCAACCCTAACTATA CTTAAAAAAAAAAAAATAGAACGGAAAGAGAAAATTGTTTGTTTTAACTTACGATGTAGCGTTGCATGATTGCTTA AGTTAAACGAACCGTTATCCGCTGGAGCATGCATTCATATACCGGCAGCGCTGCACTGCAAATGCCATAACAACGC ACTGTACATGGCACTGCCCCGGTTCCTGTTGTTGTTTCTAGATGAGGTTTGTCGATATAGTTGTTTATGAAAAGGT TCTACTATTGTGATTAAAAAAAAAAACTTAGAGGGAATATAGATTTTAATCCGATAACCGATTTACCTATGTATAT ATTCGTAACGTTGCCAGCTTTACCGGTCACCGTTGACTCTGTGTTGGATCTGCTGGGAGTGTTCTTTCGTGTTTGA TAGTAGTGGGTCTTATCGTATACGTATAAACGGTGTTGCCGCCGAGTTGGGCGGAGCGGTGTAGAATATATGGTAT TGTGAAACAATAAGCGGAAATCGAAGTCCCAGCTGAAAAGTTGAAACTGAACTGATTGCCTTGGGTTCAAGAAGCT GGCAGGACGCTGAGGACTGAATGTGCTTAGTATAGCGTCGCTGACACTAAAGTTGCGAGCGTTTCCTGTCTCCATT CATCCTCCAGCGGCGGGGGAGGCAACGAAAGATTGTAGCCGGTGTAAGCCAATTTGTGCTTTTTCTGAGAGAATGG TACTTTTTCGTGCTCAAGGCGATAGTATATGTAAAACACAATTTTTTTTAATATTATACTGGGTGATGATACCCGG TGTGGAAGAAGAGGAGTCCGACCGTCAGCAGAGAGTGTATCGAGGCCAACCCAGTACCGTTAGTCAAGTTCAACGC CTCTGTGGCTGATCCCGCTCGCCCATGGACTTCTTGTAAATCAGGTCCTCGGCAGCCTCATTCGTTATGAAGCGGG GCATGACTATTCATAAGATAACGTTTAGGTGATTCGAAATATAGGTACGCATGAGCATGCTTCTATCCGTTAAATG GTAGATGAAATGTGGGTGAAAAAAGTAAGAAAATCAAATCTGCTGGATATAGAACGAGTAACGATTTTAGCCACGA AGTCGTCGATTGCTGCCGCTGCCCTAGGCCCTAGCACCTCAACCTATCAGCCACCAGTGTCAGCGGGTAAAACCCA GCTTTATTATGATGAACAAATTAGGGGTACAAAAAATAGCCTGATGCCAGGAAGGGGAGAAAAAAGACCTTGAAGT GGGCACGACAATTTTTTTATAATCTTTGAACGGTCATACGAGCGGAAATGAAAGACACCAGCGCTGTTTCTATCCC CTGTGTTGGAAGAAAATGATGCAGAGAATAATAAGGAAACCTACGCATGTGATGAAGTTGTGAATACATATGAAAT CCTGAGCCGACACTCCCCACGCAGAGCACTCCGACTACAATGAGGATTCTGAAAGGCTACGAACATTTTATTAAGG TTTTTTTTTTTACCTAACAGAAATACGACGGAAACGAGTACTAGTTCTGTTGTAATTAAATCTATAATTACAAACA ACATCGATTTTTTTTTGTTTTTTAATTTAATCACTGCAAGGGTATATAAACCTCGACTTGCTTAGTTCTTATATTA CATTCGCTGCGTCTTTGTTTTTGGAATGTGAGTGCTTAATCTCAAATTTCTAGCTTTTATAGTTCCTGGGATTTCG GTAGTCGCTAGACCCGCCCTTCGGAGCATAGGCTGTGGTCAGCGTTTCGTAGTATGTGAGTACTTCCGGTTGAGAT CAAGACCCGTCGAGAGGCAAATAGAGGCTCGTTGTGCAGATGACGGGCTAGGATCCATGGTGCGATGTTTACTATT AATGTCATGATGGAACCCTTGCAAAATAGCCCCATTTAGCTGAAAGTAAGATTTCAACATTATTTAACCAATTTTA ATTTACCAATGTCATGATGGAACCCTTGCAAAATAGCCCCATTTAGCTGAAAGTAAGATTTCAACATTATTTAACT ACTGTCTCCATGTACTATAATTAAATTTATAAGTCCGACCAGTTAAGAGAAACCAAAAGAGAATTAAAGACGTGCC TTAACAAACAAATAATGGAGAGCTTCATTGGTTTTTAAAGCTCAGCATTTCGAAAGCAACAATCATATGCAAAATT TTGCGTGGCTGTGGTGCAGCCAGTTCTAGCTCAACGTGTATGCTCCGATGCTAAGTGAGAAGCTTGAGGGTGTGCC GCCATACCGTCGATTTATCATCCTGTGTAATTACGTTAAAGCGATCGTGGGGCTCCTCTGTTAACGGAATGAGCTT TCTTATGCCCAAATAAGGAAATAGTTTACGGCAAAAAATCAGAATTTAGCTTTTACAAAAACTAGAGAGGAGAGGA GCGGTCTATAAATGGCAGCTTCGCGACTGCTTGTTGCGCAAGAGAACTTAACAACCAACCGCCTATGTGCAGCTTA ATGACTGCCTTTCATTCTCTATCTTATATTACCGCACACACAAAATGACAATGCACGACATAGAGAGAAAGAGAGA CACACGCCGATACTTGTTCAAACGTGGGTTCTCTTCTCGGTTGCTGAAAGTAGAGAAAACATAAGTGGAAATCTCT TTGATCACAGTCCACACCGGTATCTTGTTCTTGGCTAAAATGGTTACTCGTTCTATATCCATCTGCTATGATTGTC TTTTATTTTATTCTTTTTATTTTATTCTCAAGAACAACATCATATTGCTGAATCTGGTAAATTAGTTCTTATTATA TTGTGGGGTCATTTATTTTGATCATGAGGAATAAATAAATACCTCCTTTTGAACTGAAGCTTGGTTGATTTTGTGA GTTCCTGGGATTTCGACGTTCATACGGACCATATCGACTTGGCTATTGATCCTTATAGAATCAATATGTATGTAGA ACTCCTCAGGGCAGTCGAAGCTAGGGCCATTGGAAGTGTCGGTCTTGATGTTGGTCCCGAAGCTGCGGGAGCTGGT AATGCGTTCTTGGTGTGTGGACTTGATGCATCCAAATCATACTTGTAATTTTATTATTTTCAAAGACTCGGTGCAC GTAGGATGTGTAAATACTCTTCCAAAATACGTCAGCTAAAGAGCGAGAACGCAATGGAATTCGACTACAAAGAAAT ACATAAGCCGACACGACGTTCACTTTTAGATTGTAATCCTAAGTCACCAGCTTACGAATACTATCATTGGAAATGC AAGCCCATTTTTGTACTCGGGCCCTTGGACAAGCCAAATGTGAAGAAAGTGACCAAGCTCATTCCGTTAACAGGGG TTTAAAAATTATTTACCAATGTCATGATGGAACCCTTGCAAAATAGCCCCATTTAGCTGAAAGTAAGATTTCAACA AGAAATCATTGAGGGAGTCATTTAGAAAGCTTCGCAAGGGTCGATCGACCAGGACCAACCAGAGCAATCAAGTACC AGTTGAACTTGAACCGATGCTCCGAGCTTGGATGGTAAAAGAAATCAGTAAAAGCTGCATCAATAGCAACAAATAT AAATTATAAATTGGTTTAAGCAACACTCCAGTGCAGTCCCAAAATTTAACAGAACCATCTTCGTGACCAGTTAACA AATGGATCCTAAGGGACACAATATATGATTTTTGCGAGATAGTGTCAAGGCTTCAAGTAGGCATTTAGCTTTATTT TCTGGCAGTTAAGCAAATGATACATTCCTCCTCATTCTATTTAATACCTCGTAACAGTACCATCGCTAACCATTCA TTCAGTTCCCAAGATCTGGTAAATCGTCAGATTACTTGCCACTTTATAGAGTCGGGAACGCTTTCTTAAACCATTT TACCCCTATATAGATTGAAAGCTTGCACGCTAGGGTTCATCACCTCCATAATTATATAGGGTTTATTATCGTGGTT AATCAGGAAACGACTTTGGTATGAAAATATGTTTTTTTGTGCGCTTTTAAACATGTAACTGCTCTTTTGTGCTGTT GATCGCCAGCACCACCATCACCAACTACGGACTACAACCAGACCCCGCTACACAAATTCTCCTGCCTTTCCGGAGT GTCGGCAAGTGGCAATGCACCACCACACATGCCCCGCCGAATTTCTGCGCAGCTTGCTAAAGAAATGCTAGTAAAA TAGGTATTCTGTAGGTCAAATTTGGGGCAGAGACCACGTTAATACTCTGAGTCACATGCAGCGGCGTGACTGGGGG TTCTACCCGATTACTTAAACCCGGGAACTGCGGTCCAGGAATGTTAATAACAAACTGTATTATCATTCAGAAAGAT TAAATTGCCCCTAATTTTCTCTGGCAAATTGTAGGGTGAATTATGATCGCGTATGCGAGAGTGACGAGATGATACT ACTTTAGTGCACATGAAATTATATGTATTGAAATAAAAAGTTTGATGCAACAACAAATTTTACAGTTGTTTGGTAT AAAGATCCGTGTACAACTGCTTGTTTAGGTCATTAACGGAATCGTCAAAGGTCAAGAGAACGATCTGAGGGATGCT TCAGTAACACCGCTGCTAAACAATGCGCCTGCTATATACGCCCTAGACCAAAGACGGGGAGTTCCCAGGTACAAAC TTTAAAGCGGGCGTGGTGAGGCTAGTACCACCATGTAGCGTTGTCGCTGTTGTCGCAGTCGGTCGACATACTCTCT ATATTTATTTTATTTCTTTCACTTCTAATTACTTATAAGTTGGTTAATAATATTAGTTTAGGTCAAGATGAATGTT TTTTATAAGAATAATGTTGCCGAAAGTAACTAATGTCGAAACGAAAACATTTAAATGTAGATACGTACAAAACAGC TTACTCTGGTTTGACAATATATTTTATTGATATTGATTTCGTTTCATTTACTAGTTCGAAAACAGTTCTTAAACTA AAAAGACTTGCGCAACATCTTGTCTAAATACCATTTTTTGCTCACCTGCGCAACGCACCCTTGCGAGTTAATATGT CGGCTCCAAAACGTACTCGGCTTGGCACGTGCTGTGCATGGGGTTCTCTTTGCCTCTGGACCTGGCTTTGTGAAAG GATAACCAAAAACCAAAATTAATTAAAAAATCTGAGAACCAAAAGGCTAGGCAAATATGCGACTATAAACGTCTTA CATATGATTGTTGCTTTCGAAATGCTGAGCTTTAAAAACCAATGAAGCTCTCCATTATTTGTTTGGTAAAGAAATA ACATTAAAGTACATATGACCAATGGCTTTTTTTGGTTGATGGTGTTATTTCCTCAGTCGTTGTAAAAGGCCTCTTA TTGGTTTGCATTATTGTTATTATTTAGCATAAGGGCTATTGTTTCTGCACTAAAATCGTGATCTACCTAACTGGGC TTGTGCCTCTGTGGGTGCTAGAAAAAAGATTGTATTTAAATGAGTGTTTGGTGTTTTGGGAACACATTACAGAATC TGCGCGGTACGGTAAAGAGAAAACTGCGATCACATGAGCTATCTGTCTCCATTCCATAAAGGTAAGAGTTTCCAGT TGACAGTTTCTAATACGTAGACAATAATTCAAATTATCCACACAAGTGTCCTACTACCGGGCCGCTCTCTCTTCAC GAGATACTAAGGAACGCAAGATTAACTGTTTGAATGGTATATGTTGGTTAGTAATCATTACAAACTTTTAATTTTA ACATCAAATGGTCAATACAGCACAATGGGCGGCTTCTACAACAACCAAAAACCGGGTCAAGCCTCCTTTAATCCCA echo_v1_12/MMAP.hpp0000644000175000017500000000236711732444041014327 0ustar andrewhcandrewhc#ifndef __MMAP_H__ #define __MMAP_H__ #include #include #include #include #include class MMAP { int fdes; unsigned long long flen; void* mem; public: MMAP(char* fname) { struct stat buf; // Check for file existence. FILE *tmpfile; tmpfile = fopen(fname, "rb"); if(tmpfile == NULL) { throw std::runtime_error("Could not open file for memory map."); } else { fclose(tmpfile); } // Construct memory map. fdes = open(fname, O_RDONLY); fstat(fdes, &buf); flen = buf.st_size; mem = mmap(0, flen, PROT_READ, MAP_SHARED | MAP_FILE, fdes, 0); } virtual ~MMAP() { munmap(mem, flen); close(fdes); } inline unsigned long long size() const { return flen; } inline const void* operator[](unsigned long long pos) const { if(pos= 4.1) http://gcc.gnu.org/ 2. Python (version >= 2.6) (64-bit Python is needed for large data sets, e.g. >= 10M reads) http://www.python.org/ 3. SciPy (version >= 0.7) http://www.scipy.org/ 4. NumPy (version >= 1.3) http://numpy.scipy.org/ License: ------- ECHO is released under the BSD License. See the LICENSE file for more details. Quickstart: ---------- 1. In the directory containing the source files, type > make 2. In the same directory, type: > python ErrorCorrection.py -o output/sample_data.fastq sample_data.txt - sample_data.txt is the input file. - output/sample_data.fastq is the output file name. 3. The output files will be in the directory called "output". There will be 3 files: a. sample_data.fastq The corrected reads in FASTQ format. b. sample_data.fastq.seq Only the reads, without the quality scores. c. sample_data.fastq.qual Only the quality scores. 4. The output file sample_data.fastq.seq can be compared to sample_answer.txt, which contains the original reads without errors. There will be differences between sample_data.fastq.seq and sample_answer.txt because not every error is corrected by the error correction. 5. To run with 4 threads, type > python ErrorCorrection.py --ncpu 4 -o output/sample_data.fastq sample_data.txt Installation: ------------ In the directory containing the source files, type > make For ECHO to allocate more than 4GB of memory, it must be compiled with the -m64 option (default). This requires a 64-bit machine. Usage: ----- ECHO accepts 4 input formats: 1) Plain text format 2) Plain text format gzipped 3) FASTQ format 3) FASTQ format gzipped Plain text format is a file with one line per read. Note that this is *not* the same as the FASTA format. The Plain text format does *not* allow reads to span across multiple lines, and it does not have "comment" lines. The read should be oriented so that bases sequenced first are at the beginning of the line. Also note that FASTA format is *not* supported by ECHO at the moment. Either the plain text format or the FASTQ format may be gzipped, and used as input to ECHO. Note that the parsing method used by ECHO is selected depending on the *extension* of the input file: .gz is parsed as a gzipped Plain text format file. .fastq is parsed as a FASTQ file. .fastq.gz is parsed as a gzipped FASTQ file. The output file format of ECHO is standard FASTQ format. To run ECHO, use the following command > python ErrorCorrection.py -o output.fastq input.txt NOTE: The above command will generally work on relatively small data set sizes. The exact size depends on the amount of avaiable RAM. Please read the below 'Notes on Memory Usage' for additional details on running ECHO on larger data sets. Help messages for additional options can be found by using > python ErrorCorrection.py -h Notes on Memory Usage: --------------------- It is very important that ECHO does not saturate all available memory. If this happens, ECHO will begin to swap with the hard disk, which will cause it to run very slowly, much more slowly than it would otherwise if certain parameters were set correctly. There are two parameters that should be tweaked: a) -b denotes the number of reads per read block. b) --nh will divide the kmer space into nh blocks. The larger the data set, the higher nh needs to be. Exactly what this value needs to be depends on the available RAM. These parameters are set on the command line. Examples: For 5M reads, the following will typically run well with 8GB memory: > python ErrorCorrection.py -b 2000000 --nh 256 -o output/5Mreads.fastq 5Mreads.txt For 20M reads, the following will typically run well with 8GB memory: > python ErrorCorrection.py -b 2000000 --nh 1024 -o output/20Mreads.fastq 20Mreads.txt Using Multiple Threads: ---------------------- Use the --ncpu command line option to select the number of threads to use during the error correction. Note that because the main bottleneck is due to memory constraints, only a few stages of the error correction process use more than one thread. Example: To use 6 threads at once: > python ErrorCorrection.py -b 2000000 --nh 256 --ncpu 6 -o output/5Mreads.fastq 5Mreads.txt Log files: --------- Every execution of ECHO produces a log file. The default location is the log/ directory. The log file records ECHO's progress during the run. History of ECHO versions: ------------------------ Changes in 1.12: ---------------- - Fixed bug regarding custom temporary directory names. Changes in 1.11: ---------------- - Changed struct type for writing out reads to unsigned long long from unsigned long in ErrorCorrection.py. This was causing some compatibility issues. Changes in 1.10: ---------------- - Fixed a bug where temporary files were created in /tmp, rather than ./tmp. Changes in 1.09: ---------------- - Removed dependence on C++0x features. Now using several functions from TR1, which has been included since at least gcc 4.1. Changes in 1.08: ---------------- - Changed which kmer bins are considered for constructing the read overlap graph. Kmer bins with too many reads are not ignored to improve running times. Changes in 1.07a: ---------------- - Changed default max_paramh to 50 from 24. Changes in 1.06a: ---------------- - Changed voting procedure and quality score computation. -------------------------------------------------------------- Changes from 1.04 and 1.05 are not applicable to this version. -------------------------------------------------------------- Changes in 1.03: ---------------- - Changed data type for read indexing in the reverse complement file to accommodate for large data sets (>30M reads). Changes in 1.02: ---------------- - Added support for FASTQ and gzipped FASTQ input files. Changes in 1.01: ---------------- - Added support for gzipped input files. - Fixed a bug in the error message when checking for the existence of the input file. Bug Reports: ----------- Wei-Chun Kao Andrew H. Chan Department of EECS U.C. Berkeley echo_v1_12/Voting.cpp0000644000175000017500000003576311732444041015044 0ustar andrewhcandrewhc#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "NeighborSet.hpp" using namespace std; struct VoteInfo { int pos; int base; double log_quality; bool reverse_complement; bool prior; VoteInfo(int pos, int base, double log_quality, bool reverse_complement, bool prior=false):pos(pos),base(base),log_quality(log_quality),reverse_complement(reverse_complement),prior(prior) {} }; void zeroMat(int seq_len, double mat[][4][4]) { for(int l=0; l > tot(max_seq_len); int file_len; fin >> file_len; for(int pos=0; pos> confMat[pos][trueb][calledb]; confMat[pos][trueb][calledb]+=1.0; tot[pos][calledb] += confMat[pos][trueb][calledb]; } } fin.close(); // Normalize and take the log. for(int pos=0; pos >& hypothesis) { hypothesis.clear(); if(heterozygous) { for(int b1=0; b1<4; b1++) for(int b2=b1; b2<4; b2++) { hypothesis.push_back(tr1::make_tuple(b1, b2, b1*4+b2)); } } else { for(int b=0; b<4; b++) hypothesis.push_back(tr1::make_tuple(b, b, b*4+b)); } } int main(int argc, char** argv) { // Initialize constants. Options opt(argc, argv); // Initialize reads, votes, and confusion matrix. MMAPReads readfile(opt.readFName); int max_seq_len = 0; for(unsigned int readid=opt.read_st; readidmax_seq_len) max_seq_len = seq_len; } // candidate hypothesis vector > hypothesis; generateHypothesis(opt.h_rate>0, hypothesis); // Confusion matrix. // Error loglikelihood matrix. double confMat[max_seq_len][4][4]; double loglikelihood[max_seq_len][4][4]; initLoglikelihoodMat(opt, max_seq_len, confMat, loglikelihood); // Voting Mechanism. // Statitstics. vector histogram(500, 0); set hist_readset; // Open output file. ostringstream fname, fqualname; fname << opt.fpre << "output_" << opt.fsuf << ".txt"; fqualname << opt.fpre << "quality_" << opt.fsuf << ".txt"; ofstream fout, fqual; fout.open(fname.str().c_str()); fqual.open(fqualname.str().c_str()); // initialize NeighborSetLoaders vector > neighborLoader; for(size_t fiter=0; fiter(new NeighborSetLoader(opt.inputFNames[fiter]))); // Zero out confusion matrix. zeroMat(max_seq_len, confMat); for(unsigned int readid = opt.read_st; readid > Votes(seq_len); vector nVotes(seq_len, 0); // If read is reverse complement read, output directly. if(!readfile.isOrig(readid)) { for(int i=0; i > readNeighbors(new map); for(size_t fiter=0; fiter > newNeighbors = neighborLoader[fiter]->get(readid); for(map::iterator nn = newNeighbors->begin(); nn!=newNeighbors->end(); nn++) { map::iterator conflict = readNeighbors->find(nn->first); int seq_len2 = strlen(readfile[nn->first]); if(conflict==readNeighbors->end() || // No conflict. ( nn->second!=conflict->second && nn->second.isBetter(conflict->second, seq_len, seq_len2) ))// Different alignment and conflict resolution. (*readNeighbors)[nn->first] = nn->second; } } // Voting. // Collect votes. set my_neighbors; for(map::iterator neighbors = readNeighbors->begin(); neighbors!=readNeighbors->end(); neighbors++) { const unsigned int& neighborId = neighbors->first; const char* neighbor_seq = readfile[neighborId]; const int neighbor_seq_len = strlen(neighbor_seq); const int overlap = neighbors->second.get_overlap(seq_len, neighbor_seq_len); const double log_quality = 0; // This check is not redundant, it is used when selecting h/e // so that the neighbor computation can be reused. if(!neighbors->second.isNeighbor(seq_len, neighbor_seq_len, opt.K, opt.h, opt.e)) continue; if(opt.save_stats) my_neighbors.insert(neighborId); const int& st1 = neighbors->second.get_st1(); const int& st2 = neighbors->second.get_st2(); const char* overlap_seq = &neighbor_seq[st2]; const bool orig = readfile.isOrig(neighborId); int pos = orig?(st2):(neighbor_seq_len-(st2)-1); for(int offset=0; offset base_loglikelihood(16, 0.0); // Likelihood with prior votes. vector base_logquality(16, 0.0); // Likelihood without prior votes. // perform actual ML estimation for(vector::iterator pVote=Votes[i].begin(); pVote!=Votes[i].end(); pVote++) for(vector >::iterator H=hypothesis.begin(); H!=hypothesis.end(); H++) { int& b1 = tr1::get<0>(*H); int& b2 = tr1::get<1>(*H); int& b1b2 = tr1::get<2>(*H); int read_b1 = pVote->reverse_complement?3-b1:b1; int read_b2 = pVote->reverse_complement?3-b2:b2; if(b1>b2) { base_loglikelihood[b1b2] = -numeric_limits::infinity(); if(!pVote->prior) base_logquality[b1b2] = -numeric_limits::infinity(); } else if(b1==b2) { // Homozygous case. base_loglikelihood[b1b2] += loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b1] + pVote->log_quality; if(!pVote->prior) base_logquality[b1b2] += loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b1] + pVote->log_quality; } else { // b1 < b2 // Heterozygous case. base_loglikelihood[b1b2] += log(0.5*exp(loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b1]) + 0.5*exp(loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b2])) + pVote->log_quality; if(!pVote->prior) base_logquality[b1b2] += log(0.5*exp(loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b1]) + 0.5*exp(loglikelihood[pVote->pos][pVote->base][read_b2])) + pVote->log_quality; } } tr1::tuple mse_base; double max_loglikelihood = -numeric_limits::infinity(); for(vector >::iterator H=hypothesis.begin(); H!=hypothesis.end(); H++) { int& b1 = tr1::get<0>(*H); int& b2 = tr1::get<1>(*H); int& b1b2 = tr1::get<2>(*H); if(b1==b2) { base_loglikelihood[b1b2] += log(0.25) + log(1.0 - opt.h_rate); base_logquality[b1b2] += log(0.25) + log(1.0 - opt.h_rate); } else if(b1max_loglikelihood) { max_loglikelihood = base_loglikelihood[b1b2]; mse_base = *H; } } // Extract ML. if(nVotes[i]!=0 && (nVotes[i]<=opt.max_cov || opt.max_cov==0) && nVotes[i]>=opt.min_cov) { // accept changes corr_seq[i] = intToBase(tr1::get<0>(mse_base), tr1::get<1>(mse_base)); } else { // Reject correction if received too many/few votes. corr_seq[i] = orig_seq.at(i); tr1::get<0>(mse_base) = tr1::get<1>(mse_base) = orig_base; } // Quality score computation. double total_prob=0, error_prob=0; if(!isAnyBase(tr1::get<0>(mse_base)) && !isAnyBase(tr1::get<0>(mse_base))) for(vector >::iterator H=hypothesis.begin(); H!=hypothesis.end(); H++) { int& b1 = tr1::get<0>(*H); int& b2 = tr1::get<1>(*H); int& b1b2 = tr1::get<2>(*H); float prob = exp(base_logquality[b1b2]-base_logquality[tr1::get<2>(mse_base)]); total_prob += prob; if(b1!=tr1::get<0>(mse_base) || b2!=tr1::get<1>(mse_base)) error_prob += prob; } error_prob /= total_prob; if(error_prob >= 1e-100) qual_seq[i] = min(93, max(0, (int)floor(-10.0*log(error_prob) / log(10.0) / max(1.0, (double)nVotes[i])))) + 33; else qual_seq[i] = 33+93; // update confusion matrix if(total_prob>0 && !isAnyBase(orig_base)) for(vector >::iterator H=hypothesis.begin(); H!=hypothesis.end(); H++) { int& b1 = tr1::get<0>(*H); int& b2 = tr1::get<1>(*H); int& b1b2 = tr1::get<2>(*H); float prob = exp(base_logquality[b1b2]-base_logquality[tr1::get<2>(mse_base)]); if(readfile.isOrig(readid)) { confMat[i][b1][orig_base]+=0.5*prob/total_prob; confMat[i][b2][orig_base]+=0.5*prob/total_prob; } else { confMat[seq_len-i-1][3-b1][3-orig_base]+=0.5*prob/total_prob; confMat[seq_len-i-1][3-b2][3-orig_base]+=0.5*prob/total_prob; } } } // Update histogram. if(opt.save_stats){ size_t max_vote = *max_element(nVotes.begin(), nVotes.end()); if(max_vote>histogram.size()) histogram.resize(max_vote, 0); if(hist_readset.find(readid)==hist_readset.end()){ // All neighbors will not vote in the future and only beginning of the read gets to vote to improve independence. hist_readset.insert(my_neighbors.begin(), my_neighbors.end()); if(readfile.isOrig(readid)) histogram[nVotes[0]]+=1; else histogram[nVotes[seq_len-1]]+=1; } } // Output corrected read. fout << corr_seq << endl; fqual << qual_seq << endl; } fout.close(); fqual.close(); // Output other stats. // Output histogram. if(opt.save_stats) { fname.str(string()); fname << opt.fpre << "histogram_" << opt.fsuf << ".txt"; fout.open(fname.str().c_str()); for(size_t i=0; i #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "KmerHashMap.hpp" using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // Initialize input arguments. Options opt(argc, argv); assert(opt.inputFNames.size()%2 == 0); // Open hash files and index files std::vector > hash_files; std::vector > index_files; for(vector::iterator iter = opt.inputFNames.begin(); iter != opt.inputFNames.end(); ++iter) { hash_files.push_back(tr1::shared_ptr(new MMAP(*iter))); ++iter; index_files.push_back(tr1::shared_ptr(new MMAP(*iter))); } // Output hash table file. FILE *fout = fopen((string(opt.fpre) + opt.fsuf + ".hash").c_str(), "wb"); // Output index file. FILE *findexout = fopen((string(opt.fpre) + opt.fsuf + ".index").c_str(), "wb"); unsigned int nFiles = opt.inputFNames.size()/2; vector fpos(nFiles, 0); // points to index vector fpos2(nFiles, 0); // points to hash table vector num_kmers_read(nFiles, 0); vector nKmer(nFiles, 0); unsigned int num_tot_kmers = 0; for(unsigned int hash_id=0; hash_id good_hashes; for(unsigned int hash_id=0; hash_id::iterator iter=good_hashes.begin(); iter!=good_hashes.end(); ++iter) { Kmer kmer((char*)(*index_files[*iter])[fpos[*iter]]); if(Kmer_less()(kmer, min_kmer)) min_kmer = string((char*)(*index_files[*iter])[fpos[*iter]]); } // Update total number of kmers. ++num_tot_kmers; // Find which hash tables have the minimum kmer // and adjust their fpos, etc. appropriately. vector min_hashes; vector nreads(nFiles); unsigned int tot_noccur = 0; for(vector::iterator iter=good_hashes.begin(); iter != good_hashes.end(); ++iter) { Kmer kmer((char*)(*index_files[*iter])[fpos[*iter]]); if(Kmer_cmp()(kmer,min_kmer)) { min_hashes.push_back(*iter); Kmer kmer((char*)(*index_files[*iter])[fpos[*iter]]); fpos[*iter] += min_kmer.getKmer().size()+1; // Advance file ptr. // Get number of reads for the kmer. nreads[*iter]=*(unsigned int*)(*index_files[*iter])[fpos[*iter]]; tot_noccur += nreads.at(*iter); fpos[*iter] += sizeof(unsigned int); // Advance file ptr. ++num_kmers_read[*iter]; } } const char* kmer_string = min_kmer.getKmer().c_str(); // Write out index. // Write kmer string. fwrite(kmer_string, sizeof(char), strlen(kmer_string)+1, findexout); // Write number of reads with kmer. fwrite(&tot_noccur, sizeof(unsigned int), 1, findexout); // write out reads and positions for(vector::iterator iter=min_hashes.begin(); iter != min_hashes.end(); ++iter) { for(unsigned int occ_count=0; occ_count #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "KmerHashMap.hpp" #include "NeighborSet.hpp" using namespace std; class removeNeighborPredicate { public: removeNeighborPredicate(NeighborSet &Neighbors) : Neighbors(Neighbors) {}; bool operator()(KmerOccurrence const &occ) { std::map >::iterator iter_neighbor = Neighbors.getData().find(occ.readID); if(iter_neighbor==Neighbors.getData().end()) { return false; } else { return iter_neighbor->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors; } } NeighborSet &Neighbors; }; int main(int argc, char** argv) { // Initialize constants. Options opt(argc, argv); unsigned int ihash_st = opt.ihash_st; unsigned int ihash_ed = opt.ihash_ed; // Read data. // Check for files first. FILE *tmpfile = fopen(opt.inputFNames[0], "rb"); if(tmpfile == NULL) { throw std::runtime_error("Could not open file 1."); } else { fclose(tmpfile); } tmpfile = fopen(opt.inputFNames[1], "rb"); if(tmpfile == NULL) { throw std::runtime_error("Could not open file 2."); } else { fclose(tmpfile); } // Input files are hash files. HashMMAP kmer_mmap(opt.inputFNames[0], opt.inputFNames[1], ihash_st, ihash_ed); // Initialize new NeighborSet (adjacency list). NeighborSet Neighbors(opt.read_st, opt.read_ed, opt.read_st2, opt.read_ed2); MMAPReads readfile(opt.readFName); // Construct Neighbor Sets for(HashMMAP::ConstIterator kmer_iter = kmer_mmap.begin(); kmer_iter!=kmer_mmap.end(); ++kmer_iter) { if(opt.max_cov>0 && kmer_iter.getOccur()>=3uL*opt.max_cov) continue; tr1::unordered_map Reads; // Initialize neighbors. vector kmer_occurrences; vector kmer_occurrences2; for(HashMMAP::ConstReadIterator read=kmer_iter.read_begin(); read!=kmer_iter.read_end(); ++read) { // Add current read to hash from readIDs to read strings Reads[read.getReadID()] = readfile[read.getReadID()]; kmer_occurrences.push_back(KmerOccurrence(read.getReadID(), read.getPos())); Reads[read.getReadID()] = readfile[read.getReadID()]; kmer_occurrences2.push_back(KmerOccurrence(read.getReadID(), read.getPos())); } // Remove every read that has more than NeighborSet::MaxNNeighbors kmer_occurrences.erase(remove_if(kmer_occurrences.begin(), kmer_occurrences.end(), removeNeighborPredicate(Neighbors)), kmer_occurrences.end()); kmer_occurrences2.erase(remove_if(kmer_occurrences2.begin(), kmer_occurrences2.end(), removeNeighborPredicate(Neighbors)), kmer_occurrences2.end()); // Compute neighbor set for(vector::iterator read1=kmer_occurrences.begin(); read1!=kmer_occurrences.end(); ++read1) { // Add neighbors from read1 to neighbor vertices const unsigned int readid1 = read1->readID; for(vector::iterator read2=kmer_occurrences2.begin(); read2!=kmer_occurrences2.end(); ++read2) { const unsigned int readid2 = read2->readID; if(readid2 >::iterator iter_neighbor1 = Neighbors.getData().find(readid1); if(iter_neighbor1 != Neighbors.getData().end()) { if(iter_neighbor1->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors) break; } map >::iterator iter_neighbor2 = Neighbors.getData().find(readid2); if(iter_neighbor2 != Neighbors.getData().end()) { if(iter_neighbor2->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors) continue; } NeighborInfo old_ninfo, new_ninfo; new_ninfo.set_offset(read1->pos, read2->pos); map::iterator iter_old_ninfo = Neighbors.getData()[readid1].find(readid2); bool seen = (iter_old_ninfo!=Neighbors.getData()[readid1].end()); if( seen ) old_ninfo = iter_old_ninfo->second; if( seen && new_ninfo==old_ninfo) continue; const DNASeq& seq1 = Reads[readid1]; const DNASeq& seq2 = Reads[readid2]; bool is_neighbor = new_ninfo.isNeighbor(seq1, seq2, opt.K, opt.h, opt.e); bool is_better = seen ? is_neighbor&&new_ninfo.isBetter(old_ninfo, seq1.size(), seq2.size()) : true; if((!seen && is_neighbor) || (seen && is_better)) { Neighbors.getData()[readid1][readid2] = NeighborInfo(read1->pos, read2->pos, new_ninfo.get_nerr()); Neighbors.getData()[readid2][readid1] = NeighborInfo(read2->pos, read1->pos, new_ninfo.get_nerr()); } // In case the neighbor already exists, choose the one with minimum mismatch. } } } Neighbors.dump(opt.fpre, opt.fsuf); return 0; } echo_v1_12/ErrorCorrection.py0000644000175000017500000011412311732444041016551 0ustar andrewhcandrewhcimport subprocess import threading import itertools import os import struct import random import mmap import time import datetime import tempfile import sys import shutil import gzip from optparse import OptionParser from scipy.stats.distributions import norm, poisson from scipy.special import gammaln from scipy import floor, ceil from numpy import array, arange import numpy import math ########################## HashingCmd = "hashing" HashMergeCmd = "HashMerge" NeighborJoinCmd = "NeighborJoin" NeighborJoinParamCmd = "NeighborJoinParam" NeighborMergeCmd = "NeighborMerge" VotingCmd = "Voting" ########################## CompBase = {'A':'T', 'C':'G', 'G':'C', 'T':'A', 'N':'N'} maxThread = 1 # Default max number of threads maxEMIter = 10 # Default max iterations for EM algorithm KeepAllFiles = False MsgLogger = None Verbose = True ########################## # Default parameters TmpBASEDIR = "tmp" OutputDIR = "output" LogDIR = "log" OutputFName = "corrected" RevCompFName = "revdataMMAP.txt" ConfMatFName = "confMatEst.txt" DataBlockSize = 1000000 NHashFile = 8 ReadMergeBatchSize = 4 HashMergeBatchSize = 8 ModelSelectionSetSize = 100000 ModelSelectionNHashFile = 1 min_parame = None max_parame = None min_paramh = None max_paramh = None # Threshold for EM in parameter estimation ConfMatCovergenceThreshold = 1e-10 ########################## class LogMgr: def __init__(self, log_file_name): self.logfile = open(log_file_name, "w") self.Lock = threading.Lock() def __delete__(self): self.logfile.close() def log(self, msg, console_output=False): with self.Lock: output_str = "%s: %s"%(time.strftime("%Y_%m_%d-%H_%M_%S", time.localtime()), msg) self.logfile.write("%s\n"%output_str) self.logfile.flush() if Verbose or console_output: print output_str + "\n" ########################## class CmdExecuter: def __init__(self, nprocess): self.nCurThread = threading.BoundedSemaphore(nprocess) self.Lock = threading.Lock() self.LockStatus = threading.Lock() self.threads = [] self.status = [] def __exeCmd(self, cmd, t_id): finished = False self.nCurThread.acquire() cmd_string = " ".join(cmd) MsgLogger.log(cmd_string) try: max_attempts = 5 # additional attempts attempts = 0 while not finished and attempts <= max_attempts: try: proc = subprocess.Popen(cmd, bufsize=10240, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = proc.communicate() if stdout != "": print stdout returncode = proc.returncode if stderr is not None and len(stderr)>0: MsgLogger.log("ERROR: " + stderr, True) if returncode == 0: finished = True else: break except Exception as e: attempts += 1 if attempts <= max_attempts: MsgLogger.log("ERROR:\n" + cmd_string + "\nfailed to execute.\nTrying again. Attempt #: " + str(attempts), True) else: MsgLogger.log("ERROR:\n" + cmd_string + "\nfailed to execute.", True) if finished == True: # success with self.LockStatus: self.status[t_id] = 0 else: # failure with self.LockStatus: MsgLogger.log("ERROR:\n" + cmd_string + "\nfailed to execute. Aborting.") self.status[t_id] = 1 finally: self.nCurThread.release() def exeCmd(self, cmd): t = threading.Thread(target=self.__exeCmd, args=(cmd,len(self.threads))) with self.Lock: self.threads.append(t) with self.LockStatus: self.status.append(-1) t.start() def wait(self): with self.Lock: for t in self.threads: t.join() self.threads = [] with self.LockStatus: passback_status = list(self.status) self.status = [] # Check status of processes for st in passback_status: if st != 0: MsgLogger.log("ERROR: A command failed to execute successfully. Aborting.") sys.exit(1) return passback_status ########################## def poiTotalVar(hist): n = sum(hist) mode = numpy.argmax(hist[2:]) + 2 est_mean = mode+1 est_tv = 1.0 for m in range(mode-2, mode+3): emp_pmf = hist/n poi_pmf = poisson.pmf(arange(len(hist)), m) residual_mass = 1.0 - sum(poi_pmf) total_var = 0.5*sum( abs(p1-p2) for p1, p2 in itertools.izip(emp_pmf, poi_pmf)) + 0.5*residual_mass if total_var < est_tv: est_tv = total_var est_mean = m return (est_tv, est_mean) ########################## def makeHashingCmd(readFName, read_st, read_ed, nhash, ihash_st, ihash_ed, K, fileNamePrefix, fileNameSuffix): cmd = [HashingCmd, "-read", "%s"%readFName, "-st", "%d"%read_st, "-ed", "%d"%read_ed, "-nhash", "%d"%nhash, "-ihash_st", "%d"%ihash_st, "-ihash_ed", "%d"%ihash_ed, "-K", "%d"%K, "-fpre", "%s"%fileNamePrefix, "-fsuf", "%s"%fileNameSuffix] return cmd def makeNeighborJoinCmd(readFName, inputFNames, read_st, read_ed, read_st2, read_ed2, blocksize, K, h, e, maxCov, fileNamePrefix, fileNameSuffix, ihash_st, ihash_ed): cmd = [NeighborJoinCmd, "-read", "%s"%readFName, "-st", "%d"%read_st, "-ed", "%d"%read_ed, "-st2", "%d"%read_st2, "-ed2", "%d"%read_ed2, "-K", "%d"%K, "-h", "%d"%h, "-e", "%f"%e, "-fpre", "%s"%fileNamePrefix, "-fsuf", "%s"%fileNameSuffix, "-ihash_st", "%d"%ihash_st, "-ihash_ed", "%d"%ihash_ed, "-max_cov", "%d"%maxCov ] for fname in inputFNames: cmd += ["-input", "%s"%fname] return cmd def makeNeighborJoinParamCmd(readFName, inputFNames, read_st, read_ed, read_st2, read_ed2, blocksize, K, h, e, maxCov, fileNamePrefix, fileNameSuffix, ihash_st, ihash_ed): cmd = [NeighborJoinParamCmd, "-read", "%s"%readFName, "-st", "%d"%read_st, "-ed", "%d"%read_ed, "-st2", "%d"%read_st2, "-ed2", "%d"%read_ed2, "-K", "%d"%K, "-h", "%d"%h, "-e", "%f"%e, "-fpre", "%s"%fileNamePrefix, "-fsuf", "%s"%fileNameSuffix, "-ihash_st", "%d"%ihash_st, "-ihash_ed", "%d"%ihash_ed, ] for fname in inputFNames: cmd += ["-input", "%s"%fname] return cmd def makeHashMergeCmd(inputFNames, fileNamePrefix, fileNameSuffix): return [HashMergeCmd, "-fpre", fileNamePrefix, "-fsuf", fileNameSuffix] + list(itertools.chain(*[ ["-input", fname] for fname in inputFNames ])) def makeNeighborMergeCmd(readFName, inputFNames, read_st, read_ed, fileNamePrefix, fileNameSuffix): cmd = [NeighborMergeCmd, "-read", "%s"%readFName, "-st", "%d"%read_st, "-ed", "%d"%read_ed, "-fpre", "%s"%fileNamePrefix, "-fsuf", "%s"%fileNameSuffix] for fname in inputFNames: cmd += ["-input", "%s"%fname] return cmd def makeVotingCmd(readFName, inputFNames, read_st, read_ed, K, h, e, fileNamePrefix, fileNameSuffix, confMatFName=None, maxCov=None, minCov=None, estCov=None, h_rate=None, saveParam=False): cmd = [VotingCmd, "-read", "%s"%readFName, "-st", "%d"%read_st, "-ed", "%d"%read_ed, "-K", "%d"%K, "-h", "%d"%h, "-e", "%f"%e, "-fpre", "%s"%fileNamePrefix, "-fsuf", "%s"%fileNameSuffix] for fname in inputFNames: cmd += ["-input", "%s"%fname] if confMatFName is not None: cmd += ["-confMat", "%s"%confMatFName] if maxCov is not None: cmd += ["-max_cov", "%d"%maxCov] if minCov is not None: cmd += ["-min_cov", "%d"%minCov] if estCov is not None: cmd += ["-cov", "%d"%estCov] if h_rate is not None: cmd += ["-h_rate", "%f"%h_rate] if saveParam: cmd += ["-save_stats", "1"] return cmd # Hash the kmers of the reads and create hash files. Hash files are then merged and used as input to NeighborJoin. def Hashing(cmdexecuter, target_st, target_ed, DataBlockSize, nData, paramK, NHashFile): # DataBlockSize should be about 2M for a machine with 14GB RAM # Check for file tmpf = open(RevCompFName) # Will throw error if file does not open tmpf.close() # Building hash HashFiles = [[]] IndexFiles = [[]] tot_num_hash_files = int(math.ceil(float(target_ed) / DataBlockSize)) MsgLogger.log("Total number of hash files: " + str(tot_num_hash_files)) cur_hash_file = 0 for read_st in range(target_st, target_ed, DataBlockSize): read_ed = min(read_st + DataBlockSize, nData) ihash_st = 0 ihash_ed = 1 cmdexecuter.exeCmd(makeHashingCmd(RevCompFName, read_st, read_ed, NHashFile, ihash_st, ihash_ed, paramK, TmpDIR, "%d"%read_st)) cmdexecuter.wait() # This will prevent parallization in hashing # HashMerge # Merge together hash files into one main hash file HashFiles[0].append(os.path.join(TmpDIR, "%d.hash"%(read_st))) IndexFiles[0].append(os.path.join(TmpDIR, "%d.index"%(read_st))) assert(len(HashFiles) == len(IndexFiles)) for i in xrange(len(HashFiles)): assert(len(HashFiles[i]) == len(IndexFiles[i])) if len(HashFiles[i])>=ReadMergeBatchSize or (len(HashFiles[i])>=1 and cur_hash_file==tot_num_hash_files-1): #cmdexecuter.wait() if len(HashFiles)==i+1: HashFiles.append([]) IndexFiles.append([]) # Run appropriate merging if len(HashFiles[i]) > 1: inputFNames = list(itertools.chain(*zip(HashFiles[i], IndexFiles[i]))) cmdexecuter.exeCmd(makeHashMergeCmd(inputFNames, TmpDIR, "t_%d_%d"%(i+1, len(HashFiles[i+1])))) cmdexecuter.wait() elif len(HashFiles[i]) == 1: cmdexecuter.exeCmd(["mv", HashFiles[i][0], os.path.join(TmpDIR, "t_%d_%d.hash"%(i+1, len(HashFiles[i+1])))]) cmdexecuter.exeCmd(["mv", IndexFiles[i][0], os.path.join(TmpDIR, "t_%d_%d.index"%(i+1, len(IndexFiles[i+1])))]) cmdexecuter.wait() # Add resulting hash file to "tree" assert(len(HashFiles[i+1]) == len(IndexFiles[i+1])) HashFiles[i+1].append(os.path.join(TmpDIR, "t_%d_%d.hash"%(i+1, len(HashFiles[i+1])))) IndexFiles[i+1].append(os.path.join(TmpDIR, "t_%d_%d.index"%(i+1, len(IndexFiles[i+1])))) # Remove temporary hash files if not KeepAllFiles: if len(HashFiles[i]) > 1: cmdexecuter.exeCmd(["rm"]+HashFiles[i]) cmdexecuter.exeCmd(["rm"]+IndexFiles[i]) cmdexecuter.wait() HashFiles[i] = [] IndexFiles[i] = [] cur_hash_file += 1 # If parallel, need proper locking # Rename final hash and index files from tmp names to permanent names cmdexecuter.exeCmd(["mv", HashFiles[-1][0], os.path.join(TmpDIR, "all.hash")]) cmdexecuter.exeCmd(["mv", IndexFiles[-1][0], os.path.join(TmpDIR, "all.index")]) cmdexecuter.wait() def Neighboring(cmdexecuter, target_st, target_ed, DataBlockSize, nData, paramK, paramh, parame, maxCov, NHashFile, nKmers, param): # DataBlockSize should be nData (the entire data set) CachedBlocks = set() for read_st in xrange(target_st, target_ed, DataBlockSize): #read_ed = min(read_st + DataBlockSize, nData) read_ed = min(target_ed, nData) for read_st2 in xrange(0, nData, DataBlockSize): read_ed2 = min(read_st2 + DataBlockSize, nData) if read_st<=read_st2: st, ed, st2, ed2 = read_st, read_ed, read_st2, read_ed2 else: st, ed, st2, ed2 = read_st2, read_ed2, read_st, read_ed if (st, ed, st2, ed2) in CachedBlocks: continue CachedBlocks.add((st, ed, st2, ed2)) # Create empty neighbor file NeighborFiles = [[]] for hashfile in xrange(NHashFile): # NeighborJoin for each hash block ihash_st = hashfile*nKmers/NHashFile ihash_ed = (hashfile+1)*nKmers/NHashFile inputFNames = [ os.path.join(TmpDIR, "all.hash"), os.path.join(TmpDIR, "all.index") ] # NeighborJoin command if param == False: cmdexecuter.exeCmd(makeNeighborJoinCmd(RevCompFName, inputFNames, st, ed, st2, ed2, DataBlockSize, paramK, paramh, parame, maxCov, TmpDIR, "%d_%d_%d"%(hashfile, st, st2), ihash_st, ihash_ed)) else: cmdexecuter.exeCmd(makeNeighborJoinParamCmd(RevCompFName, inputFNames, st, ed, st2, ed2, DataBlockSize, paramK, paramh, parame, maxCov, TmpDIR, "%d_%d_%d"%(hashfile, st, st2), ihash_st, ihash_ed)) cmdexecuter.wait() # NeighborMerge # Merge together adjacency lists into one main adjacency list NeighborFiles[0].append(os.path.join(TmpDIR, "neighbors_%d_%d_%d.list"%(hashfile, st, st2))) for i in xrange(len(NeighborFiles)): if len(NeighborFiles[i])>=HashMergeBatchSize or (len(NeighborFiles[i])>=1 and hashfile==NHashFile-1): # Extend list if another level of "tree" is added if len(NeighborFiles)==i+1: NeighborFiles.append([]) # Run appropriate merging if len(NeighborFiles[i])>1: cmdexecuter.exeCmd(makeNeighborMergeCmd(RevCompFName, NeighborFiles[i], min(st, st2), max(ed, ed2), TmpDIR, "%d_%d_%d_%d"%(i+1, len(NeighborFiles[i+1]), st, st2))) elif len(NeighborFiles[i])==1: cmdexecuter.exeCmd(["mv", NeighborFiles[i][0], os.path.join(TmpDIR, "neighbors_%d_%d_%d_%d.list"%(i+1, len(NeighborFiles[i+1]), st, st2))]) # Add resulting neighbor list to "tree" NeighborFiles[i+1].append(os.path.join(TmpDIR, "neighbors_%d_%d_%d_%d.list"%(i+1, len(NeighborFiles[i+1]), st, st2))) cmdexecuter.wait() # Remove temporary neighbor files if necessary if not KeepAllFiles: if len(NeighborFiles[i]) > 1: cmdexecuter.exeCmd(["rm"]+NeighborFiles[i]) NeighborFiles[i] = [] cmdexecuter.wait() # Rename final neighbors file (main adjacency list) from tmp name to permanent name cmdexecuter.wait() cmdexecuter.exeCmd(["mv", NeighborFiles[-1][0], os.path.join(TmpDIR, "neighbors_%d_%d.list"%(st, st2))]) cmdexecuter.wait() def Voting(cmdexecuter, target_st, target_ed, DataBlockSize, nData, paramh, parame, NHashFile, confMatFName = None, maxCov = None, minCov = None, estCov = None, h_rate = None, saveParam=False): # Vote! for read_st in range(target_st, target_ed, DataBlockSize): read_ed = min(read_st + DataBlockSize, nData) inputFNames = [ os.path.join(TmpDIR, "neighbors_%d_%d.list" % (min(read_st, read_st2), max(read_st, read_st2))) for read_st2 in range(0, target_ed, DataBlockSize)] cmdexecuter.exeCmd(makeVotingCmd(RevCompFName, inputFNames, read_st, read_ed, paramK, paramh, parame, TmpDIR, "%d_%d_%f"%(read_st, paramh, parame), confMatFName, maxCov, minCov, estCov, h_rate, saveParam)) def loadConfMat(fname): ConfMat = [] with open(fname) as fin: nMat = int(fin.readline().strip()) for i in range(nMat): ConfMat.append([[ float(token) for token in fin.readline().split()] for b in range(4)]) fin.readline() return array(ConfMat) if __name__ == '__main__': # Set starting time ST_TIME = time.time() ########################## # Program paths ProgramDir = sys.path[0] HashingCmd = os.path.join(ProgramDir, HashingCmd) HashMergeCmd = os.path.join(ProgramDir, HashMergeCmd) NeighborJoinCmd = os.path.join(ProgramDir, NeighborJoinCmd) NeighborJoinParamCmd = os.path.join(ProgramDir, NeighborJoinParamCmd) NeighborMergeCmd = os.path.join(ProgramDir, NeighborMergeCmd) VotingCmd = os.path.join(ProgramDir, VotingCmd) ########################## # Parse Options parser = OptionParser(usage = "usage: %prog [options] read_file_name") parser.add_option("-o", "--output", action="store", dest="output_filename", type="string", help="Output file name", default=None) parser.add_option("-l", "--log", action="store", dest="log_filename", type="string", help="Log file name", default=None) parser.add_option("--DD", "--tmp_dir", action="store", dest="tmp_directory", type="string", help="Temporary data directory", default=None) parser.add_option("-u", "--ncpu", action="store", dest="ncpu", type="int", help="Number of processes used in training", default=maxThread) parser.add_option("-b", "--block_size", action="store", dest="bsize", type="int", help="Split data into blocks of specified size", default=None) parser.add_option("--nh", "--n_hash_block", action="store", dest="nhash", type="int", help="Split hash table into n tables", default=NHashFile) parser.add_option("--rm", "--read_merge_size", action="store", dest="read_merge", type="int", help="Merge n hash tables at a time", default=ReadMergeBatchSize ) parser.add_option("--hm", "--hash_merge_batch_size", action="store", dest="hash_merge", type="int", help="Merge n adjacency lists at a time", default=HashMergeBatchSize) parser.add_option("-k", "--kmer", action="store", dest="k", type="int", help="k-mer size used for hashing", default=None) parser.add_option("-e", "--min_error_tolerance", action="store", dest="e", type="float", help="Minimum error tolerance for parameter searching", default=min_parame) parser.add_option("-E", "--max_error_tolerance", action="store", dest="E", type="float", help="Maximum error tolerance for parameter searching", default=max_parame) parser.add_option("--hh", "--min_minimum_overlap", action="store", dest="h", type="int", help="Minimum minimum overlap length for parameter searching", default=min_paramh) parser.add_option("--hH", "--max_minimum_overlap", action="store", dest="H", type="int", help="Maximum minimum overlap length for parameter searching", default=max_paramh) parser.add_option("--h_rate", "--heterozygous_rate", action="store", dest="h_rate", type="float", help="Rate for heterozygous site", default=None) parser.add_option("--model_selection_size", action="store", dest="msize", type="int", help="Model selection data set size", default=ModelSelectionSetSize) parser.add_option("--keep_all_files", action="store_true", dest="keep_all_files", help="Keep all temporary files. By default, temporary files are deleted automatically.", default=False) (options, args) = parser.parse_args() if len(args)!=1: parser.print_help() sys.exit(0) OrigReadFName = args[0] # Check for existence of input file if not os.path.isfile(OrigReadFName): print "ERROR: Input file " + OrigReadFName + " does not exist." sys.exit(1) # Create log directory if options.log_filename is None: # default if not os.path.isdir(LogDIR): os.mkdir(LogDIR) else: # create intermediate dirs for user-specified log file if necessary head, tail = os.path.split(options.log_filename) assert(tail != "" and tail is not None) if head.strip() != "" and not os.path.isdir(head): os.makedirs(head) if options.log_filename is None: # default MsgLogger = LogMgr(os.path.join(LogDIR, "run_"+time.strftime("%Y_%m_%d-%H_%M_%S", time.localtime())+".log")) else: MsgLogger = LogMgr(options.log_filename) MsgLogger.log("Run with parameters: " + str(sys.argv)) # Create tmp directory try: if options.tmp_directory is None: # Set default to "./tmp/(random_name)" if not os.path.exists(TmpBASEDIR): os.mkdir(TmpBASEDIR) elif not os.path.isdir(TmpBASEDIR): MsgLogger.log("File with same name as default tmp directory. Please rename file or choose different tmp directory.") raise OSError("File name conflict: " + TmpBASEDIR) options.tmp_directory = tempfile.mkdtemp(dir=TmpBASEDIR) else: # User-specified tmp directory assert(options.tmp_directory != "" and options.tmp_directory is not None) if not os.path.isdir(options.tmp_directory): os.mkdir(options.tmp_directory) # Create inner tmp directory within the one specified by user # The inner tmp directory is given a randomized name that is # guaranteed to be unique options.tmp_directory = tempfile.mkdtemp(dir=options.tmp_directory) assert(options.tmp_directory is not None) except Exception as e: MsgLogger.log("Error in creating tmp directory.") MsgLogger.log(str(e)) raise TmpDIR = os.path.normpath(options.tmp_directory)+'/' MsgLogger.log("Temporary Directory: %s"%TmpDIR, True) # Create output directory try: if options.output_filename is None: # default if os.path.isfile(OutputDIR): MsgLogger.log("File with same name as default output directory exists. Please rename file or choose different output directory.") raise OSError("File name conflict: " + OutputDIR) if not os.path.isdir(OutputDIR): os.mkdir(OutputDIR) options.output_filename = os.path.join(OutputDIR, OutputFName+"_"+time.strftime("%Y_%m_%d-%H_%M_%S", time.localtime())+".txt") MsgLogger.log("Default output file is " + options.output_filename + ".") else: # create intermediate dirs for user-specified output file if necessary head, tail = os.path.split(options.output_filename) assert(tail != "" and tail is not None) if head.strip() != "" and not os.path.isdir(head): os.makedirs(head) assert(options.output_filename is not None) except Exception as e: MsgLogger.log("Error in creating output directory.") MsgLogger.log(str(e)) raise # Ensure that output file name does not conflict with a directory if(os.path.isdir(options.output_filename)): MsgLogger.log(options.output_filename + " is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) if os.path.isdir(options.output_filename + ".qual"): MsgLogger.log(options.output_filename + ".qual is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) if os.path.isdir(options.output_filename + ".seq"): MsgLogger.log(options.output_filename + ".seq is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) # Ensure that output file name does not conflict with a directory if(os.path.isdir(options.output_filename)): MsgLogger.log(options.output_filename + " is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) if os.path.isdir(options.output_filename + ".qual"): MsgLogger.log(options.output_filename + ".qual is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) if os.path.isdir(options.output_filename + ".seq"): MsgLogger.log(options.output_filename + ".seq is a directory. Please choose a different output file name") sys.exit(1) # It's important to create directories early on so if there is a file # system conflict, the script aborts before doing too much work ####################################################################### # Reverse complement file RevCompFName = os.path.join(TmpDIR, "revdataMMAP.txt") # Confusion Matrix file ConfMatFName = os.path.join(TmpDIR, "confMatEst.txt") # Output file name OutputFName = options.output_filename NHashFile = options.nhash ReadMergeBatchSize = options.read_merge HashMergeBatchSize = options.hash_merge maxThread = options.ncpu KeepAllFiles = options.keep_all_files ########################## if options.k is not None: paramK = options.k else: # If K is not specified, then compute one later paramK = None ########################## # Initialize MsgLogger.log("Starting...", True) # Set the number of threads cmdexecuter should use cmdexecuter = CmdExecuter(maxThread) ############################### # Reverse Complement and MMAP ############################### ######################################### # Generate reverse complements of reads with tempfile.NamedTemporaryFile(dir=TmpDIR,delete=False) as TmpFile: file_is_fastq = False (file_head, file_ext) = os.path.splitext(OrigReadFName) if(file_ext == ".gz"): file_open_function = gzip.open # Check second extension (file_head2, file_ext2) = os.path.splitext(file_head) if(file_ext2 == ".fastq"): file_is_fastq = True else: file_is_fastq = False else: file_open_function = open if(file_ext == ".fastq"): file_is_fastq = True else: file_is_fastq = False if file_is_fastq: # fastq file try: fin = file_open_function(OrigReadFName, "r") try: while True: line0 = fin.next() line1 = fin.next() line2 = fin.next() line3 = fin.next() # Quick sanity checks to ensure FASTQ format assert(line0[0] == "@") assert(line2[0] == "+") line1 = line1.strip().upper() TmpFile.write("%s\n"%line1) TmpFile.write("%s\n"%"".join([ CompBase[b] for b in reversed(line1)])) except StopIteration as e: pass finally: if fin is not None: fin.close() else: # regular text file try: fin = file_open_function(OrigReadFName, "r") for line in fin: line = line.strip().upper() TmpFile.write("%s\n"%line) TmpFile.write("%s\n"%"".join([ CompBase[b] for b in reversed(line)])) finally: if fin is not None: fin.close() ###################### # Create MMAP index nData = 0 ReadLen = [] ReadSt = [0] with open(TmpFile.name, "r") as fin: for line in fin: nData += 1 ReadLen.append(len(line.strip())) ReadSt.append(ReadSt[-1]+ReadLen[-1]+1+1) # 1 byte for string array NULL end, 1 byte for indicator of original read ReadSt = ReadSt[:-1] # Set DataBlockSize if(options.bsize is None): DataBlockSize = 1000000 else: DataBlockSize = options.bsize ModelSelectionSetSize = min(options.msize, nData) random.seed(1) SeqOrdering = range(nData) random.shuffle(SeqOrdering) with open(TmpFile.name, "r") as fin: with open(RevCompFName, "wb") as fout: fout.write(struct.pack("Q", nData)) for idx in SeqOrdering: fout.write(struct.pack("Q", ReadSt[idx])) for line, id in itertools.izip(fin, itertools.count()): line = line.strip() if id%2==0: fout.write("Y%s\x00"%line) else: fout.write("N%s\x00"%line) os.unlink(TmpFile.name) MsgLogger.log("Data preprocessing complete.", True) maxReadLen = max(ReadLen) # Set minparam_h, maxparam_h, minparam_e, maxparam_e if options.h is None: min_paramh = int(maxReadLen * 0.5) else: min_paramh = int(options.h) if options.H is None: max_paramh = int(maxReadLen * 0.66) else: max_paramh = int(options.H) if options.e is None: min_parame = 0.05 else: min_parame = options.e if options.E is None: max_parame = 0.15 else: max_parame = options.E assert(min_parame <= max_parame) assert(min_paramh <= max_paramh) # Initialize K by using number of data if options.k is None: paramK = max(int(maxReadLen/5.0), int(math.ceil(math.log(nData*max(ReadLen))/math.log(4)))) assert(paramK > 0) MsgLogger.log("Use parameter k = %d"%paramK, True) MsgLogger.log("Overlap search range: [%d, %d]"%(min_paramh, max_paramh), True) MsgLogger.log("Error tolerance search range: [%f, %f]"%(min_parame, max_parame), True) ########################## # HASHING STAGE ########################## # Hashing # Use only one thread in this stage to maximize available memory # This reduces the number of "read blocks" that are required cmdexecuter = CmdExecuter(1) # Hashing arguments: (cmdexecuter, startread, endread, stepsize, num reads, K, num hash_blocks) Hashing(cmdexecuter, 0, nData, DataBlockSize, nData, paramK, 1) # Read in total number of kmers nKmers = -1 with open(os.path.join(TmpDIR, "all.index"), "rb") as tmpfile: nKmers = int(struct.unpack("@I", tmpfile.read(4))[0]) if nKmers < 0: print "ERROR: Number of kmers in " + os.path.join(TmpDIR, "all.index") + " is not valid." sys.exit(1) ########################## # END OF HASHING STAGE ########################## ################################# # PARAMETER SELECTION STAGE ################################# # Use multiple threads for parameter selection cmdexecuter = CmdExecuter(maxThread) ################################# # Cluster reads for parameter selection # Construct Neighbor Sets Neighboring(cmdexecuter, 0, ModelSelectionSetSize, nData, nData, paramK, min_paramh, max_parame, 0, ModelSelectionNHashFile, nKmers, True) cmdexecuter.wait() # Parameter Search # Voting has multiple purposes # Here it is used to create histograms for a grid search of parameters cmdexecuter = CmdExecuter(maxThread) for cur_paramh in arange(min_paramh, max_paramh+1, 2): for cur_parame in arange(min_parame, max_parame+0.01, 0.05): Voting(cmdexecuter, 0, ModelSelectionSetSize, ModelSelectionSetSize, nData, cur_paramh, cur_parame, NHashFile, h_rate=options.h_rate, saveParam = True) cmdexecuter.wait() # Histogram Selection TotalVariations = [] for cur_paramh in arange(min_paramh, max_paramh+1, 2): for cur_parame in arange(min_parame, max_parame+0.01, 0.05): with open(os.path.join(TmpDIR, "histogram_%d_%d_%f.txt"%(0, cur_paramh, cur_parame)), "r") as fin: line = fin.readline() hist = array([ int(token) for token in line.split()]) TotalVariations.append(((cur_paramh, cur_parame), poiTotalVar(1.0*hist/sum(hist)))) MsgLogger.log("Total Variation: %s"%str(TotalVariations[-1])) TotalVariations.sort(key=lambda x:x[1][0]) best_paramh = TotalVariations[0][0][0] best_parame = TotalVariations[0][0][1] estCov = TotalVariations[0][1][1] maxCov = max(3, int(math.ceil(estCov + pow(estCov, 0.5)*5))) #minCov = max(3, int(math.ceil(estCov - pow(estCov, 0.5)*5))) minCov = 0 MsgLogger.log("Estimated Coverage: %d"%TotalVariations[0][1][1], True) MsgLogger.log("param: h=%s e=%s cov=%s max_cov=%s min_cov=%s"%(best_paramh, best_parame, estCov, maxCov, minCov), True) MsgLogger.log("h, e, mu selection complete.", True) ###################################### # Use EM to estimate Confusion Matrix oldConfMat = [] newConfMat = [] confMatFName = os.path.join(TmpDIR, "confmat_%d_%d_%f.txt"%(0, best_paramh, best_parame)) predSeqFName = os.path.join(TmpDIR, "output_%d_%d_%f.txt"%(0, best_paramh, best_parame)) oldConfMat = loadConfMat(confMatFName) for em_iter in range(maxEMIter): # Voting has many purposes # Here it is used to compute the EM estimator for the Confusion Matrix Voting(cmdexecuter, 0, ModelSelectionSetSize, ModelSelectionSetSize, nData, best_paramh, best_parame, NHashFile, confMatFName, maxCov, minCov, estCov, options.h_rate, saveParam = True) cmdexecuter.wait() # Convergence Check newConfMat = loadConfMat(confMatFName) MsgLogger.log("EM Iteration %s: relative error = %s"%(em_iter, numpy.sum(numpy.abs(oldConfMat - newConfMat))/numpy.sum(numpy.abs(oldConfMat))), True) if numpy.sum(numpy.abs(oldConfMat - newConfMat))/numpy.sum(numpy.abs(oldConfMat)) <= ConfMatCovergenceThreshold: break else: oldConfMat = newConfMat # Backup estimated Confusion Matrix cmdexecuter.exeCmd(["cp", confMatFName, ConfMatFName]) cmdexecuter.wait() confMatFName = ConfMatFName MsgLogger.log("EM complete.", True) ############################################ # END OF PARAMETER SELECTION STAGE ############################################ ############################################ # ERROR CORRECTION STAGE ############################################ # Use best parameters to correct all reads! BatchSize = nData # Correct all data at once BatchSt = 0 while BatchStoverlap*e) return false; return true; } echo_v1_12/tmp/0000775000175000017500000000000011732444041013656 5ustar andrewhcandrewhcecho_v1_12/LICENSE0000644000175000017500000000243111732444041014061 0ustar andrewhcandrewhcCopyright (c) 2011, Yun S. Song All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. echo_v1_12/KmerHashMap.hpp0000644000175000017500000002654511732444041015741 0ustar andrewhcandrewhc#ifndef __KMERHASHMAP_H__ #define __KMERHASHMAP_H__ #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "DNASeq.hpp" #include "MMAP.hpp" struct KmerOccurrence { unsigned int readID, pos; KmerOccurrence(unsigned int readID, unsigned pos) : readID(readID),pos(pos) {} KmerOccurrence() {} }; class KmerHashMap { static const unsigned int MaxBinSize; // Maps Kmers to (read_id, kmer_hit_pos) using Kmer_less comparator. // // *** Change hashing structure here *** // If you use a hashing structure that does not store the objects // in sorted order, then you will need to sort the kmers later // as noted below. std::map, Kmer_less> Data; std::vector dummy; unsigned int ihash_st, ihash_ed, nhash; public: KmerHashMap() : ihash_st(0),ihash_ed(1),nhash(1) {}; KmerHashMap(unsigned int ihash_st, unsigned int ihash_ed, unsigned int nhash) : ihash_st(ihash_st), ihash_ed(ihash_ed), nhash(nhash) {}; // Retrieve all reads that have the given kmer. std::vector& operator[](const Kmer& kmer) { if(dummy.size()>=MaxBinSize) dummy.clear(); // Only accept if KmerHash falls within the right bucket // (which is determined below) // and the size of the bin is correct. // Otherwise, return a dummy vector. // 'batch' is which batch of blocks the kmer belongs to. // The hash table is divided into blocks. // The blocks are grouped into batches and processed together. unsigned int batch = Kmer_hash()(kmer) % nhash; if(batch=ihash_ed) return dummy; std::vector& occ = Data[kmer]; if(occ.size()>=MaxBinSize) return dummy; return occ; }; void dump_binary(char* prefix, char* suffix) { // Number of blocks in a batch. assert(ihash_ed > ihash_st); const unsigned int nbatch = ihash_ed - ihash_st; FILE* fout[nbatch]; FILE* findexout[nbatch]; for(unsigned int i=0; i > > index(nbatch); for(unsigned int i=0; i, Kmer_less>::iterator iter=Data.begin(); iter!=Data.end(); iter++) { // ibatch is which block the kmer is in (misnomer, should be iblock instead) unsigned int ibatch = Kmer_hash()(iter->first) % nhash; assert(ibatch>=ihash_st && ibatchfirst, iter->second.size())); } // Remove the (Kmer("Z"),0) tuple. for(unsigned int i=0; i(index[i][kid]).getKmer().c_str(); unsigned int nread = std::tr1::get<1>(index[i][kid]); fwrite(kmer, sizeof(char), strlen(kmer)+1, findexout[i]); fwrite(&nread, sizeof(unsigned int), 1, findexout[i]); } } // Write out reads. // Format: read ID, hit position for(unsigned int i=0; i(index[i][kid]); std::vector& occur_list = Data[kmer]; for(std::vector::iterator occ = occur_list.begin(); occ!=occur_list.end(); occ++) { const unsigned int& readid = occ->readID; const unsigned int& pos = occ->pos; fwrite(&readid, sizeof(unsigned int), 1, fout[i]); fwrite(&pos, sizeof(unsigned int), 1, fout[i]); } } } for(unsigned int i=0; i #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "util.hpp" #include "DNASeq.hpp" #include "MMAPReads.hpp" #include "KmerHashMap.hpp" #include "NeighborSet.hpp" using namespace std; class removeNeighborPredicate { public: removeNeighborPredicate(NeighborSet &Neighbors) : Neighbors(Neighbors) {}; bool operator()(KmerOccurrence const &occ) { std::map >::iterator iter_neighbor = Neighbors.getData().find(occ.readID); if(iter_neighbor==Neighbors.getData().end()) { return false; } else { return iter_neighbor->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors; } } NeighborSet &Neighbors; }; int main(int argc, char** argv) { // Initialize constants. Options opt(argc, argv); unsigned int read_st = opt.read_st; unsigned int read_ed = opt.read_ed; unsigned int ihash_st = opt.ihash_st; unsigned int ihash_ed = opt.ihash_ed; // Read data. // Check for files first. FILE *tmpfile = fopen(opt.inputFNames[0], "rb"); if(tmpfile == NULL) { throw std::runtime_error("Could not open file 1."); } else { fclose(tmpfile); } tmpfile = fopen(opt.inputFNames[1], "rb"); if(tmpfile == NULL) { throw std::runtime_error("Could not open file 2."); } else { fclose(tmpfile); } // Input files are hash files. HashMMAP kmer_mmap(opt.inputFNames[0], opt.inputFNames[1], ihash_st, ihash_ed); // Initialize new Neighbor Set (adjacency list). NeighborSet Neighbors(opt.read_st, opt.read_ed, opt.read_st, opt.read_ed); MMAPReads readfile(opt.readFName); // Construct Neighbor Sets for(HashMMAP::ConstIterator kmer_iter = kmer_mmap.begin(); kmer_iter!=kmer_mmap.end(); ++kmer_iter) { tr1::unordered_map Reads; // Initialize neighbors. vector kmer_occurrences; vector kmer_occurrences2; for(HashMMAP::ConstReadIterator read=kmer_iter.read_begin(); read!=kmer_iter.read_end(); ++read) { // Add current read to hash from readIDs to read strings if(read.getReadID() >= read_st && read.getReadID() < read_ed) { Reads[read.getReadID()] = readfile[read.getReadID()]; kmer_occurrences.push_back(KmerOccurrence(read.getReadID(), read.getPos())); } Reads[read.getReadID()] = readfile[read.getReadID()]; kmer_occurrences2.push_back(KmerOccurrence(read.getReadID(), read.getPos())); } // Remove every read that has more than NeighborSet::MaxNNeighbors //kmer_occurrences.erase(remove_if(kmer_occurrences.begin(), kmer_occurrences.end(), [&Neighbors](const KmerOccurrence& occ) { // auto iter_neighbor = Neighbors.getData().find(occ.readID); // if(iter_neighbor==Neighbors.getData().end()) { // return false; // } else { // return iter_neighbor->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors; // } // }), kmer_occurrences.end()); kmer_occurrences.erase(remove_if(kmer_occurrences.begin(), kmer_occurrences.end(), removeNeighborPredicate(Neighbors)), kmer_occurrences.end()); // Compute neighbor set for(vector::iterator read1=kmer_occurrences.begin(); read1!=kmer_occurrences.end(); ++read1) { // Add neighbors from read1 to neighbor vertices const unsigned int readid1 = read1->readID; for(vector::iterator read2=kmer_occurrences2.begin(); read2!=kmer_occurrences2.end(); ++read2) { const unsigned int readid2 = read2->readID; if(readid2 >::iterator iter_neighbor1 = Neighbors.getData().find(readid1); if(iter_neighbor1 != Neighbors.getData().end()) { if(iter_neighbor1->second.size()>NeighborSet::MaxNNeighbors) break; } NeighborInfo old_ninfo, new_ninfo; new_ninfo.set_offset(read1->pos, read2->pos); map::iterator iter_old_ninfo = Neighbors.getData()[readid1].find(readid2); bool seen = (iter_old_ninfo!=Neighbors.getData()[readid1].end()); if( seen ) old_ninfo = iter_old_ninfo->second; if( seen && new_ninfo==old_ninfo) continue; const DNASeq& seq1 = Reads[readid1]; const DNASeq& seq2 = Reads[readid2]; bool is_neighbor = new_ninfo.isNeighbor(seq1, seq2, opt.K, opt.h, opt.e); bool is_better = seen ? is_neighbor&&new_ninfo.isBetter(old_ninfo, seq1.size(), seq2.size()) : true; if((!seen && is_neighbor) || (seen && is_better)) { Neighbors.getData()[readid1][readid2] = NeighborInfo(read1->pos, read2->pos, new_ninfo.get_nerr()); if(readid2 >= read_st && readid2 < read_ed) { Neighbors.getData()[readid2][readid1] = NeighborInfo(read2->pos, read1->pos, new_ninfo.get_nerr()); } } // In case the neighbor already exists, choose the one with minimum mismatch. } } } Neighbors.dump(opt.fpre, opt.fsuf); return 0; } echo_v1_12/MMAPReads.hpp0000644000175000017500000000177011732444041015303 0ustar andrewhcandrewhc#ifndef __MMAPREADS_H__ #define __MMAPREADS_H__ #include "MMAP.hpp" class MMAPReads:public MMAP { unsigned long long nRead; unsigned long long* ReadIdx; char* ReadMem; public: MMAPReads(char* fname):MMAP(fname) { // Number of reads. nRead = *(unsigned long long*)MMAP::operator[](0); // Points to start of reads. ReadIdx = (unsigned long long*)MMAP::operator[](sizeof(unsigned long long)); // Points to end of reads. ReadMem = (char*)MMAP::operator[](sizeof(unsigned long long)*(1+nRead)); } virtual ~MMAPReads() {} inline unsigned long long size() const { return nRead; } inline const char* operator[](unsigned int readid) const { if(readid #include #include #include struct Options { // DNA read file. char *readFName; // Other input file names. std::vector inputFNames; // Confusion matrix file name. char *confMatFName; // Clustering parameters. int K; int h; float e; unsigned int nhash; unsigned int ihash_st; unsigned int ihash_ed; int blocksize; // Coverage upper bound. int max_cov; int min_cov; int cov; // Chunk of reads [read_st, read_ed). unsigned int read_st; unsigned int read_ed; unsigned int read_st2; unsigned int read_ed2; // File suffix. char *fpre; char *fsuf; // Output statistics? bool save_stats; // Heterozygous rate. float h_rate; Options(int argc, char** argv): readFName(NULL),confMatFName(NULL),K(10),h(20),e(0.3),nhash(1),ihash_st(0),ihash_ed(1),blocksize(1000),max_cov(0),min_cov(0),cov(0),read_st(0),read_ed(0),read_st2(0),read_ed2(0),fpre(NULL),fsuf(NULL),save_stats(false),h_rate(0.0) { for(int i=1; i #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "MMAPReads.hpp" #include "DNASeq.hpp" class NeighborInfo { public: typedef char index_t; private: index_t offset, nerr; public: NeighborInfo() { offset = 0; nerr = -1; } NeighborInfo(int offset, int nerr) : offset(offset), nerr(nerr) {} NeighborInfo(int pos1, int pos2, int nerr) : offset(pos1-pos2), nerr(nerr) {} inline void set_offset(int pos1, int pos2) { offset = pos1-pos2; } inline int get_st1() const { return static_cast(offset < 0 ? 0 : offset); } inline int get_st2() const { return static_cast(offset >= 0 ? 0 : -offset); } inline int get_offset() const { return static_cast(offset); } inline int get_nerr() const { return static_cast(nerr); } inline int get_overlap(int seqlen1, int seqlen2) const { int len1 = seqlen1 - get_st1(); assert(len1 > 0); int len2 = seqlen2 - get_st2(); assert(len2 > 0); int overlap = len1 <= len2 ? len1 : len2; return overlap; } bool isNeighbor(const DNASeq& read1, const DNASeq& read2, int k, int h, float e); inline bool isNeighbor(int seqlen1, int seqlen2, int k, int h, float e) const { assert(nerr!=-1); int overlap = get_overlap(seqlen1, seqlen2); assert(overlap >= 0); if(overlape) return false; return true; } inline bool isBetter(const NeighborInfo& info2, int seqlen1, int seqlen2) const { assert(nerr!=-1); const NeighborInfo& info1 = *this; return (1.0*info1.get_nerr()/info1.get_overlap(seqlen1, seqlen2)< 1.0*info2.get_nerr()/info2.get_overlap(seqlen1, seqlen2)); } inline bool operator==(const NeighborInfo& b) { return offset==b.offset; }; inline bool operator!=(const NeighborInfo& b) { return offset!=b.offset; }; }; class NeighborSetDumper { FILE* fout; NeighborSetDumper(); // No default constructor. public: NeighborSetDumper(const char* prefix, const char* suffix) { std::ostringstream fname; fname << prefix << "neighbors_" << suffix << ".list"; fout = fopen(fname.str().c_str(), "wb"); }; ~NeighborSetDumper() { if(fout!=NULL) fclose(fout); }; inline void dump(unsigned int read_id, const std::map& neighbors) { if(neighbors.size()==0) return; // Write out current read id. fwrite(&read_id, sizeof(unsigned int), 1, fout); // Write out number of neighbors in neighbor list. unsigned int neighbors_size = neighbors.size(); fwrite(&neighbors_size, sizeof(unsigned int), 1, fout); // Write out all neighbors of current read id for(std::map::const_iterator info=neighbors.begin(); info!=neighbors.end(); info++) { const unsigned int &neighborID = info->first; const NeighborInfo& ninfo = info->second; NeighborInfo::index_t offset = ninfo.get_offset(); NeighborInfo::index_t nerr = ninfo.get_nerr(); // Write neighbor id. fwrite(&neighborID, sizeof(unsigned int), 1, fout); // Write offset. fwrite(&offset, sizeof(NeighborInfo::index_t), 1, fout); // Write number of errors. fwrite(&nerr, sizeof(NeighborInfo::index_t), 1, fout); } } }; class NeighborSetLoader { FILE* NeighborFile; std::map > > Neighbors; unsigned int cacheSt; bool cacheInit; static const unsigned int MaxSeqLen; static const unsigned int CacheSize; void load(unsigned int st, unsigned int ed) { if(NeighborFile==NULL) return; // Erase obsolete data. if( Neighbors.begin()->first < st ) Neighbors.erase(Neighbors.begin(), Neighbors.lower_bound(st)); // Load new data. unsigned int curID; unsigned int numNeighbors; unsigned int neighborId; NeighborInfo::index_t offset, nerr; // fread returns 0 when it can't read any more bytes. while(fread(&curID, sizeof(unsigned int), 1, NeighborFile)==1) { // Read number of neighbors. fread(&numNeighbors, sizeof(unsigned int), 1, NeighborFile); std::tr1::shared_ptr > curNeighbors(new std::map); for(unsigned int ii=0; iiinsert(std::make_pair(neighborId, NeighborInfo(offset, nerr))); } if(curID>=st) Neighbors[curID] = curNeighbors; if(curID>=ed) break; } } public: NeighborSetLoader(char* NeighborFName) { cacheInit = true; cacheSt = 0; NeighborFile = fopen(NeighborFName, "rb"); } ~NeighborSetLoader() { if(NeighborFile!=NULL) fclose(NeighborFile); } inline std::tr1::shared_ptr > get(unsigned int readID) { if(NeighborFile==NULL) return std::tr1::shared_ptr >(new std::map); if( cacheInit || readID >= cacheSt + CacheSize ) { while(readID > cacheSt + CacheSize) { if(cacheInit) { cacheSt = 0; cacheInit = false; } else { cacheSt = cacheSt + CacheSize; } } load(cacheSt, cacheSt+CacheSize); } std::map > >::const_iterator it = Neighbors.find(readID); if(it != Neighbors.end()) return it->second; else return std::tr1::shared_ptr >(new std::map); } }; // NeighborSet is an adjacency list, where the std::map of source vertices stores a std::map of adjacent (destination) vertices. Attached to each adjacent vertex is the number of errors in the overlap and the position where the two reads overlap. class NeighborSet { unsigned int st1, ed1, range1; unsigned int st2, ed2, range2; std::map > Data; std::map dummy; NeighborSet() {}; public: static const unsigned int MaxNNeighbors; NeighborSet(unsigned int st1, unsigned int ed1, unsigned int st2, unsigned int ed2) : st1(st1), ed1(ed1), st2(st2), ed2(ed2) { assert(st1 <= st2); assert(ed1 <= ed2); range1 = ed1-st1; range2 = ed2-st2; if(ed1-st2>0) range2 -= ed1-st2; assert(range1+range2 >= 0); } void dump(char* prefix, char* suffix) const { NeighborSetDumper NSDumper(prefix, suffix); for(std::map >::const_iterator iter = Data.begin(); iter != Data.end(); ++iter) { if(iter->second.size() > 0) { unsigned int read_id = iter->first; NSDumper.dump(read_id, iter->second); } } } std::map >& getData() { return Data; } }; #endif