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