什么是MK突变检验方法？
MK突变检验方法是一种比较常用的遗传学分析方法，可以用于检测两个分子序列之间的进化速率是否一致，从而判断这两个序列的相关性和演化历史。具体来说，它是通过分析两个序列之间共有的核苷酸的变异方式和频率来评估它们之间的演化距离，从而判断它们是否受到相同的选择压力或者在遗传漂变方面存在相同的机制。MK突变检验方法有广泛的应用，例如用于比较生物物种的分子差异、检验基因表达的变化以及确定蛋白质序列进化的速度等等。
如何使用Python实现MK突变检验方法？
安装必要的依赖包
在使用Python实现MK突变检验方法之前，我们需要先安装相应的软件包和依赖。可以使用以下命令在命令行中依次安装biopython和numpy库：
!pip install biopython
!pip install numpy
导入必要的库
在编写代码之前，我们需要先导入相应的库和函数。下面的代码块展示了导入biopython和numpy库中一些常用的函数：
from Bio.Seq import Seq
from Bio.Alphabet import generic_dna
import numpy as np
生成两个随机序列
在进行MK突变检验之前，我们需要先生成两个随机的DNA序列。这里我们可以使用biopython中的Seq函数来创建随机序列。下面的代码块展示了如何生成长度为1000的DNA序列：
seq1 = Seq(''.join(np.random.choice(['A', 'T', 'G', 'C'], 1000)), generic_dna)
seq2 = Seq(''.join(np.random.choice(['A', 'T', 'G', 'C'], 1000)), generic_dna)
计算两个序列的差异度
生成两个随机序列以后，我们需要计算它们之间的差异度。在MK突变检验中，常用的差异度计算方法是:
$$d = \frac{N_{PS}}{N_{PS}+N_{PN}}$$
NPS是有意义的同义突变总数，即在两个序列中都发生了同一种核苷酸变异而且变异后的核苷酸序列保持了蛋白质的氨基酸种类。NPN是无意义同义突变总数，即在两个序列中发生了同一种核苷酸变异，但是变异后的核酸序列编码的氨基酸种类与原来不同。
我们可以使用以下代码来计算两个序列之间的差异度：
def compute_divergence(seq1, seq2, temperature=0.5):
'''
计算两个随机序列的差异度
'''
n_ps = 0
n_pn = 0
seq_len = len(seq1)
for i in range(seq_len):
for j in range(seq_len):
if i == j:
continue
s1 = seq1[i]
s2 = seq2[j]
if s1 == s2:
continue
c1 = Seq(str(seq1[:i]) + s2 + str(seq1[i + 1:])) # 将seq1在i处替换为seq2在j处的核酸
c2 = Seq(str(seq2[:j]) + s1 + str(seq2[j + 1:])) # 将seq2在j处替换为seq1在i处的核酸
if str(c1.translate()) == str(c2.translate()): # 判断是否为有意义同义突变
n_ps += 1
else:
n_pn += 1
return n_ps / (n_ps + n_pn)
temperature参数用于控制突变发生的概率，其中temperature越大，则核苷酸的随机替换就越多，最终产生的两个序列的差异度也就越大。
完整代码
下面是完整的Python代码实现：
from Bio.Seq import Seq
from Bio.Alphabet import generic_dna
import numpy as np
def compute_divergence(seq1, seq2, temperature=0.5):
'''
计算两个随机序列的差异度
'''
n_ps = 0
n_pn = 0
seq_len = len(seq1)
for i in range(seq_len):
for j in range(seq_len):
if i == j:
continue
s1 = seq1[i]
s2 = seq2[j]
if s1 == s2:
continue
c1 = Seq(str(seq1[:i]) + s2 + str(seq1[i + 1:])) # 将seq1在i处替换为seq2在j处的核酸
c2 = Seq(str(seq2[:j]) + s1 + str(seq2[j + 1:])) # 将seq2在j处替换为seq1在i处的核酸
if str(c1.translate()) == str(c2.translate()): # 判断是否为有意义同义突变
n_ps += 1
else:
n_pn += 1
return n_ps / (n_ps + n_pn)
# 生成两个1000bp长的DNA序列
seq1 = Seq(''.join(np.random.choice(['A', 'T', 'G', 'C'], 1000)), generic_dna)
seq2 = Seq(''.join(np.random.choice(['A', 'T', 'G', 'C'], 1000)), generic_dna)
# 计算两个序列的差异度
divergence = compute_divergence(seq1, seq2, temperature=0.5)
print(f"两个序列的差异度为{divergence}")
总结
MK突变检验方法是一种常用的遗传学分析方法，可以帮助我们研究两个分子序列之间的演化历史和相关性。本文通过Python语言实现了MK突变检验方法，使用了biopython和numpy两个库的函数，并引入了差异度的概念，最终生成了两个随机DNA序列并计算了它们的差异度。通过本文的实现，读者可以更加深入地理解MK突变检验方法的原理和实现过程。