+ added some assertions
[qpalma.git] / python / Configuration.py
index 8ccba2b..3bc75ef 100644 (file)
@@ -3,11 +3,14 @@
 
 import numpy.matlib
 
-fixedParam = numpy.matlib.mat([[ 0.62870709], [ 0.7012026 ], [ 0.60236784],
+fixedParam = numpy.matlib.mat(
+[[ 0.62870709], [ 0.7012026 ], [ 0.60236784],
        [ 0.51316259], [ 0.20220814], [ 0.70324863], [ 0.37218684], [ 0.82178927],
        [ 0.60394866], [ 0.70371272], [ 0.07548074], [ 0.63412803], [ 0.97442266],
        [ 0.13216791], [ 0.71041168], [ 0.2093887 ], [ 0.35227344], [ 0.3405142 ],
        [ 0.69677236], [ 0.41673747], [ 0.564245  ], [ 0.37613432], [ 0.88805642],
+       [ 0.69677236], [ 0.41673747], [ 0.564245  ], [ 0.37613432], [ 0.88805642],
+       [ 0.69677236], [ 0.41673747], [ 0.564245  ], [ 0.37613432], [ 0.88805642],
        [ 0.88691608], [ 0.69476752], [ 0.81659504], [ 0.17801859], [ 0.71048235],
        [ 0.08188783], [ 0.54884803], [ 0.84039558], [ 0.6982093 ], [ 0.41686176],
        [ 0.38568873], [ 0.29401347], [ 0.12704074], [ 0.30640858], [ 0.89578031],
@@ -27,8 +30,77 @@ fixedParam = numpy.matlib.mat([[ 0.62870709], [ 0.7012026 ], [ 0.60236784],
        [ 0.79685218], [ 0.80386771], [ 0.70942604], [ 0.82869417], [ 0.26906569],
        [ 0.51848039], [ 0.64169354], [ 0.07114973], [ 0.39249454], [ 0.07002803],
        [ 0.94667567], [ 0.02252752], [ 0.01039039], [ 0.5721312 ], [ 0.06065969],
+       [ 0.88691608], [ 0.69476752], [ 0.81659504], [ 0.17801859], [ 0.71048235],
+       [ 0.88691608], [ 0.69476752], [ 0.81659504], [ 0.17801859], [ 0.71048235],
+       [ 0.08188783], [ 0.54884803], [ 0.84039558], [ 0.6982093 ], [ 0.41686176],
+       [ 0.38568873], [ 0.29401347], [ 0.12704074], [ 0.30640858], [ 0.89578031],
+       [ 0.84621571], [ 0.11783439], [ 0.0944695 ], [ 0.34081575], [ 0.44157643],
+       [ 0.77847185], [ 0.04283567], [ 0.45107823], [ 0.89789891], [ 0.41045519],
+       [ 0.49073531], [ 0.29727627], [ 0.94711483], [ 0.24898204], [ 0.26181212],
+       [ 0.71760957], [ 0.60326883], [ 0.80887576], [ 0.09448718], [ 0.88064525],
+       [ 0.84317654], [ 0.48893703], [ 0.24847021], [ 0.84203596], [ 0.34104156],
+       [ 0.75604701], [ 0.91703057], [ 0.69325475], [ 0.61276969], [ 0.16335226],
+       [ 0.4684374 ], [ 0.16553371], [ 0.79594434], [ 0.6440283 ], [ 0.80922237],
+       [ 0.5349296 ], [ 0.31924316], [ 0.10960695], [ 0.40151062], [ 0.50473641],
+       [ 0.14812671], [ 0.73523169], [ 0.35141625], [ 0.80364238], [ 0.02128181],
+       [ 0.0061226 ], [ 0.34541924], [ 0.07694485], [ 0.05551339], [ 0.23087636],
+       [ 0.87016395], [ 0.31682377], [ 0.27375113], [ 0.72226332], [ 0.62914149],
+       [ 0.59236012], [ 0.2070238 ], [ 0.52390942], [ 0.11894098], [ 0.55725917],
+       [ 0.72706009], [ 0.087196  ], [ 0.04745082], [ 0.95636492], [ 0.31524576],
+       [ 0.79685218], [ 0.80386771], [ 0.70942604], [ 0.82869417], [ 0.26906569],
+       [ 0.51848039], [ 0.64169354], [ 0.07114973], [ 0.39249454], [ 0.07002803],
+       [ 0.94667567], [ 0.02252752], [ 0.01039039], [ 0.5721312 ], [ 0.06065969],
+       [ 0.88691608], [ 0.69476752], [ 0.81659504], [ 0.17801859], [ 0.71048235],
+       [ 0.08188783], [ 0.54884803], [ 0.84039558], [ 0.6982093 ], [ 0.41686176],
+       [ 0.38568873], [ 0.29401347], [ 0.12704074], [ 0.30640858], [ 0.89578031],
+       [ 0.84621571], [ 0.11783439], [ 0.0944695 ], [ 0.34081575], [ 0.44157643],
+       [ 0.84621571], [ 0.11783439], [ 0.0944695 ], [ 0.34081575], [ 0.44157643],
+       [ 0.77847185], [ 0.04283567], [ 0.45107823], [ 0.89789891], [ 0.41045519],
+       [ 0.49073531], [ 0.29727627], [ 0.94711483], [ 0.24898204], [ 0.26181212],
+       [ 0.71760957], [ 0.60326883], [ 0.80887576], [ 0.09448718], [ 0.88064525],
+       [ 0.84317654], [ 0.48893703], [ 0.24847021], [ 0.84203596], [ 0.34104156],
+       [ 0.75604701], [ 0.91703057], [ 0.69325475], [ 0.61276969], [ 0.16335226],
+       [ 0.4684374 ], [ 0.16553371], [ 0.79594434], [ 0.6440283 ], [ 0.80922237],
+       [ 0.5349296 ], [ 0.31924316], [ 0.10960695], [ 0.40151062], [ 0.50473641],
+       [ 0.14812671], [ 0.73523169], [ 0.35141625], [ 0.80364238], [ 0.02128181],
+       [ 0.0061226 ], [ 0.34541924], [ 0.07694485], [ 0.05551339], [ 0.23087636],
+       [ 0.87016395], [ 0.31682377], [ 0.27375113], [ 0.72226332], [ 0.62914149],
+       [ 0.59236012], [ 0.2070238 ], [ 0.52390942], [ 0.11894098], [ 0.55725917],
+       [ 0.72706009], [ 0.087196  ], [ 0.04745082], [ 0.95636492], [ 0.31524576],
+       [ 0.79685218], [ 0.80386771], [ 0.70942604], [ 0.82869417], [ 0.26906569],
+       [ 0.51848039], [ 0.64169354], [ 0.07114973], [ 0.39249454], [ 0.07002803],
+       [ 0.94667567], [ 0.02252752], [ 0.01039039], [ 0.5721312 ], [ 0.06065969],
        [ 0.69422476], [ 0.4310939 ], [ 0.03069099], [ 0.35969779], [ 0.18047331],
-       [ 0.4177651 ], [ 0.01360547], [ 0.29069319]])
+       [ 0.4177651 ], [ 0.01360547], [ 0.29069319]
+       ])
+
+fixedParam = numpy.matlib.mat([[ 0.62870709], [ 0.7012026 ], [ 0.60236784],
+  [ 0.51316259], [ 0.20220814], [ 0.70324863], [ 0.37218684], [ 0.82178927],
+  [ 0.60394866], [ 0.70371272], [ 0.07548074], [ 0.63412803], [ 0.97442266],
+  [ 0.13216791], [ 0.71041168], [ 0.2093887 ], [ 0.35227344], [ 0.3405142 ],
+  [ 0.69677236], [ 0.41673747], [ 0.564245  ], [ 0.37613432], [ 0.88805642],
+  [ 0.88691608], [ 0.69476752], [ 0.81659504], [ 0.17801859], [ 0.71048235],
+  [ 0.08188783], [ 0.54884803], [ 0.84039558], [ 0.6982093 ], [ 0.41686176],
+  [ 0.38568873], [ 0.29401347], [ 0.12704074], [ 0.30640858], [ 0.89578031],
+  [ 0.84621571], [ 0.11783439], [ 0.0944695 ], [ 0.34081575], [ 0.44157643],
+  [ 0.77847185], [ 0.04283567], [ 0.45107823], [ 0.89789891], [ 0.41045519],
+  [ 0.49073531], [ 0.29727627], [ 0.94711483], [ 0.24898204], [ 0.26181212],
+  [ 0.71760957], [ 0.60326883], [ 0.80887576], [ 0.09448718], [ 0.88064525],
+  [ 0.84317654], [ 0.48893703], [ 0.24847021], [ 0.84203596], [ 0.34104156],
+  [ 0.75604701], [ 0.91703057], [ 0.69325475], [ 0.61276969], [ 0.16335226],
+  [ 0.4684374 ], [ 0.16553371], [ 0.79594434], [ 0.6440283 ], [ 0.80922237],
+  [ 0.5349296 ], [ 0.31924316], [ 0.10960695], [ 0.40151062], [ 0.50473641],
+  [ 0.14812671], [ 0.73523169], [ 0.35141625], [ 0.80364238], [ 0.02128181],
+  [ 0.0061226 ], [ 0.34541924], [ 0.07694485], [ 0.05551339], [ 0.23087636],
+  [ 0.87016395], [ 0.31682377], [ 0.27375113], [ 0.72226332], [ 0.62914149],
+  [ 0.59236012], [ 0.2070238 ], [ 0.52390942], [ 0.11894098], [ 0.55725917],
+  [ 0.72706009], [ 0.087196  ], [ 0.04745082], [ 0.95636492], [ 0.31524576],
+  [ 0.79685218], [ 0.80386771], [ 0.70942604], [ 0.82869417], [ 0.26906569],
+  [ 0.51848039], [ 0.64169354], [ 0.07114973], [ 0.39249454], [ 0.07002803],
+  [ 0.94667567], [ 0.02252752], [ 0.01039039], [ 0.5721312 ], [ 0.06065969],
+  [ 0.69422476], [ 0.4310939 ], [ 0.03069099], [ 0.35969779], [ 0.18047331],
+  [ 0.4177651 ], [ 0.01360547], [ 0.29069319]])
+
 
 ###########################################################
 #
@@ -36,20 +108,22 @@ fixedParam = numpy.matlib.mat([[ 0.62870709], [ 0.7012026 ], [ 0.60236784],
 #
 #
 
-C = 1.0
+C = 100.0
 
 # 'normal' means work like Palma 'using_quality_scores' means work like Palma
 # plus using sequencing quality scores
 
-#mode = 'normal'
-mode = 'using_quality_scores'
+mode = 'normal'
+#mode = 'using_quality_scores'
 
 # Here we specify the total number of parameters.
 
 
 # When using quality scores our scoring function is defined as
 #
-# f: S x R x S -> R
+# f: S_e x R x S -> R
+#
+# where S_e is {A,C,G,T,N} and S = {A,C,G,T,N,-}
 # 
 # as opposed to a usage without quality scores when we only have
 # 
@@ -58,20 +132,29 @@ mode = 'using_quality_scores'
 numDonSuppPoints     = 30
 numAccSuppPoints     = 30
 numLengthSuppPoints  = 30 
-numQualSuppPoints    = 10
+numQualSuppPoints    = 4
+
+min_qual = -1
+max_qual = 40
 
 if mode == 'normal':
-   sizeMMatrix          = 36
+   sizeMatchmatrix   = (6,6)
    numQualPlifs = 0
 elif mode == 'using_quality_scores':
-   sizeMMatrix          = 36 
-   numQualPlifs = 5*5
+   sizeMatchmatrix   = (6,6)
+   numQualPlifs = 5*6
 else:
    assert False, 'Wrong operation mode specified'
 
 totalQualSuppPoints = numQualPlifs*numQualSuppPoints
 
 numFeatures = numDonSuppPoints + numAccSuppPoints\
-+ numLengthSuppPoints + sizeMMatrix + totalQualSuppPoints 
++ numLengthSuppPoints + sizeMatchmatrix[0]*sizeMatchmatrix[1] + totalQualSuppPoints 
+
+iter_steps = 10
+remove_duplicate_scores = False
+print_matrix            = False
+anzpath                 = 2
 
+fixedParam = fixedParam[:numFeatures]