1. 安装 BioPython 库
首先，你需要安装 BioPython 库来读取 FASTA 文件。
pip install biopython
2. 读取 FASTA 文件
通过 BioPython 读取 FASTA 文件中的 ITS 序列。
from Bio import SeqIO
# 假设你的 FASTA 文件名为 'its_sequences.fasta'
fasta_file = 'its_sequences.fasta'
# 读取 FASTA 文件中的序列
its_sequences = []
for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"):
its_sequences.append(str(record.seq)) # 将序列转化为字符串格式
# 打印读取的 ITS 序列
print(its_sequences)
3. 序列编码
接下来，将 ITS 序列转化为数字编码。我们使用 Keras 的 Tokenizer 工具。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 创建字符级的Tokenizer（因为 ITS 序列是由 A、T、C、G 组成）
tokenizer = Tokenizer(char_level=True)
tokenizer.fit_on_texts(its_sequences)
# 将序列转化为数字编码
encoded_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(its_sequences)
# 打印编码后的 ITS 序列
print(encoded_sequences)
4. 序列填充
将序列填充或截断到固定长度。
# 设置最大序列长度（根据你的数据调整）
maxlen = 100
# 填充或截断序列到相同长度
padded_sequences = pad_sequences(encoded_sequences, maxlen=maxlen, padding='post')
# 打印填充后的 ITS 序列
print(padded_sequences)
5. 标签编码
假设你已经有了对应的分类标签。你可以将这些标签转换为 one-hot 编码。
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
# 假设你有对应的标签，例如4个分类
labels = ['species1', 'species2', 'species3', 'species4'] # 替换为你的实际标签
# 进行 one-hot 编码
label_encoder = LabelBinarizer()
encoded_labels = label_encoder.fit_transform(labels)
# 打印编码后的标签
print(encoded_labels)
6. 模型训练
现在可以将预处理好的序列和标签输入到 LSTM 模型中进行训练。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense
# ITS 序列分类模型
model = Sequential([
Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1, output_dim=128, input_length=maxlen), # Embedding层
LSTM(128), # LSTM层
Dense(4, activation='softmax') # 输出层，假设有4个分类
])
# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(padded_sequences, encoded_labels, epochs=10, batch_size=32)
7. 总结
- 使用
BioPython从 FASTA 文件中读取 ITS 序列。 - 将序列编码为数字并进行填充。
- 对分类标签进行 one-hot 编码。
- 使用预处理数据进行模型训练。
