OneHotEncoding蛋白序列

如何解决OneHotEncoding蛋白序列

我具有下面列出的序列的原始数据帧，并尝试使用单热编码，然后将其存储在新的数据帧中，我尝试使用以下代码来实现，但由于我得到了随后输出如下：

代码：

onehot_encoder = OneHotEncoder()
sequence = np.array(list(x_train['sequence'])).reshape(-1,1)
encoded_sequence = onehot_encoder.fit_transform(sequence).toarray()
encoded_sequence

但出现错误

ValueError: Wrong number of items passed 12755,placement implies 1

解决方法

您会得到一个奇怪的数组，因为它将每个序列都视为一个条目并尝试对其进行一次热编码，我们可以使用一个示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
df = pd.DataFrame({'sequence':['AQAVPW','AMAVLT','LDTGIN']})

enc = OneHotEncoder()
seq = np.array(df['sequence']).reshape(-1,1)
encoded = enc.fit(seq)
encoded.transform(seq).toarray()

array([[0.,1.,0.],[1.,0.,[0.,1.]])

encoded.categories_

[array(['AMAVLT','AQAVPW','LDTGIN'],dtype=object)]

由于条目是唯一的，因此将得到全零矩阵。如果使用pd.get_dummies

，您可以更好地理解这一点。

pd.get_dummies(df['sequence'])

  AMAVLT AQAVPW LDTGIN
0   0   1   0
1   1   0   0
2   0   0   1

有两种方法可以做到这一点，一种方法是简单地计算氨基酸的发生率并将其用作预测因子，我希望我能正确地找到氨基酸（很久以前就从学校获得过）：

from Bio import SeqIO
from Bio.SeqUtils.ProtParam import ProteinAnalysis

pd.DataFrame([ProteinAnalysis(i).count_amino_acids() for i in df['sequence']])

    A   C   D   E   F   G   H   I   K   L   M   N   P   Q   R   S   T   V   W   Y
0   2   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   0   0   1   1   0
1   2   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   0   0   0   0   1   1   0   0
2   0   0   1   0   0   1   0   1   0   1   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0

另一种方法是分割序列，并按位置进行编码，这要求序列长度相等，并且您必须有足够的内存：

byposition = df['sequence'].apply(lambda x:pd.Series(list(x)))
byposition

    0   1   2   3   4   5
0   A   Q   A   V   P   W
1   A   M   A   V   L   T
2   L   D   T   G   I   N

pd.get_dummies(byposition)

    0_A 0_L 1_D 1_M 1_Q 2_A 2_T 3_G 3_V 4_I 4_L 4_P 5_N 5_T 5_W
0   1   0   0   0   1   1   0   0   1   0   0   1   0   0   1
1   1   0   0   1   0   1   0   0   1   0   1   0   0   1   0
2   0   1   1   0   0   0   1   1   0   1   0   0   1   0   0