From 3fa500070e445df73990df628ad944898a473e80 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zhuohan Lao Date: Mon, 25 Sep 2023 23:23:26 -0400 Subject: [PATCH] ipynb --- .../utility/DamID_TSASeq_calculation.py | 22 +- .../utility/chromsome_contact_calculation.f90 | 0 tutorials/analysis_code/.gitignore | 2 + .../analysis_code/Compute_contact_prob.ipynb | 119 + .../{optimization => analysis_code}/README.md | 0 .../compartment_genome_100KB_diploid_HFF.txt | 0 .../mol_info/gLengthFile.txt | 0 .../mol_info/maternalIdxFile.txt | 0 .../mol_info/mol_index_cell_type-HFF.txt | 0 .../mol_info/paternalIdxFile.txt | 0 ...dex_genome_100KB_diploid_cell_type-HFF.txt | 0 tutorials/optimization/chr_chr/.gitignore | 1 - tutorials/optimization/chr_chr/README.md | 24 - tutorials/optimization/chr_chr/adam.py | 83 - .../chr_chr/expt_constraints_HFF_100KB.txt | 2726 - .../00/dalpha.iter01.cutEig0_noIdeal.txt | 2726 - .../optimization/chr_chr/iter_num/00/mdb.txt | 2726 - .../optimization/chr_chr/iter_num/00/mdw.txt | 2726 - .../optimization/chr_chr/iter_num/00/t.txt | 1 - .../optimization/chr_chr/iter_num/00/vdb.txt | 2726 - .../optimization/chr_chr/iter_num/00/vdw.txt | 2726 - .../optimization/chr_chr/iter_num/README.md | 3 - .../chr_chr/update_alpha_chr_chr.py | 91 - .../chr_nuclear_landmarks/.gitignore | 1 - .../chr_nuclear_landmarks/DamID-OE.txt | 60642 ---------------- .../chr_nuclear_landmarks/README.md | 18 - .../chr_nuclear_landmarks/TSA-Seq-OE.txt | 60642 ---------------- .../iter_num/00/mdb_dam.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/mdb_tsa.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/mdw_dam.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/mdw_tsa.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/t_dam.txt | 1 - .../iter_num/00/t_tsa.txt | 1 - .../iter_num/00/vdb_dam.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/vdb_tsa.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/vdw_dam.txt | 30321 -------- .../iter_num/00/vdw_tsa.txt | 30321 -------- .../chr_nuclear_landmarks/iter_num/README.md | 3 - .../chr_nuclear_landmarks/update_alpha.py | 163 - 39 files changed, 122 insertions(+), 380619 deletions(-) rename tutorials/optimization/chr_nuclear_landmarks/calculate_contact_prob.py => openNucleome/utility/DamID_TSASeq_calculation.py (88%) rename tutorials/optimization/chr_chr/calculate_contact_prob.f90 => openNucleome/utility/chromsome_contact_calculation.f90 (100%) create mode 100644 tutorials/analysis_code/.gitignore create mode 100644 tutorials/analysis_code/Compute_contact_prob.ipynb rename tutorials/{optimization => analysis_code}/README.md (100%) rename tutorials/{optimization/chr_chr => analysis_code}/mol_info/compartment_genome_100KB_diploid_HFF.txt (100%) rename tutorials/{optimization/chr_nuclear_landmarks => analysis_code}/mol_info/gLengthFile.txt (100%) rename tutorials/{optimization/chr_nuclear_landmarks => analysis_code}/mol_info/maternalIdxFile.txt (100%) rename tutorials/{optimization/chr_chr => analysis_code}/mol_info/mol_index_cell_type-HFF.txt (100%) rename tutorials/{optimization/chr_nuclear_landmarks => 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-first_frame = 500 -N_nucleolus_particles = 300 -N_speckles_particles = 1600 -N_lamina_particles = 8000 -radius_nucleus = 13.0 - -"""Info files""" -gLength = np.loadtxt("mol_info/gLengthFile.txt",dtype=int) -maternalIdx = np.loadtxt("mol_info/maternalIdxFile.txt",dtype=int) -paternalIdx = np.loadtxt("mol_info/paternalIdxFile.txt",dtype=int) -"""""" - def process_traj_win(win_num): - traj_data = mda.coordinates.LAMMPS.DCDReader("../../../tutorials/HFF_100KB/DUMP_FILE.dcd") + traj_data = mda.coordinates.LAMMPS.DCDReader("../HFF_100KB/SphericalNucleus/DUMP_FILE.dcd") N_frame = len(traj_data)-first_frame exp_tsa_seq = np.zeros(N_chr_beads) exp_damid = np.zeros(N_chr_beads) @@ -102,5 +84,3 @@ def process_traj_win(win_num): np.save("contact_prob/cvInd.txt_%d"%win_num,np.sum(damid_all_frames_haploid,axis=0)) np.save("contact_prob/cvInd_tsa.txt_%d"%win_num,np.sum(tsaseq_all_frames_haploid,axis=0)) -win_to_run = int(sys.argv[2]) -process_traj_win(win_to_run) diff --git 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"be874cb0-b8ff-4af7-ac51-7fd3c914291a", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import sys\n", + "sys.path.insert(1, '../../openNucleome/utility')\n", + "import numpy as np\n", + "import MDAnalysis as mda\n", + "import sklearn.cluster as sk\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import copy\n", + "import subprocess\n", + "from joblib import Parallel, delayed\n", + "import scipy.stats\n", + "import os\n", + "from DamID_TSASeq_calculation import process_traj_win" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "7b3ae3b2-9dc7-4d74-a860-0b35631f3c28", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "sigma_tanh = 4\n", + "rc_tanh = 0.75\n", + "\n", + "N_chr_beads = 60642\n", + "\n", + "first_frame = 500\n", + "N_nucleolus_particles = 300\n", + "N_speckles_particles = 1600\n", + "N_lamina_particles = 8000\n", + "radius_nucleus = 13.0\n", + "\n", + "\"\"\"Info files\"\"\"\n", + "gLength = np.loadtxt(\"mol_info/gLengthFile.txt\",dtype=int)\n", + "maternalIdx = np.loadtxt(\"mol_info/maternalIdxFile.txt\",dtype=int)\n", + "paternalIdx = np.loadtxt(\"mol_info/paternalIdxFile.txt\",dtype=int)\n", + "\"\"\"\"\"\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "d5c1c187-a093-40c5-b67f-94ffc8c8806e", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Compute the DamID and TSASeq" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "29222bbb-8773-4571-ac97-5756c1570785", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "iter_num = int(sys.argv[1])\n", + "win_to_run = int(sys.argv[2])\n", + "\n", + "process_traj_win(win_to_run)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "15f5efce-885f-4716-80fa-7e66a8333457", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Compute the chromosome contact probabilities" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "7dd7e0df-e4aa-491f-842a-65f44879c955", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "subprocess.call([\"gfortran -o chromsome_contact_calculation 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a/tutorials/optimization/chr_chr/.gitignore b/tutorials/optimization/chr_chr/.gitignore deleted file mode 100644 index 245773f..0000000 --- a/tutorials/optimization/chr_chr/.gitignore +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -run.sh diff --git a/tutorials/optimization/chr_chr/README.md b/tutorials/optimization/chr_chr/README.md deleted file mode 100644 index 9995dc7..0000000 --- a/tutorials/optimization/chr_chr/README.md +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -### Optimization of potential between chromosomes and chromosomes - -mol_info, compartment_genome_100KB_diploid_HFF.txt, mol_index_cell_type-HFF.txt, tad_index_genome_100KB_diploid_cell_type-HFF.txt: chromosome molecular information files - -expt_constraints_HFF_100KB.txt: contact probabilities from the experimental diploid Hi-C map - -We used the Adam optimizer to do the optimization, and the iter_num folder stores all the parameters used in the optimization. - -To run the optimization (All the parameters in this file can be changed): -``` -gfortran -o calculate_contact_prob calculate_contact_prob.f90 - -./calculate_contact_prob ../../HFF_100KB/DUMP_FILE.dcd 501 -1 ./contact_prob/ 1 counter.txt - -python adam.py 1 1 -``` - -calculate_contact_prob.f90: Calculate the contact prob after getting the trajectory (DUMP_FILE.dcd); 501 represents the first frame chosen for analysis; -1 represents the last frame in the trajectory; ./contact_prob/ represents that the contact_prob results will be in this folder; 1 represents the index of replica, and counter.txt will log numbers of contact for every collective variable. - -adam.py: The first 1 represents the 1st iteration, and the second 1 represents the number of replica. - -update_alpha_chr_chr.py: Update the potential parameters according to the comparison between simulations and experiments - -After the optimization, this folder will generate the new chr-chr potential. diff --git a/tutorials/optimization/chr_chr/adam.py b/tutorials/optimization/chr_chr/adam.py deleted file mode 100644 index 908c7e7..0000000 --- a/tutorials/optimization/chr_chr/adam.py +++ /dev/null @@ -1,83 +0,0 @@ -import numpy as np -import os -import subprocess -import sys -import copy - -run_number = int(sys.argv[1]) -N_replicas = int(sys.argv[2]) - -nAtom = 60642 -nIdeal = 2490-1 -ncompt = 3 -nChrom = 22 -ninter = int(nChrom*(nChrom-1)/2) -ncv = int(nIdeal + ncompt*(ncompt+1)/2 + ninter) - -chop_ideals = 1000 - -## Adam training parameters -m_dw = np.loadtxt('iter_num/%02d/mdw.txt'%(run_number-1)) -v_dw = np.loadtxt('iter_num/%02d/vdw.txt'%(run_number-1)) -m_db = np.loadtxt('iter_num/%02d/mdb.txt'%(run_number-1)) -v_db = np.loadtxt('iter_num/%02d/vdb.txt'%(run_number-1)) -beta1 = 0.9 -beta2 = 0.999 -epsilon = 1e-8 -eta1 = 0.01 -eta2 = 0.01 -eta3 = 0.01 -t = int(np.loadtxt('iter_num/%02d/t.txt'%(run_number-1))) - -start_cv = 1 -end_cv = 2726 - -old_iter = run_number-1 - -cvInd = np.zeros((ncv, ), dtype=float) -irun = 0 -for replica in range(1,N_replicas+1,1): - #If simulation didn't complete - if os.path.exists("contact_prob/cvInd.txt_replica_%d"%replica): - cvInd += np.loadtxt("contact_prob/cvInd.txt_replica_%d"%replica) - irun += np.loadtxt("contact_prob/nframes.txt_replica_%d"%replica) -cvInd /= irun -np.savetxt('contact_prob/cvInd_iter%02d.txt'%(run_number), cvInd, fmt='%14.7e') - -expt = np.loadtxt("expt_constraints_HFF_100KB.txt") -expt = cvInd[0]/expt[0]*expt - -grad = -cvInd + expt -## START TO DO THE ADAM TRAINING -## momentum beta 1 -# *** weights *** # -m_dw = beta1*m_dw + (1-beta1)*grad -# *** biases *** # -m_db = beta1*m_db + (1-beta1)*grad -## rms beta 2 -# *** weights *** # -v_dw = beta2*v_dw + (1-beta2)*(grad**2) -# *** biases *** # -v_db = beta2*v_db + (1-beta2)*grad - -subprocess.call(["mkdir -p iter_num/%02d"%(run_number)],shell=True,stdout=subprocess.PIPE) -np.savetxt('iter_num/%02d/mdw.txt'%(run_number), m_dw.reshape((-1,1)), fmt='%15.12e') -np.savetxt('iter_num/%02d/vdw.txt'%(run_number), v_dw.reshape((-1,1)), fmt='%15.12e') -np.savetxt('iter_num/%02d/mdb.txt'%(run_number), m_db.reshape((-1,1)), fmt='%15.12e') -np.savetxt('iter_num/%02d/vdb.txt'%(run_number), v_db.reshape((-1,1)), fmt='%15.12e') -np.savetxt('iter_num/%02d/t.txt'%(run_number), np.array([t+1]).reshape((-1,1)), fmt='%d') - -## bias correction -m_dw_corr = m_dw/(1-beta1**t) -m_db_corr = m_db/(1-beta1**t) -v_dw_corr = v_dw/(1-beta2**t) -v_db_corr = v_db/(1-beta2**t) - -dalpha1 = m_dw_corr/(np.sqrt(v_dw_corr)+epsilon) -dalpha2 = m_db_corr/(np.sqrt(v_db_corr)+epsilon) - -eigen_value_best = 0 - -np.savetxt("iter_num/%02d/dalpha.iter%02d.cutEig%d_noIdeal.txt"%(run_number-1,run_number,eigen_value_best),dalpha1.reshape((-1,1)),fmt='%15.12e') - -subprocess.call(["python update_alpha_chr_chr.py ../../../ %d %d %.4f %.4f %.4f %d"%(run_number,eigen_value_best,eta1,eta2,eta3,chop_ideals)],shell=True,stdout=subprocess.PIPE) diff --git a/tutorials/optimization/chr_chr/expt_constraints_HFF_100KB.txt b/tutorials/optimization/chr_chr/expt_constraints_HFF_100KB.txt deleted file mode 100644 index cfd8ce9..0000000 --- a/tutorials/optimization/chr_chr/expt_constraints_HFF_100KB.txt +++ /dev/null @@ -1,2726 +0,0 @@ -0.93000000 -0.43667438 -0.29355279 -0.21373524 -0.16341947 -0.12954961 -0.10535517 -0.08745029 -0.07402849 -0.06355765 -0.05536445 -0.04872628 -0.04331346 -0.03877084 -0.03499993 -0.03180443 -0.02907298 -0.02670759 -0.02468559 -0.02289813 -0.02133948 -0.01995614 -0.01878389 -0.01774089 -0.01686421 -0.01606142 -0.01535557 -0.01469431 -0.01408317 -0.01346692 -0.01291863 -0.01241826 -0.01191977 -0.01148178 -0.01107668 -0.01071862 -0.01039995 -0.01006540 -0.00975167 -0.00947766 -0.00920663 -0.00897257 -0.00873531 -0.00853173 -0.00837083 -0.00821542 -0.00806018 -0.00793029 -0.00777952 -0.00764212 -0.00751634 -0.00739032 -0.00726730 -0.00717508 -0.00707472 -0.00698640 -0.00687788 -0.00679171 -0.00667423 -0.00658386 -0.00648588 -0.00640568 -0.00632025 -0.00624097 -0.00614832 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b/tutorials/optimization/chr_chr/update_alpha_chr_chr.py deleted file mode 100644 index 738d0c5..0000000 --- a/tutorials/optimization/chr_chr/update_alpha_chr_chr.py +++ /dev/null @@ -1,91 +0,0 @@ -from numpy import * -from subprocess import * -import subprocess -from scipy.interpolate import interp1d -from scipy.optimize import minimize -import copy -import sys -import os - -nAtom = 2490-1 -nIdeal = 2489 -ncompt = 3 -nChrom = 22 -inter_ncv = int(nChrom*(nChrom-1)/2) -ncv_interTAD_intraChrom = int(ncompt*(ncompt+1)/2) - -r_cut = 0.54 - -def update_alpha(iterId,egcut): - cutoff = egcut - - old_iter = iterId-1 - afile_old = '%s/alpha.txt'%(old_potential_path) - afile_new = 'alpha.txt' - - alpha_old = loadtxt(afile_old) - alpha = copy.copy(alpha_old) - - separation_cut = 1000 - - dalpha = loadtxt('iter_num/%02d/dalpha.iter%02d.cutEig%d_noIdeal.txt'%(old_iter,iterId,cutoff)) - - alpha[1:separation_cut] -= dalpha[1:separation_cut]*eta1 - alpha[nIdeal:nIdeal+ncv_interTAD_intraChrom] -= dalpha[nIdeal:nIdeal+ncv_interTAD_intraChrom]*eta2 - alpha[nIdeal+ncv_interTAD_intraChrom:] -= dalpha[nIdeal+ncv_interTAD_intraChrom:]*eta3 - - savetxt('new_potential/%s'%afile_new, alpha, fmt='%15.12e') - - ## Update the intra-chrom potential - fo = open('new_potential/ideal_param_file.txt', 'w') - fo.write('%8d '%(0)) - fo.write('%12.6f '%(0)) - fo.write('\n') - for ib in range(nIdeal): - fo.write('%8d '%(ib+1)) - if ib