🎼🧬 lightmotif-tfmpvalue

是TFMPvalue算法的Rust语言移植，用于lightmotif crate。.

🗺️ 概览

TFMPvalue是Touzet & Varré[1]提出的一种算法，用于从位置权重矩阵得到的分数计算p-value。它使用离散化来计算位置权重矩阵的分数分布的近似值，通过递增精度级别迭代直到收敛。这种方法优于Beckstette et al.[2]提出的基于动态规划的LazyDistrib等方法。

lightmotif-tfmpvalue为使用来自lightmotif crate的位置权重矩阵提供了对TFMPvalue算法的实现。

💡 示例

使用lightmotif创建位置特定评分矩阵，然后使用TFMPvalue算法计算给定分数的确切p-value，或者给定p-value的分数阈值。

extern crate lightmotif;
extern crate lightmotif_tfmpvalue;

use lightmotif::pwm::CountMatrix;
use lightmotif::abc::Dna;
use lightmotif::seq::EncodedSequence;
use lightmotif_tfmpvalue::TfmPvalue;

// Use a ScoringMatrix from `lightmotif`
let pssm = CountMatrix::<Dna>::from_sequences(&[
        EncodedSequence::encode("GTTGACCTTATCAAC").unwrap(),
        EncodedSequence::encode("GTTGATCCAGTCAAC").unwrap(),
    ])
    .unwrap()
    .to_freq(0.25)
    .to_scoring(None);

// Initialize the TFMPvalue algorithm for the given PSSM
// (the `pssm` reference must outlive `tfmp`).
let mut tfmp = TfmPvalue::new(&pssm);

// Compute the exact p-value for a given score
let pvalue = tfmp.pvalue(19.3);
assert_eq!(pvalue, 1.4901161193847656e-08);

// Compute the exact score for a given p-value
let score = tfmp.score(pvalue);
assert_eq!(score, 19.3);

请注意，在上面的示例中，计算没有界限，因此对于某些特定的矩阵，算法可能需要大量内存才能收敛。使用TfmPvalue::approximate_pvalue和TfmPvalue::approximate_score方法获取算法迭代的迭代器，允许您根据外部标准（如总内存使用）在任何给定时间停止。

💭 反馈

⚠️ 问题跟踪器

发现了一个错误？有改进请求吗？如果您需要报告或询问，请访问 GitHub问题跟踪器。如果您正在提交错误报告，请尽可能提供关于问题的详细信息，并尝试在简单且易于复现的情况下重现相同的错误。

📋 更新日志

本项目遵循 语义化版本控制，并按照 Keep a Changelog 格式提供 更新日志。

⚖️ 许可证

此库在开源 GNU通用公共许可证v3.0 下提供。原始TFMPvalue实现由 CRISTaL团队 编写，该团队属于 CRISTaL 和 里尔大学，并按照 GNU通用公共许可证v2.0 的条款提供。

本项目与原始TFMPvalue作者没有任何关联、赞助或任何形式的认可。它由 Martin Larralde 在欧洲分子生物学实验室（EMBL）的泽勒团队（Zeller team）的博士项目中开发。

📚 参考文献

• Touzet, Hélène and Jean-Stéphane Varré. ‘Efficient and accurate P-value computation for Position Weight Matrices’. Algorithms for Molecular Biology 2, 1–12 (2007). doi:10.1186/1748-7188-2-15.
• Beckstette, Michael, Robert Homann, and Robert Giegerich. ‘Fast index based algorithms and software for matching position specific scoring matrices’. BMC Bioinformatics 7, 389 (2006). doi:10.1186/1471-2105-7-389.