SingleModel.h

   1 #ifndef SINGLEMODEL_H_
   2 #define SINGLEMODEL_H_
   3
   4 #include<cmath>
   5 #include<cstdio>
   6 #include<cassert>
   7 #include<cstring>
   8 #include<string>
   9 #include<algorithm>
  10 #include<sstream>
  11
  12 #include "utils.h"
  13 #include "my_assert.h"
  14 #include "Orientation.h"
  15 #include "LenDist.h"
  16 #include "RSPD.h"
  17 #include "Profile.h"
  18 #include "NoiseProfile.h"
  19
  20 #include "ModelParams.h"
  21 #include "RefSeq.h"
  22 #include "Refs.h"
  23 #include "SingleRead.h"
  24 #include "SingleHit.h"
  25 #include "ReadReader.h"
  26
  27 #include "simul.h"
  28
  29 class SingleModel {
  30 public:
  31         SingleModel(Refs* refs = NULL) {
  32                 this->refs = refs;
  33                 M = (refs != NULL ? refs->getM() : 0);
  34                 memset(N, 0, sizeof(N));
  35                 estRSPD = false;
  36                 needCalcConPrb = true;
  37
  38                 ori = new Orientation();
  39                 gld = new LenDist();
  40                 mld = NULL;
  41                 rspd = new RSPD(estRSPD);
  42                 pro = new Profile();
  43                 npro = new NoiseProfile();
  44
  45                 mean = -1.0; sd = 0.0;
  46                 mw = NULL;
  47
  48                 seedLen = 0;
  49         }
  50
  51         //If it is not a master node, only init & update can be used!
  52         SingleModel(ModelParams& params, bool isMaster = true) {
  53                 M = params.M;
  54                 memcpy(N, params.N, sizeof(params.N));
  55                 refs = params.refs;
  56                 estRSPD = params.estRSPD;
  57                 mean = params.mean; sd = params.sd;
  58                 seedLen = params.seedLen;
  59                 needCalcConPrb = true;
  60
  61                 ori = NULL; gld = NULL; mld = NULL; rspd = NULL; pro = NULL; npro = NULL;
  62                 mw = NULL;
  63
  64                 if (isMaster) {
  65                         gld = new LenDist(params.minL, params.maxL);
  66                         if (mean >= EPSILON) {
  67                                 mld = new LenDist(params.mate_minL, params.mate_maxL);
  68                         }
  69                         if (!estRSPD) { rspd = new RSPD(estRSPD); }
  70                 }
  71
  72                 ori = new Orientation(params.probF);
  73                 if (estRSPD) { rspd = new RSPD(estRSPD, params.B); }
  74                 pro = new Profile(params.maxL);
  75                 npro = new NoiseProfile();
  76         }
  77
  78         ~SingleModel() {
  79                 refs = NULL;
  80                 if (ori != NULL) delete ori;
  81                 if (gld != NULL) delete gld;
  82                 if (mld != NULL) delete mld;
  83                 if (rspd != NULL) delete rspd;
  84                 if (pro != NULL) delete pro;
  85                 if (npro != NULL) delete npro;
  86                 if (mw != NULL) delete[] mw;
  87                 /* delete[] p1, p2 */
  88         }
  89
  90         void estimateFromReads(const char*);
  91
  92         //if prob is too small, just make it 0
  93         double getConPrb(const SingleRead& read, const SingleHit& hit) {
  94                 if (read.isLowQuality()) return 0.0;
  95
  96                 double prob;
  97                 int sid = hit.getSid();
  98                 RefSeq &ref = refs->getRef(sid);
  99                 int fullLen = ref.getFullLen();
 100                 int totLen = ref.getTotLen();
 101                 int dir = hit.getDir();
 102                 int pos = hit.getPos();
 103                 int readLen = read.getReadLength();
 104                 int fpos = (dir == 0 ? pos : totLen - pos - readLen); // the aligned position reported in SAM file, should be a coordinate in forward strand
 105
 106                 general_assert(fpos >= 0, "The alignment of read " + read.getName() + " to transcript " + itos(sid) + " starts at " + itos(fpos) + \
 107                                 " from the forward direction, which should be a non-negative number! " + \
 108                                 "It is possible that the aligner you use gave different read lengths for a same read in SAM file.");
 109                 general_assert(fpos + readLen <= totLen,"Read " + read.getName() + " is hung over the end of transcript " + itos(sid) + "! " \
 110                                 + "It is possible that the aligner you use gave different read lengths for a same read in SAM file.");
 111                 general_assert(readLen <= totLen, "Read " + read.getName() + " has length " + itos(readLen) + ", but it is aligned to transcript " \
 112                                 + itos(sid) + ", whose length (" + itos(totLen) + ") is shorter than the read's length!");
 113
 114                 int seedPos = (dir == 0 ? pos : totLen - pos - seedLen); // the aligned position of the seed in forward strand coordinates
 115                 if (seedPos >= fullLen || ref.getMask(seedPos)) return 0.0;
 116
 117                 int effL;
 118                 double value;
 119
 120                 if (mld != NULL) {
 121                         int minL = std::max(readLen, gld->getMinL());
 122                         int maxL = std::min(totLen - pos, gld->getMaxL());
 123                         int pfpos; // possible fpos for fragment
 124                         value = 0.0;
 125                         for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 126                                 pfpos = (dir == 0 ? pos : totLen - pos - fragLen);
 127                                 effL = std::min(fullLen, totLen - fragLen + 1);
 128                                 value += gld->getAdjustedProb(fragLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(pfpos, effL, fullLen) * mld->getAdjustedProb(readLen, fragLen);
 129                         }
 130                 }
 131                 else {
 132                         effL = std::min(fullLen, totLen - readLen + 1);
 133                         value = gld->getAdjustedProb(readLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(fpos, effL, fullLen);
 134                 }
 135
 136                 prob = ori->getProb(dir) * value * pro->getProb(read.getReadSeq(), ref, pos, dir);
 137
 138                 if (prob < EPSILON) { prob = 0.0; }
 139
 140
 141                 prob = (mw[sid] < EPSILON ? 0.0 : prob / mw[sid]);
 142
 143                 return prob;
 144         }
 145
 146         double getNoiseConPrb(const SingleRead& read) {
 147                 if (read.isLowQuality()) return 0.0;
 148                 double prob = mld != NULL ? mld->getProb(read.getReadLength()) : gld->getProb(read.getReadLength());
 149                 prob *= npro->getProb(read.getReadSeq());
 150                 if (prob < EPSILON) { prob = 0.0; }
 151
 152                 prob = (mw[0] < EPSILON ? 0.0 : prob / mw[0]);
 153
 154                 return prob;
 155         }
 156
 157         double getLogP() { return npro->getLogP(); }
 158
 159         void init();
 160
 161         void update(const SingleRead& read, const SingleHit& hit, double frac) {
 162                 if (read.isLowQuality() || frac < EPSILON) return;
 163
 164                 RefSeq& ref = refs->getRef(hit.getSid());
 165                 int dir = hit.getDir();
 166                 int pos = hit.getPos();
 167
 168                 if (estRSPD) {
 169                         int fullLen = ref.getFullLen();
 170
 171                         // Only use one strand to estimate RSPD
 172                         if (ori->getProb(0) >= ORIVALVE && dir == 0) {
 173                                 rspd->update(pos, fullLen, frac);
 174                         }
 175
 176                         if (ori->getProb(0) < ORIVALVE && dir == 1) {
 177                                 int totLen = ref.getTotLen();
 178                                 int readLen = read.getReadLength();
 179
 180                                 int pfpos, effL;
 181
 182                                 if (mld != NULL) {
 183                                         int minL = std::max(readLen, gld->getMinL());
 184                                         int maxL = std::min(totLen - pos, gld->getMaxL());
 185                                         double sum = 0.0;
 186                                         assert(maxL >= minL);
 187                                         std::vector<double> frag_vec(maxL - minL + 1, 0.0);
 188
 189                                         for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 190                                                 pfpos = totLen - pos - fragLen;
 191                                                 effL = std::min(fullLen, totLen - fragLen + 1);
 192                                                 frag_vec[fragLen - minL] = gld->getAdjustedProb(fragLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(pfpos, effL, fullLen) * mld->getAdjustedProb(readLen, fragLen);
 193                                                 sum += frag_vec[fragLen - minL];
 194                                         }
 195                                         assert(sum >= EPSILON);
 196                                         for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 197                                                 pfpos = totLen - pos - fragLen;
 198                                                 rspd->update(pfpos, fullLen, frac * (frag_vec[fragLen - minL] / sum));
 199                                         }
 200                                 }
 201                                 else {
 202                                         rspd->update(totLen - pos - readLen, fullLen, frac);
 203                                 }
 204                         }
 205                 }
 206                 pro->update(read.getReadSeq(), ref, pos, dir, frac);
 207         }
 208
 209         void updateNoise(const SingleRead& read, double frac) {
 210                 if (read.isLowQuality() || frac < EPSILON) return;
 211
 212                 npro->update(read.getReadSeq(), frac);
 213         }
 214
 215         void finish();
 216
 217         void collect(const SingleModel&);
 218
 219         bool getNeedCalcConPrb() { return needCalcConPrb; }
 220         void setNeedCalcConPrb(bool value) { needCalcConPrb = value; }
 221
 222         //void calcP1();
 223         //void calcP2();
 224         //double* getP1() { return p1; }
 225         //double* getP2() { return p2; }
 226
 227         void read(const char*);
 228         void write(const char*);
 229
 230         const LenDist& getGLD() { return *gld; }
 231
 232         void startSimulation(simul*, double*);
 233         bool simulate(int, SingleRead&, int&);
 234         void finishSimulation();
 235
 236         double* getMW() {
 237           assert(mw != NULL);
 238           return mw;
 239         }
 240
 241         int getModelType() const { return model_type; }
 242
 243 private:
 244         static const int model_type = 0;
 245         static const int read_type = 0;
 246
 247         int M;
 248         int N[3];
 249         Refs *refs;
 250         double mean, sd;
 251         int seedLen;
 252         //double *p1, *p2; P_i' & P_i''
 253
 254         bool estRSPD; // true if estimate RSPD
 255         bool needCalcConPrb; // true need, false does not need
 256
 257         Orientation *ori;
 258         LenDist *gld, *mld;
 259         RSPD *rspd;
 260         Profile *pro;
 261         NoiseProfile *npro;
 262
 263         simul *sampler; // for simulation
 264         double *theta_cdf; // for simulation
 265
 266         double *mw; // for masking
 267
 268         void calcMW();
 269 };
 270
 271 void SingleModel::estimateFromReads(const char* readFN) {
 272         int s;
 273         char readFs[2][STRLEN];
 274         SingleRead read;
 275
 276         mld != NULL ? mld->init() : gld->init();
 277         for (int i = 0; i < 3; i++)
 278                 if (N[i] > 0) {
 279                         genReadFileNames(readFN, i, read_type, s, readFs);
 280                         ReadReader<SingleRead> reader(s, readFs, refs->hasPolyA(), seedLen); // allow calculation of calc_lq() function
 281
 282                         int cnt = 0;
 283                         while (reader.next(read)) {
 284                                 if (!read.isLowQuality()) {
 285                                         mld != NULL ? mld->update(read.getReadLength(), 1.0) : gld->update(read.getReadLength(), 1.0);
 286                                         if (i == 0) { npro->updateC(read.getReadSeq()); }
 287                                 }
 288                                 else if (verbose && read.getReadLength() < seedLen) {
 289                                         printf("Warning: Read %s is ignored due to read length %d < seed length %d!\n", read.getName().c_str(), read.getReadLength(), seedLen);
 290                                 }
 291
 292                                 ++cnt;
 293                                 if (verbose && cnt % 1000000 == 0) { printf("%d READS PROCESSED\n", cnt); }
 294                         }
 295
 296                         if (verbose) { printf("estimateFromReads, N%d finished.\n", i); }
 297                 }
 298
 299         mld != NULL ? mld->finish() : gld->finish();
 300         //mean should be > 0
 301         if (mean >= EPSILON) {
 302           assert(mld->getMaxL() <= gld->getMaxL());
 303           gld->setAsNormal(mean, sd, std::max(mld->getMinL(), gld->getMinL()), gld->getMaxL());
 304         }
 305         npro->calcInitParams();
 306
 307         mw = new double[M + 1];
 308         calcMW();
 309 }
 310
 311 void SingleModel::init() {
 312         if (estRSPD) rspd->init();
 313         pro->init();
 314         npro->init();
 315 }
 316
 317 void SingleModel::finish() {
 318         if (estRSPD) rspd->finish();
 319         pro->finish();
 320         npro->finish();
 321         needCalcConPrb = true;
 322         if (estRSPD) calcMW();
 323 }
 324
 325 void SingleModel::collect(const SingleModel& o) {
 326         if (estRSPD) rspd->collect(*(o.rspd));
 327         pro->collect(*(o.pro));
 328         npro->collect(*(o.npro));
 329 }
 330
 331 //Only master node can call
 332 void SingleModel::read(const char* inpF) {
 333         int val;
 334         FILE *fi = fopen(inpF, "r");
 335         if (fi == NULL) { fprintf(stderr, "Cannot open %s! It may not exist.\n", inpF); exit(-1); }
 336
 337         assert(fscanf(fi, "%d", &val) == 1);
 338         assert(val == model_type);
 339
 340         ori->read(fi);
 341         gld->read(fi);
 342         assert(fscanf(fi, "%d", &val) == 1);
 343         if (val > 0) {
 344                 if (mld == NULL) mld = new LenDist();
 345                 mld->read(fi);
 346         }
 347         rspd->read(fi);
 348         pro->read(fi);
 349         npro->read(fi);
 350
 351         if (fscanf(fi, "%d", &val) == 1) {
 352                 if (M == 0) M = val;
 353                 if (M == val) {
 354                         mw = new double[M + 1];
 355                         for (int i = 0; i <= M; i++) assert(fscanf(fi, "%lf", &mw[i]) == 1);
 356                 }
 357         }
 358
 359         fclose(fi);
 360 }
 361
 362 //Only master node can call. Only be called at EM.cpp
 363 void SingleModel::write(const char* outF) {
 364         FILE *fo = fopen(outF, "w");
 365
 366         fprintf(fo, "%d\n", model_type);
 367         fprintf(fo, "\n");
 368
 369         ori->write(fo);  fprintf(fo, "\n");
 370         gld->write(fo);  fprintf(fo, "\n");
 371         if (mld != NULL) {
 372                 fprintf(fo, "1\n");
 373                 mld->write(fo);
 374         }
 375         else { fprintf(fo, "0\n"); }
 376         fprintf(fo, "\n");
 377         rspd->write(fo); fprintf(fo, "\n");
 378         pro->write(fo);  fprintf(fo, "\n");
 379         npro->write(fo);
 380
 381         if (mw != NULL) {
 382           fprintf(fo, "\n%d\n", M);
 383           for (int i = 0; i < M; i++) {
 384             fprintf(fo, "%.15g ", mw[i]);
 385           }
 386           fprintf(fo, "%.15g\n", mw[M]);
 387         }
 388
 389         fclose(fo);
 390 }
 391
 392 void SingleModel::startSimulation(simul* sampler, double* theta) {
 393         this->sampler = sampler;
 394
 395         theta_cdf = new double[M + 1];
 396         for (int i = 0; i <= M; i++) {
 397                 theta_cdf[i] = theta[i];
 398                 if (i > 0) theta_cdf[i] += theta_cdf[i - 1];
 399         }
 400
 401         rspd->startSimulation(M, refs);
 402         pro->startSimulation();
 403         npro->startSimulation();
 404 }
 405
 406 bool SingleModel::simulate(int rid, SingleRead& read, int& sid) {
 407         int dir, pos, readLen, fragLen;
 408         std::string name;
 409         std::string readseq;
 410         std::ostringstream strout;
 411
 412         sid = sampler->sample(theta_cdf, M + 1);
 413
 414         if (sid == 0) {
 415                 dir = pos = 0;
 416                 readLen = (mld != NULL ? mld->simulate(sampler, -1) : gld->simulate(sampler, -1));
 417                 readseq = npro->simulate(sampler, readLen);
 418         }
 419         else {
 420                 RefSeq &ref = refs->getRef(sid);
 421                 dir = ori->simulate(sampler);
 422                 fragLen = gld->simulate(sampler, ref.getTotLen());
 423                 if (fragLen < 0) return false;
 424                 int effL = std::min(ref.getFullLen(), ref.getTotLen() - fragLen + 1);
 425                 pos = rspd->simulate(sampler, sid, effL);
 426                 if (pos < 0) return false;
 427                 if (dir > 0) pos = ref.getTotLen() - pos - fragLen;
 428
 429                 if (mld != NULL) {
 430                         readLen = mld->simulate(sampler, fragLen);
 431                         if (readLen < 0) return false;
 432                         readseq = pro->simulate(sampler, readLen, pos, dir, ref);
 433                 }
 434                 else {
 435                         readseq = pro->simulate(sampler, fragLen, pos, dir, ref);
 436                 }
 437         }
 438
 439         strout<<rid<<"_"<<dir<<"_"<<sid<<"_"<<pos;
 440         name = strout.str();
 441
 442         read = SingleRead(name, readseq);
 443
 444         return true;
 445 }
 446
 447 void SingleModel::finishSimulation() {
 448         delete[] theta_cdf;
 449
 450         rspd->finishSimulation();
 451         pro->finishSimulation();
 452         npro->finishSimulation();
 453 }
 454
 455 void SingleModel::calcMW() {
 456         double probF, probR;
 457
 458         assert((mld == NULL ? gld->getMinL() : mld->getMinL()) >= seedLen);
 459
 460         memset(mw, 0, sizeof(double) * (M + 1));
 461         mw[0] = 1.0;
 462
 463         probF = ori->getProb(0);
 464         probR = ori->getProb(1);
 465
 466         for (int i = 1; i <= M; i++) {
 467                 RefSeq& ref = refs->getRef(i);
 468                 int totLen = ref.getTotLen();
 469                 int fullLen = ref.getFullLen();
 470                 double value = 0.0;
 471                 int minL, maxL;
 472                 int effL, pfpos;
 473                 int end = std::min(fullLen, totLen - seedLen + 1);
 474                 double factor;
 475
 476                 for (int seedPos = 0; seedPos < end; seedPos++)
 477                         if (ref.getMask(seedPos)) {
 478                                 //forward
 479                                 minL = gld->getMinL();
 480                                 maxL = std::min(gld->getMaxL(), totLen - seedPos);
 481                                 pfpos = seedPos;
 482                                 for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 483                                         effL = std::min(fullLen, totLen - fragLen + 1);
 484                                         factor = (mld == NULL ? 1.0 : mld->getAdjustedCumulativeProb(std::min(mld->getMaxL(), fragLen), fragLen));
 485                                         value += probF * gld->getAdjustedProb(fragLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(pfpos, effL, fullLen) * factor;
 486                                 }
 487                                 //reverse
 488                                 minL = gld->getMinL();
 489                                 maxL = std::min(gld->getMaxL(), seedPos + seedLen);
 490                                 for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 491                                         pfpos = seedPos - (fragLen - seedLen);
 492                                         effL = std::min(fullLen, totLen - fragLen + 1);
 493                                         factor = (mld == NULL ? 1.0 : mld->getAdjustedCumulativeProb(std::min(mld->getMaxL(), fragLen), fragLen));
 494                                         value += probR * gld->getAdjustedProb(fragLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(pfpos, effL, fullLen) * factor;
 495                                 }
 496                         }
 497
 498                 //for reverse strand masking
 499                 for (int seedPos = end; seedPos <= totLen - seedLen; seedPos++) {
 500                         minL = std::max(gld->getMinL(), seedPos + seedLen - fullLen + 1);
 501                         maxL = std::min(gld->getMaxL(), seedPos + seedLen);
 502                         for (int fragLen = minL; fragLen <= maxL; fragLen++) {
 503                                 pfpos = seedPos - (fragLen - seedLen);
 504                                 effL = std::min(fullLen, totLen - fragLen + 1);
 505                                 factor = (mld == NULL ? 1.0 : mld->getAdjustedCumulativeProb(std::min(mld->getMaxL(), fragLen), fragLen));
 506                                 value += probR * gld->getAdjustedProb(fragLen, totLen) * rspd->getAdjustedProb(pfpos, effL, fullLen) * factor;
 507                         }
 508                 }
 509
 510                 mw[i] = 1.0 - value;
 511
 512                 if (mw[i] < 1e-8) {
 513                         //      fprintf(stderr, "Warning: %dth reference sequence is masked for almost all positions!\n", i);
 514                         mw[i] = 0.0;
 515                 }
 516         }
 517 }
 518
 519 #endif /* SINGLEMODEL_H_ */