这段代码展示了如何使用Word2Vec模型对DNA序列进行k-mer分词后的嵌入。
这里的步骤包括：
定义一个函数generate_kmers，用于将给定的DNA序列分割成k-mers。
创建一个示例DNA序列列表sequences。
设置k-mer的大小k（在这个例子中，k=3）。
对每个DNA序列生成k-mers。 使用Word2Vec模型对这些k-mers进行训练，得到每个k-mer的嵌入向量。
这里的模型参数（如vector_size、window、min_count）可以根据具体需求调整。
获取一个示例k-mer（如"ATC"）的嵌入向量，并打印出来。
这种方法利用了NLP中的技术来处理DNA序列，通过学习k-mer的嵌入向量，可以捕捉序列中的复杂模式和关系。
这些嵌入向量可以用作深度学习模型的输入，用于各种生物信息学的应用，如序列分类、功能预测等。

    
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# This code was written by Sihua Peng, PhD.
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from gensim.models import Word2Vec

def generate_kmers(sequence, k):
    """将DNA序列分割成k-mers"""
    return [sequence[i:i+k] for i in range(len(sequence) - k + 1)]

# 示例DNA序列
sequences = ["ATCGTACGTACG", "GCTAGCTAGCTA", "TACGTACGTACG"]

# 将每个序列分割成k-mers
k = 3  # 可以根据需要调整k的大小
kmers = [generate_kmers(seq, k) for seq in sequences]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=kmers, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 使用模型获取单个k-mer的嵌入
kmer_example = "ATC"
embedding = model.wv[kmer_example]

print(f"嵌入向量 for '{kmer_example}': {embedding}")

STDOUT/STDERR
嵌入向量 for 'ATC': [-0.00515624 -0.00666834 -0.00777684  0.00831073 -0.00198234 -0.00685496
 -0.00415439  0.00514413 -0.00286914 -0.00374966  0.00162143 -0.00277629
 -0.00158436  0.00107449 -0.00297795  0.00851928  0.00391094 -0.00995886
  0.0062596  -0.00675426  0.00076943  0.00440423 -0.00510338 -0.00211067
  0.00809548 -0.00424379 -0.00763626  0.00925791 -0.0021555  -0.00471943
  0.0085708   0.00428334  0.00432484  0.00928451 -0.00845308  0.00525532
  0.00203935  0.00418828  0.0016979   0.00446413  0.00448629  0.00610452
 -0.0032021  -0.00457573 -0.00042652  0.00253373 -0.00326317  0.00605772
  0.00415413  0.00776459  0.00256927  0.00811668 -0.00138721  0.00807793
  0.00371701 -0.00804733 -0.00393362 -0.00247188  0.00489304 -0.00087216
 -0.00283091  0.00783371  0.0093229  -0.00161493 -0.00515925 -0.00470176
 -0.00484605 -0.00960283  0.00137202 -0.00422492  0.00252671  0.00561448
 -0.00406591 -0.00959658  0.0015467  -0.00670012  0.00249517 -0.00378063
  0.00707842  0.00064022  0.00356094 -0.00273913 -0.00171055  0.00765279
  0.00140768 -0.00585045 -0.0078345   0.00123269  0.00645463  0.00555635
 -0.00897705  0.00859216  0.00404698  0.0074696   0.00974633 -0.00728958
 -0.00903996  0.005836    0.00939121  0.00350693]

    

复制代码