class TestEncodeDecode(unittest.TestCase):
def setUp(self):
random.seed(30)
self.tool = Goldman(need_logs=False)
self.tool.segment_length = 160
self.test_list = [[random.randint(0, 1) for _ in range(160)]
for _ in range(4)]
def test_list_to_sequence(self):
dna_sequences = self.tool.silicon_to_carbon(self.test_list,
160 * 4).get("dna")
self.assertEqual(
dna_sequences, [[
'T', 'C', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A', 'G',
'T', 'C', 'T', 'A', 'T', 'G', 'C', 'A', 'G', 'A', 'G', 'A',
'G', 'C', 'A', 'T', 'C', 'A', 'C', 'A', 'G', 'T', 'C', 'G',
'A', 'T', 'C', 'A', 'G', 'C', 'T', 'C', 'A', 'T', 'G', 'C',
'A', 'T', 'G', 'A', 'C', 'A', 'C', 'T', 'G', 'T', 'G', 'A',
'G', 'C', 'T', 'C', 'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C', 'A',
'C', 'G', 'T', 'G', 'A', 'C', 'A', 'T', 'A', 'G', 'A', 'G',
'A', 'T', 'A', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'T', 'G', 'A', 'T',
'A', 'G', 'C', 'T', 'G', 'C'
],
[
'G', 'C', 'G', 'C', 'A', 'G', 'C', 'G', 'T',
'A', 'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'A', 'T',
'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G',
'C', 'G', 'T', 'G', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G',
'A', 'C', 'G', 'C', 'A', 'T', 'C', 'T', 'C',
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'C', 'A', 'C'
],
[
'C', 'G', 'A', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G', 'A',
'C', 'G', 'C', 'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A',
'T', 'A', 'C', 'G', 'T', 'C', 'T', 'G', 'C',
'G', 'T', 'A', 'C', 'T', 'C', 'T', 'A', 'G',
'A', 'G', 'A', 'T', 'A', 'C', 'A', 'G', 'A',
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'C', 'G', 'T', 'A', 'T', 'C', 'A', 'C', 'G',
'A', 'G', 'A', 'C', 'T', 'A', 'C', 'T', 'C',
'G', 'C', 'T', 'A'
],
[
'G', 'A', 'C', 'A', 'G', 'C', 'T', 'G', 'T',
'C', 'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'A', 'C',
'A', 'C', 'G', 'A', 'G', 'A', 'T', 'G', 'T',
'A', 'G', 'C', 'A', 'T', 'A', 'C', 'G', 'T',
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'G', 'C', 'A', 'G', 'C', 'A', 'T', 'A', 'T',
'C', 'A', 'T', 'G', 'C', 'T', 'G', 'A', 'G',
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'C', 'A', 'C', 'T', 'A', 'T', 'C', 'A', 'T',
'G', 'C', 'T', 'C', 'G', 'A', 'T', 'A', 'T',
'C', 'A', 'T'
]])
def test_sequence_to_list(self):
self.tool.bit_size = 640
bit_segments = self.tool.carbon_to_silicon(
[[
'T', 'C', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A', 'G',
'T', 'C', 'T', 'A', 'T', 'G', 'C', 'A', 'G', 'A', 'G', 'A',
'G', 'C', 'A', 'T', 'C', 'A', 'C', 'A', 'G', 'T', 'C', 'G',
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'A', 'G', 'C', 'T', 'G', 'C'
],
[
'G', 'C', 'G', 'C', 'A', 'G', 'C', 'G', 'T', 'A', 'G', 'C',
'G', 'T', 'C', 'G', 'A', 'T', 'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G',
'T', 'C', 'G', 'C', 'G', 'T', 'G', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G',
'A', 'C', 'G', 'C', 'A', 'T', 'C', 'T', 'C', 'A', 'G', 'A',
'T', 'C', 'G', 'T', 'G', 'A', 'T', 'A', 'C', 'T', 'A', 'C',
'T', 'G', 'T', 'A', 'G', 'C', 'G', 'T', 'A', 'T', 'A', 'G',
'C', 'G', 'A', 'G', 'A', 'T', 'G', 'C', 'A', 'T', 'G', 'A',
'T', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'A', 'T', 'G', 'C', 'T', 'C',
'G', 'A', 'G', 'C', 'A', 'C'
],
[
'C', 'G', 'A', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G', 'A', 'C', 'G', 'C',
'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A', 'T', 'A', 'C', 'G', 'T', 'C',
'T', 'G', 'C', 'G', 'T', 'A', 'C', 'T', 'C', 'T', 'A', 'G',
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],
[
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'G', 'T', 'C', 'G', 'A', 'C', 'A', 'C', 'G', 'A', 'G', 'A',
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'G', 'C', 'A', 'T', 'A', 'T', 'C', 'A', 'T', 'G', 'C', 'T',
'G', 'A', 'G', 'A', 'G', 'A', 'G', 'C', 'A', 'G', 'C', 'A',
'T', 'A', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C',
'T', 'A', 'T', 'C', 'A', 'T', 'G', 'C', 'T', 'C', 'G', 'A',
'T', 'A', 'T', 'C', 'A', 'T'
]]).get("bit")
self.assertEqual(bit_segments, self.test_list)
def setUp(self):
random.seed(30)
self.tool = Goldman(need_logs=False)
self.tool.segment_length = 160
self.test_list = [[random.randint(0, 1) for _ in range(160)]
for _ in range(4)]
from Chamaeleo.methods.flowed import DNAFountain, YinYangCode
from Chamaeleo.utils.pipelines import BasicFeaturePipeline
if __name__ == "__main__":
root_path = os.path.dirname(Chamaeleo.__file__)
file_paths = {
"Mona Lisa.jpg":
os.path.join(root_path, "data", "pictures", "Mona Lisa.jpg")
}
coding_schemes = {
"Base": BaseCodingAlgorithm(),
"Church et al.": Church(),
"Goldman et al.": Goldman(),
"Grass et al.": Grass(),
"Blawat et al.": Blawat(),
"DNA Fountain": DNAFountain(redundancy=0.5),
"Yin-Yang Code": YinYangCode(),
}
needed_indices = [True, True, True, True, True, False, True]
pipeline = BasicFeaturePipeline(coding_schemes=coding_schemes,
needed_indices=needed_indices,
file_paths=file_paths,
segment_length=100,
need_logs=True)
pipeline.calculate()
pipeline.output_records(type="string")