source: tags/testbuild/DIST/DI_protdist.cxx

Last change on this file was 12948, checked in by westram, 11 years ago
  • remove unused
    • di_protdist::cats
    • FINDCORR (only stub)
  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Author Date Id Revision
File size: 26.9 KB
Line 
1// =============================================================== //
2//                                                                 //
3//   File      : DI_protdist.cxx                                   //
4//   Purpose   :                                                   //
5//                                                                 //
6//   Institute of Microbiology (Technical University Munich)       //
7//   http://www.arb-home.de/                                       //
8//                                                                 //
9// =============================================================== //
10
11#include "di_protdist.hxx"
12#include "di_matr.hxx"
13#include <aw_msg.hxx>
14#include <arb_progress.h>
15#include <cmath>
16
17#define epsilon 0.000001        // a small number
18
19double di_protdist::pameigs[20] = {
20    -0.022091252, -0.019297602, 0.000004760, -0.017477817,
21    -0.016575549, -0.015504543, -0.002112213, -0.002685727,
22    -0.002976402, -0.013440755, -0.012926992, -0.004293227,
23    -0.005356688, -0.011064786, -0.010480731, -0.008760449,
24    -0.007142318, -0.007381851, -0.007806557, -0.008127024
25};
26
27double di_protdist::pamprobs[20][20] = {
28    {
29        -0.01522976, -0.00746819, -0.13934468, 0.11755315, -0.00212101,
30        0.01558456, -0.07408235, -0.00322387, 0.01375826, 0.00448826,
31        0.00154174, 0.02013313, -0.00159183, -0.00069275, -0.00399898,
32        0.08414055, -0.01188178, -0.00029870, 0.00220371, 0.00042546
33    },
34    {
35        -0.07765582, -0.00712634, -0.03683209, -0.08065755, -0.00462872,
36        -0.03791039, 0.10642147, -0.00912185, 0.01436308, -0.00133243,
37        0.00166346, 0.00624657, -0.00003363, -0.00128729, -0.00690319,
38        0.17442028, -0.05373336, -0.00078751, -0.00038151, 0.01382718
39    },
40    {
41        -0.08810973, -0.04081786, -0.04066004, -0.04736004, -0.03275406,
42        -0.03761164, -0.05047487, -0.09086213, -0.03269598, -0.03558015,
43        -0.08407966, -0.07970977, -0.01504743, -0.04011920, -0.05182232,
44        -0.07026991, -0.05846931, -0.01016998, -0.03047472, -0.06280511
45    },
46    {
47        0.02513756, -0.00578333, 0.09865453, 0.01322314, -0.00310665,
48        0.05880899, -0.09252443, -0.02986539, -0.03127460, 0.01007539,
49        -0.00360119, -0.01995024, 0.00094940, -0.00145868, -0.01388816,
50        0.11358341, -0.12127513, -0.00054696, -0.00055627, 0.00417284
51    },
52    {
53        0.16517316, -0.00254742, -0.03318745, -0.01984173, 0.00031890,
54        -0.02817810, 0.02661678, -0.01761215, 0.01665112, 0.10513343,
55        -0.00545026, 0.01827470, -0.00207616, -0.00763758, -0.01322808,
56        -0.02202576, -0.07434204, 0.00020593, 0.00119979, -0.10827873
57    },
58    {
59        0.16088826, 0.00056313, -0.02579303, -0.00319655, 0.00037228,
60        -0.03193150, 0.01655305, -0.03028640, 0.01367746, -0.11248153,
61        0.00778371, 0.02675579, 0.00243718, 0.00895470, -0.01729803,
62        -0.02686964, -0.08262584, 0.00011794, -0.00225134, 0.09415650
63    },
64    {
65        -0.01739295, 0.00572017, -0.00712592, -0.01100922, -0.00870113,
66        -0.00663461, -0.01153857, -0.02248432, -0.00382264, -0.00358612,
67        -0.00139345, -0.00971460, -0.00133312, 0.01927783, -0.01053838,
68        -0.00911362, -0.01010908, 0.09417598, 0.01763850, -0.00955454
69    },
70    {
71        0.01728888, 0.01344211, 0.01200836, 0.01857259, -0.17088517,
72        0.01457592, 0.01997839, 0.02844884, 0.00839403, 0.00196862,
73        0.01391984, 0.03270465, 0.00347173, -0.01940984, 0.01233979,
74        0.00542887, 0.01008836, 0.00126491, -0.02863042, 0.00449764
75    },
76    {
77        -0.02881366, -0.02184155, -0.01566086, -0.02593764, -0.04050907,
78        -0.01539603, -0.02576729, -0.05089606, -0.00597430, 0.02181643,
79        0.09835597, -0.04040940, 0.00873512, 0.12139434, -0.02427882,
80        -0.02945238, -0.01566867, -0.01606503, 0.09475319, 0.02238670
81    },
82    {
83        0.04080274, -0.02869626, -0.05191093, -0.08435843, 0.00021141,
84        0.13043842, 0.00871530, 0.00496058, -0.02797641, -0.00636933,
85        0.02243277, 0.03640362, -0.05735517, 0.00196918, -0.02218934,
86        -0.00608972, 0.02872922, 0.00047619, 0.00151285, 0.00883489
87    },
88    {
89        -0.02623824, 0.00331152, 0.03640692, 0.04260231, -0.00038223,
90        -0.07480340, -0.01022492, -0.00426473, 0.01448116, 0.01456847,
91        0.05786680, 0.03368691, -0.10126924, -0.00147454, 0.01275395,
92        0.00017574, -0.01585206, -0.00015767, -0.00231848, 0.02310137
93    },
94    {
95        -0.00846258, -0.01508106, -0.01967505, -0.02772004, 0.01248253,
96        -0.01331243, -0.02569382, -0.04461524, -0.02207075, 0.04663443,
97        0.19347923, -0.02745691, 0.02288515, -0.04883849, -0.01084597,
98        -0.01947187, -0.00081675, 0.00516540, -0.07815919, 0.08035585
99    },
100    {
101        -0.06553111, 0.09756831, 0.00524326, -0.00885098, 0.00756653,
102        0.02783099, -0.00427042, -0.16680359, 0.03951331, -0.00490540,
103        0.01719610, 0.15018204, 0.00882722, -0.00423197, -0.01919217,
104        -0.02963619, -0.01831342, -0.00524338, 0.00011379, -0.02566864
105    },
106    {
107        -0.07494341, -0.11348850, 0.00241343, -0.00803016, 0.00492438,
108        0.00711909, -0.00829147, 0.05793337, 0.02734209, 0.02059759,
109        -0.02770280, 0.14128338, 0.01532479, 0.00364307, 0.05968116,
110        -0.06497960, -0.08113941, 0.00319445, -0.00104222, 0.03553497
111    },
112    {
113        0.05948223, -0.08959930, 0.03269977, -0.03272374, -0.00365667,
114        -0.03423294, -0.06418925, -0.05902138, 0.05746317, -0.02580596,
115        0.01259572, 0.05848832, 0.00672666, 0.00233355, -0.05145149,
116        0.07348503, 0.11427955, 0.00142592, -0.01030651, -0.04862799
117    },
118    {
119        -0.01606880, 0.05200845, -0.01212967, -0.06824429, -0.00234304,
120        0.01094203, -0.07375538, 0.08808629, 0.12394822, 0.02231351,
121        -0.03608265, -0.06978045, -0.00618360, 0.00274747, -0.01921876,
122        -0.01541969, -0.02223856, -0.00107603, -0.01251777, 0.05412534
123    },
124    {
125        0.01688843, 0.05784728, -0.02256966, -0.07072251, -0.00422551,
126        -0.06261233, -0.08502830, 0.08925346, -0.08529597, 0.01519343,
127        -0.05008258, 0.10931873, 0.00521033, 0.02593305, -0.00717855,
128        0.02291527, 0.02527388, -0.00266188, -0.00871160, 0.02708135
129    },
130    {
131        -0.04233344, 0.00076379, 0.01571257, 0.04003092, 0.00901468,
132        0.00670577, 0.03459487, 0.12420216, -0.00067366, -0.01515094,
133        0.05306642, 0.04338407, 0.00511287, 0.01036639, -0.17867462,
134        -0.02289440, -0.03213205, 0.00017924, -0.01187362, -0.03933874
135    },
136    {
137        0.01284817, -0.01685622, 0.00724363, 0.01687952, -0.00882070,
138        -0.00555957, 0.01676246, -0.05560456, -0.00966893, 0.06197684,
139        -0.09058758, 0.00880607, 0.00108629, -0.08308956, -0.08056832,
140        -0.00413297, 0.02973107, 0.00092948, 0.07010111, 0.13007418
141    },
142    {
143        0.00700223, -0.01347574, 0.00691332, 0.03122905, 0.00310308,
144        0.00946862, 0.03455040, -0.06712536, -0.00304506, 0.04267941,
145        -0.10422292, -0.01127831, -0.00549798, 0.11680505, -0.03352701,
146        -0.00084536, 0.01631369, 0.00095063, -0.09570217, 0.06480321
147    }
148};
149
150void di_protdist::maketrans() {
151    // Make up transition probability matrix from code and category tables
152    long   i, j, k, m, n, s;
153    double x, sum = 0;
154    long   sub[3], newsub[3];
155    double f[4], g[4];
156    aas    b1, b2;
157    double TEMP, TEMP1, TEMP2, TEMP3;
158
159    for (i = 0; i <= 19; i++) {
160        pi[i] = 0.0;
161        for (j = 0; j <= 19; j++)
162            prob[i][j] = 0.0;
163    }
164    f[0] = freqt;
165    f[1] = freqc;
166    f[2] = freqa;
167    f[3] = freqg;
168    g[0] = freqc + freqt;
169    g[1] = freqc + freqt;
170    g[2] = freqa + freqg;
171    g[3] = freqa + freqg;
172    TEMP = f[0];
173    TEMP1 = f[1];
174    TEMP2 = f[2];
175    TEMP3 = f[3];
176    fracchange = xi * (2 * f[0] * f[1] / g[0] + 2 * f[2] * f[3] / g[2]) +
177        xv * (1 - TEMP * TEMP - TEMP1 * TEMP1 - TEMP2 * TEMP2 - TEMP3 * TEMP3);
178    for (i = 0; i <= 3; i++) {
179        for (j = 0; j <= 3; j++) {
180            for (k = 0; k <= 3; k++) {
181                if (trans[i][j][k] != STOP)
182                    sum += f[i] * f[j] * f[k];
183            }
184        }
185    }
186    for (i = 0; i <= 3; i++) {
187        sub[0] = i + 1;
188        for (j = 0; j <= 3; j++) {
189            sub[1] = j + 1;
190            for (k = 0; k <= 3; k++) {
191                sub[2] = k + 1;
192                b1 = trans[i][j][k];
193                for (m = 0; m <= 2; m++) {
194                    s = sub[m];
195                    for (n = 1; n <= 4; n++) {
196                        memcpy(newsub, sub, sizeof(long) * 3L);
197                        newsub[m] = n;
198                        x = f[i] * f[j] * f[k] / (3.0 * sum);
199                        if (((s == 1 || s == 2) && (n == 3 || n == 4)) ||
200                            ((n == 1 || n == 2) && (s == 3 || s == 4)))
201                            x *= xv * f[n - 1];
202                        else
203                            x *= xi * f[n - 1] / g[n - 1] + xv * f[n - 1];
204                        b2 = trans[newsub[0] - 1][newsub[1] - 1][newsub[2] - 1];
205                        if (b1 != STOP) {
206                            pi[b1] += x;
207                            if (b2 != STOP) {
208                                if (cat[b1] != cat[b2]) {
209                                    prob[b1][b2] += x * ease;
210                                    prob[b1][b1] += x * (1.0 - ease);
211                                } else
212                                    prob[b1][b2] += x;
213                            } else
214                                prob[b1][b1] += x;
215                        }
216                    }
217                }
218            }
219        }
220    }
221    for (i = 0; i <= 19; i++)
222        prob[i][i] -= pi[i];
223    for (i = 0; i <= 19; i++) {
224        for (j = 0; j <= 19; j++)
225            prob[i][j] /= sqrt(pi[i] * pi[j]);
226    }
227    // computes pi^(1/2)*B*pi^(-1/2)
228}
229
230void di_protdist::code()
231{
232    // make up table of the code 0 = u, 1 = c, 2 = a, 3 = g
233
234    trans[0][0][0] = PHE;
235    trans[0][0][1] = PHE;
236    trans[0][0][2] = LEU;
237    trans[0][0][3] = LEU;
238    trans[0][1][0] = SER;
239    trans[0][1][1] = SER;
240    trans[0][1][2] = SER;
241    trans[0][1][3] = SER;
242    trans[0][2][0] = TYR;
243    trans[0][2][1] = TYR;
244    trans[0][2][2] = STOP;
245    trans[0][2][3] = STOP;
246    trans[0][3][0] = CYS;
247    trans[0][3][1] = CYS;
248    trans[0][3][2] = STOP;
249    trans[0][3][3] = TRP;
250    trans[1][0][0] = LEU;
251    trans[1][0][1] = LEU;
252    trans[1][0][2] = LEU;
253    trans[1][0][3] = LEU;
254    trans[1][1][0] = PRO;
255    trans[1][1][1] = PRO;
256    trans[1][1][2] = PRO;
257    trans[1][1][3] = PRO;
258    trans[1][2][0] = HIS;
259    trans[1][2][1] = HIS;
260    trans[1][2][2] = GLN;
261    trans[1][2][3] = GLN;
262    trans[1][3][0] = ARG;
263    trans[1][3][1] = ARG;
264    trans[1][3][2] = ARG;
265    trans[1][3][3] = ARG;
266    trans[2][0][0] = ILEU;
267    trans[2][0][1] = ILEU;
268    trans[2][0][2] = ILEU;
269    trans[2][0][3] = MET;
270    trans[2][1][0] = THR;
271    trans[2][1][1] = THR;
272    trans[2][1][2] = THR;
273    trans[2][1][3] = THR;
274    trans[2][2][0] = ASN;
275    trans[2][2][1] = ASN;
276    trans[2][2][2] = LYS;
277    trans[2][2][3] = LYS;
278    trans[2][3][0] = SER;
279    trans[2][3][1] = SER;
280    trans[2][3][2] = ARG;
281    trans[2][3][3] = ARG;
282    trans[3][0][0] = VAL;
283    trans[3][0][1] = VAL;
284    trans[3][0][2] = VAL;
285    trans[3][0][3] = VAL;
286    trans[3][1][0] = ALA;
287    trans[3][1][1] = ALA;
288    trans[3][1][2] = ALA;
289    trans[3][1][3] = ALA;
290    trans[3][2][0] = ASP;
291    trans[3][2][1] = ASP;
292    trans[3][2][2] = GLU;
293    trans[3][2][3] = GLU;
294    trans[3][3][0] = GLY;
295    trans[3][3][1] = GLY;
296    trans[3][3][2] = GLY;
297    trans[3][3][3] = GLY;
298
299    switch (whichcode) {
300        case UNIVERSAL:
301        case CILIATE:
302            break; // use default code above
303
304        case MITO:
305            trans[0][3][2] = TRP;
306            break;
307
308        case VERTMITO:
309            trans[0][3][2] = TRP;
310            trans[2][3][2] = STOP;
311            trans[2][3][3] = STOP;
312            trans[2][0][2] = MET;
313            break;
314
315        case FLYMITO:
316            trans[0][3][2] = TRP;
317            trans[2][0][2] = MET;
318            trans[2][3][2] = SER;
319            break;
320
321        case YEASTMITO:
322            trans[0][3][2] = TRP;
323            trans[1][0][2] = THR;
324            trans[2][0][2] = MET;
325            break;
326    }
327}
328
329void di_protdist::transition()
330{
331    // calculations related to transition-transversion ratio
332    double          aa, bb, freqr, freqy, freqgr, freqty;
333
334    freqr = freqa + freqg;
335    freqy = freqc + freqt;
336    freqgr = freqg / freqr;
337    freqty = freqt / freqy;
338    aa = ttratio * freqr * freqy - freqa * freqg - freqc * freqt;
339    bb = freqa * freqgr + freqc * freqty;
340    xi = aa / (aa + bb);
341    xv = 1.0 - xi;
342    if (xi <= 0.0 && xi >= -epsilon)
343        xi = 0.0;
344    if (xi < 0.0) {
345        GBK_terminate("This transition-transversion ratio is impossible with these base frequencies"); // @@@ should be handled better
346    }
347}
348
349void di_protdist::givens(di_aa_matrix a, long i, long j, long n, double ctheta, double stheta, bool left)
350{
351    // Givens transform at i,j for 1..n with angle theta
352    long            k;
353    double          d;
354
355    for (k = 0; k < n; k++) {
356        if (left) {
357            d = ctheta * a[i - 1][k] + stheta * a[j - 1][k];
358            a[j - 1][k] = ctheta * a[j - 1][k] - stheta * a[i - 1][k];
359            a[i - 1][k] = d;
360        }
361        else {
362            d = ctheta * a[k][i - 1] + stheta * a[k][j - 1];
363            a[k][j - 1] = ctheta * a[k][j - 1] - stheta * a[k][i - 1];
364            a[k][i - 1] = d;
365        }
366    }
367}
368
369void di_protdist::coeffs(double x, double y, double *c, double *s, double accuracy)
370{
371    // compute cosine and sine of theta
372    double          root;
373
374    root = sqrt(x * x + y * y);
375    if (root < accuracy) {
376        *c = 1.0;
377        *s = 0.0;
378    }
379    else {
380        *c = x / root;
381        *s = y / root;
382    }
383}
384
385void di_protdist::tridiag(di_aa_matrix a, long n, double accuracy)
386{
387    // Givens tridiagonalization
388    long            i, j;
389    double          s, c;
390
391    for (i = 2; i < n; i++) {
392        for (j = i + 1; j <= n; j++) {
393            coeffs(a[i - 2][i - 1], a[i - 2][j - 1], &c, &s, accuracy);
394            givens(a, i, j, n, c, s, true);
395            givens(a, i, j, n, c, s, false);
396            givens(eigvecs, i, j, n, c, s, true);
397        }
398    }
399}
400
401void di_protdist::shiftqr(di_aa_matrix a, long n, double accuracy)
402{
403    // QR eigenvalue-finder
404    long            i, j;
405    double          approx, s, c, d, TEMP, TEMP1;
406
407    for (i = n; i >= 2; i--) {
408        do {
409            TEMP = a[i - 2][i - 2] - a[i - 1][i - 1];
410            TEMP1 = a[i - 1][i - 2];
411            d = sqrt(TEMP * TEMP + TEMP1 * TEMP1);
412            approx = a[i - 2][i - 2] + a[i - 1][i - 1];
413            if (a[i - 1][i - 1] < a[i - 2][i - 2])
414                approx = (approx - d) / 2.0;
415            else
416                approx = (approx + d) / 2.0;
417            for (j = 0; j < i; j++)
418                a[j][j] -= approx;
419            for (j = 1; j < i; j++) {
420                coeffs(a[j - 1][j - 1], a[j][j - 1], &c, &s, accuracy);
421                givens(a, j, j + 1, i, c, s, true);
422                givens(a, j, j + 1, i, c, s, false);
423                givens(eigvecs, j, j + 1, n, c, s, true);
424            }
425            for (j = 0; j < i; j++)
426                a[j][j] += approx;
427        } while (fabs(a[i - 1][i - 2]) > accuracy);
428    }
429}
430
431
432void di_protdist::qreigen(di_aa_matrix proba, long n)
433{
434    // QR eigenvector/eigenvalue method for symmetric matrix
435    double          accuracy;
436    long            i, j;
437
438    accuracy = 1.0e-6;
439    for (i = 0; i < n; i++) {
440        for (j = 0; j < n; j++)
441            eigvecs[i][j] = 0.0;
442        eigvecs[i][i] = 1.0;
443    }
444    tridiag(proba, n, accuracy);
445    shiftqr(proba, n, accuracy);
446    for (i = 0; i < n; i++)
447        eig[i] = proba[i][i];
448    for (i = 0; i <= 19; i++) {
449        for (j = 0; j <= 19; j++)
450            proba[i][j] = sqrt(pi[j]) * eigvecs[i][j];
451    }
452    // proba[i][j] is the value of U' times pi^(1/2)
453}
454
455
456void di_protdist::pameigen()
457{
458    // eigenanalysis for PAM matrix, precomputed
459    memcpy(prob, pamprobs, sizeof(pamprobs));
460    memcpy(eig, pameigs, sizeof(pameigs));
461    fracchange = 0.01;
462}
463
464void di_protdist::build_exptteig(double tt) {
465    int m;
466    for (m = 0; m <= 19; m++) {
467        exptteig[m] = exp(tt * eig[m]);
468    }
469}
470
471void di_protdist::predict(double /* tt */, long nb1, long  nb2) {
472    // make contribution to prediction of this aa pair
473    for (long m = 0; m <= 19; m++) {
474        double q = prob[m][nb1] * prob[m][nb2] * exptteig[m];
475        p += q;
476        double TEMP = eig[m];
477        dp += TEMP * q;
478        d2p += TEMP * TEMP * q;
479    }
480}
481
482void di_protdist::build_predikt_table(int pos) {
483    int             b1, b2;
484    double tt = pos_2_tt(pos);
485    build_exptteig(tt);
486    akt_slopes = slopes[pos] = (di_paa_matrix *) calloc(sizeof(di_paa_matrix), 1);
487    akt_curves = curves[pos] = (di_paa_matrix *) calloc(sizeof(di_paa_matrix), 1);
488    akt_infs = infs[pos] = (di_bool_matrix *) calloc(sizeof(di_bool_matrix), 1);
489
490    for (b1 = ALA; b1 < DI_MAX_PAA; b1++) {
491        for (b2 = ALA; b2 <= b1; b2++) {
492            if (b1 != STOP && b1 != DEL && b1 != QUEST && b1 != UNK &&
493                b2 != STOP && b2 != DEL && b2 != QUEST && b2 != UNK) {
494                p = 0.0;
495                dp = 0.0;
496                d2p = 0.0;
497                if (b1 != ASX && b1 != GLX && b2 != ASX && b2 != GLX) {
498                    predict(tt, b1, b2);
499                }
500                else {
501                    if (b1 == ASX) {
502                        if (b2 == ASX) {
503                            predict(tt, 2L, 2L);
504                            predict(tt, 2L, 3L);
505                            predict(tt, 3L, 2L);
506                            predict(tt, 3L, 3L);
507                        }
508                        else {
509                            if (b2 == GLX) {
510                                predict(tt, 2L, 5L);
511                                predict(tt, 2L, 6L);
512                                predict(tt, 3L, 5L);
513                                predict(tt, 3L, 6L);
514                            }
515                            else {
516                                predict(tt, 2L, b2);
517                                predict(tt, 3L, b2);
518                            }
519                        }
520                    }
521                    else {
522                        if (b1 == GLX) {
523                            if (b2 == ASX) {
524                                predict(tt, 5L, 2L);
525                                predict(tt, 5L, 3L);
526                                predict(tt, 6L, 2L);
527                                predict(tt, 6L, 3L);
528                            }
529                            else {
530                                if (b2 == GLX) {
531                                    predict(tt, 5L, 5L);
532                                    predict(tt, 5L, 6L);
533                                    predict(tt, 6L, 5L);
534                                    predict(tt, 6L, 6L);
535                                }
536                                else {
537                                    predict(tt, 5L, b2);
538                                    predict(tt, 6L, b2);
539                                }
540                            }
541                        }
542                        else {
543                            if (b2 == ASX) {
544                                predict(tt, b1, 2L);
545                                predict(tt, b1, 3L);
546                                predict(tt, b1, 2L);
547                                predict(tt, b1, 3L);
548                            }
549                            else if (b2 == GLX) {
550                                predict(tt, b1, 5L);
551                                predict(tt, b1, 6L);
552                                predict(tt, b1, 5L);
553                                predict(tt, b1, 6L);
554                            }
555                        }
556                    }
557                }
558                if (p > 0.0) {
559                    akt_slopes[0][b1][b2] = dp / p;
560                    akt_curves[0][b1][b2] = d2p / p - dp * dp / (p * p);
561                    akt_infs[0][b1][b2] = 0;
562                    akt_slopes[0][b2][b1] = akt_slopes[0][b1][b2];
563                    akt_curves[0][b2][b1] = akt_curves[0][b1][b2];
564                    akt_infs[0][b2][b1] = 0;
565                }
566                else {
567                    akt_infs[0][b1][b2] = 1;
568                    akt_infs[0][b2][b1] = 1;
569                }
570            }
571        }
572    }
573}
574
575int di_protdist::tt_2_pos(double tt) {
576    int pos = (int)(tt * fracchange * DI_RESOLUTION);
577    if (pos >= DI_RESOLUTION * DI_MAX_DIST)
578        pos = DI_RESOLUTION * DI_MAX_DIST - 1;
579    if (pos < 0)
580        pos = 0;
581    return pos;
582}
583
584double di_protdist::pos_2_tt(int pos) {
585    double tt =  pos / (fracchange * DI_RESOLUTION);
586    return tt+epsilon;
587}
588
589void di_protdist::build_akt_predikt(double tt)
590{
591    // take an actual slope from the hash table, else calculate a new one
592    int             pos = tt_2_pos(tt);
593    if (!slopes[pos]) {
594        build_predikt_table(pos);
595    }
596    akt_slopes = slopes[pos];
597    akt_curves = curves[pos];
598    akt_infs = infs[pos];
599    return;
600
601}
602
603GB_ERROR di_protdist::makedists(bool *aborted_flag) {
604    /* compute the distances.
605     * sets 'aborted_flag' to true, if it is non-NULL and user aborts the calculation
606     */
607    long   i, j, k, m, n, iterations;
608    double delta, slope, curv;
609    int    b1 = 0, b2=0;
610    double tt = 0;
611    int    pos;
612
613    arb_progress progress("Calculating distances", matrix_halfsize(spp, false));
614    GB_ERROR     error = NULL;
615
616    for (i = 0; i < spp && !error; i++) {
617        matrix->set(i, i, 0.0);
618        {
619            // move all unknown characters to del
620            ap_pro *seq1 = entries[i]->sequence_protein->get_sequence();
621            for (k = 0; k <chars;  k++) {
622                b1 = seq1[k];
623                if (b1 <= VAL) continue;
624                if (b1 == ASX || b1 == GLX) continue;
625                seq1[k] = DEL;
626            }
627        }
628
629        for (j = 0; j < i && !error;  j++) {
630            if (whichcat > KIMURA) {
631                if (whichcat == PAM)
632                    tt = 10.0;
633                else
634                    tt = 1.0;
635                delta = tt / 2.0;
636                iterations = 0;
637                do {
638                    slope = 0.0;
639                    curv = 0.0;
640                    pos = tt_2_pos(tt);
641                    tt = pos_2_tt(pos);
642                    build_akt_predikt(tt);
643                    const ap_pro *seq1 = entries[i]->sequence_protein->get_sequence();
644                    const ap_pro *seq2 = entries[j]->sequence_protein->get_sequence();
645                    for (k = chars; k >0; k--) {
646                        b1 = *(seq1++);
647                        b2 = *(seq2++);
648                        if (predict_infinity(b1, b2)) {
649                            break;
650                        }
651                        slope += predict_slope(b1, b2);
652                        curv += predict_curve(b1, b2);
653                    }
654                    iterations++;
655                    if (!predict_infinity(b1, b2)) {
656                        if (curv < 0.0) {
657                            tt -= slope / curv;
658                            if (tt > 10000.0) {
659                                aw_message(GBS_global_string("Warning: infinite distance between species '%s' and '%s'\n", entries[i]->name, entries[j]->name));
660                                tt = -1.0 / fracchange;
661                                break;
662                            }
663                            int npos = tt_2_pos(tt);
664                            int d = npos - pos; if (d<0) d=-d;
665                            if (d<=1) { // cannot optimize
666                                break;
667                            }
668
669                        }
670                        else {
671                            if ((slope > 0.0 && delta < 0.0) || (slope < 0.0 && delta > 0.0))
672                                delta /= -2;
673                            if (tt + delta < 0 && tt <= epsilon) {
674                                break;
675                            }
676                            tt += delta;
677                        }
678                    }
679                    else {
680                        delta /= -2;
681                        tt += delta;
682                        if (tt < 0) tt = 0;
683                    }
684                } while (iterations < 20);
685            }
686            else {                    // cat < kimura
687                m = 0;
688                n = 0;
689                const ap_pro *seq1 = entries[i]->sequence_protein->get_sequence();
690                const ap_pro *seq2 = entries[j]->sequence_protein->get_sequence();
691                for (k = chars; k >0; k--) {
692                    b1 = *(seq1++);
693                    b2 = *(seq2++);
694                    if (b1 <= VAL && b2 <= VAL) {
695                        if (b1 == b2)   m++;
696                        n++;
697                    }
698                }
699                if (n < 5) {            // no info
700                    tt = -1.0;
701                }
702                else {
703                    switch (whichcat) {
704                        case KIMURA:
705                            {
706                                double rel = 1 - (double) m / n;
707                                double drel = 1.0 - rel - 0.2 * rel * rel;
708                                if (drel < 0.0) {
709                                    aw_message(GBS_global_string("Warning: distance between sequences '%s' and '%s' is too large for kimura formula", entries[i]->name, entries[j]->name));
710                                    tt = -1.0;
711                                }
712                                else {
713                                    tt = -log(drel);
714                                }
715                            }
716                            break;
717                        case NONE:
718                            tt = (n-m)/(double)n;
719                            break;
720                        case SIMILARITY:
721                            tt = m/(double)n;
722                            break;
723                        default:
724                            di_assert(0);
725                            break;
726                    }
727                }
728            }
729            matrix->set(i, j, fracchange * tt);
730            progress.inc_and_check_user_abort(error);
731        }
732    }
733    if (aborted_flag && error) *aborted_flag = true;
734    return error;
735}
736
737
738void di_protdist::clean_slopes() {
739    for (int i=0; i<DI_RESOLUTION*DI_MAX_DIST; i++) {
740        freenull(slopes[i]);
741        freenull(curves[i]);
742        freenull(infs[i]);
743    }
744    akt_slopes = 0;
745    akt_curves = 0;
746    akt_infs = 0;
747}
748
749di_protdist::~di_protdist() {
750    clean_slopes();
751}
752
753di_protdist::di_protdist(di_codetype codei, di_cattype cati, long nentries, DI_ENTRY     **entriesi, long seq_len, AP_smatrix *matrixi) {
754    memset((char *)this, 0, sizeof(di_protdist));
755    entries = entriesi;
756    matrix = matrixi;
757    freqa = .25;
758    freqc = .25;
759    freqg = .25;
760    freqt = .25;
761    ttratio = 2.0;
762    ease = 0.457;
763    spp = nentries;
764    chars = seq_len;
765    transition();
766    whichcode = codei;
767    whichcat = cati;
768    switch (cati) {
769        case NONE:
770        case SIMILARITY:
771        case KIMURA:
772            fracchange = 1.0;
773            break;
774        case PAM:
775            code();
776            pameigen();
777            break;
778        default:
779            code();
780            maketrans();
781            qreigen(prob, 20L);
782            break;
783    }
784}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.