class TestEncodeDecode(unittest.TestCase):
def setUp(self):
random.seed(30)
self.tool = BaseCodingAlgorithm(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, [
['G', 'C', 'C', 'G', 'C', 'A', 'A', 'C', 'G', 'G', 'C', 'G', 'G', 'T', 'C', 'T', 'A', 'C', 'A', 'T',
'A', 'T', 'T', 'G', 'A', 'T', 'T', 'T', 'A', 'C', 'G', 'C', 'T', 'T', 'T', 'T', 'G', 'C', 'G', 'A',
'G', 'T', 'C', 'A', 'T', 'T', 'A', 'G', 'G', 'C', 'G', 'C', 'C', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'T', 'G',
'A', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'A', 'C', 'A', 'T', 'C', 'A', 'A', 'C', 'A', 'G', 'A', 'T', 'C', 'C'],
['G', 'T', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C', 'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'T', 'T', 'G', 'A', 'A', 'A', 'C',
'C', 'C', 'T', 'A', 'A', 'T', 'G', 'G', 'G', 'C', 'G', 'T', 'G', 'A', 'G', 'G', 'T', 'G', 'C', 'C',
'G', 'A', 'A', 'T', 'A', 'A', 'A', 'C', 'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'G', 'G', 'A', 'T', 'A', 'A', 'A',
'G', 'G', 'C', 'C', 'T', 'G', 'C', 'A', 'T', 'G', 'G', 'T', 'A', 'A', 'C', 'T', 'A', 'A', 'A', 'G'],
['G', 'C', 'T', 'C', 'A', 'T', 'T', 'T', 'T', 'A', 'T', 'A', 'A', 'T', 'T', 'C', 'G', 'T', 'G', 'T',
'T', 'T', 'G', 'T', 'A', 'T', 'A', 'G', 'G', 'C', 'A', 'C', 'C', 'T', 'G', 'T', 'T', 'G', 'A', 'A',
'A', 'A', 'C', 'T', 'A', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'G', 'G', 'G', 'C', 'T',
'C', 'A', 'G', 'C', 'G', 'A', 'A', 'T', 'T', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'T', 'G', 'T', 'A', 'G'],
['C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'G', 'A', 'T', 'T', 'G', 'A', 'G', 'G', 'T', 'T', 'A', 'C', 'G', 'A', 'C',
'C', 'G', 'G', 'G', 'G', 'C', 'C', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'A', 'A', 'A', 'G', 'A', 'A', 'G', 'T',
'T', 'G', 'G', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A', 'A', 'C', 'A', 'T', 'G', 'G', 'G', 'G', 'G', 'C', 'G', 'G',
'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'C', 'A', 'G', 'G', 'G', 'T', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G', 'A', 'G', 'T', 'T'],
])
def test_sequence_to_list(self):
self.tool.bit_size = 640
bit_segments = self.tool.carbon_to_silicon([
['G', 'C', 'C', 'G', 'C', 'A', 'A', 'C', 'G', 'G', 'C', 'G', 'G', 'T', 'C', 'T', 'A', 'C', 'A', 'T',
'A', 'T', 'T', 'G', 'A', 'T', 'T', 'T', 'A', 'C', 'G', 'C', 'T', 'T', 'T', 'T', 'G', 'C', 'G', 'A',
'G', 'T', 'C', 'A', 'T', 'T', 'A', 'G', 'G', 'C', 'G', 'C', 'C', 'C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'T', 'G',
'A', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'A', 'C', 'A', 'T', 'C', 'A', 'A', 'C', 'A', 'G', 'A', 'T', 'C', 'C'],
['G', 'T', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C', 'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'T', 'T', 'G', 'A', 'A', 'A', 'C',
'C', 'C', 'T', 'A', 'A', 'T', 'G', 'G', 'G', 'C', 'G', 'T', 'G', 'A', 'G', 'G', 'T', 'G', 'C', 'C',
'G', 'A', 'A', 'T', 'A', 'A', 'A', 'C', 'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'G', 'G', 'A', 'T', 'A', 'A', 'A',
'G', 'G', 'C', 'C', 'T', 'G', 'C', 'A', 'T', 'G', 'G', 'T', 'A', 'A', 'C', 'T', 'A', 'A', 'A', 'G'],
['G', 'C', 'T', 'C', 'A', 'T', 'T', 'T', 'T', 'A', 'T', 'A', 'A', 'T', 'T', 'C', 'G', 'T', 'G', 'T',
'T', 'T', 'G', 'T', 'A', 'T', 'A', 'G', 'G', 'C', 'A', 'C', 'C', 'T', 'G', 'T', 'T', 'G', 'A', 'A',
'A', 'A', 'C', 'T', 'A', 'G', 'T', 'C', 'A', 'C', 'T', 'G', 'A', 'G', 'C', 'G', 'G', 'G', 'C', 'T',
'C', 'A', 'G', 'C', 'G', 'A', 'A', 'T', 'T', 'G', 'T', 'G', 'T', 'G', 'C', 'T', 'G', 'T', 'A', 'G'],
['C', 'G', 'T', 'C', 'G', 'G', 'A', 'T', 'T', 'G', 'A', 'G', 'G', 'T', 'T', 'A', 'C', 'G', 'A', 'C',
'C', 'G', 'G', 'G', 'G', 'C', 'C', 'C', 'G', 'T', 'C', 'A', 'A', 'A', 'A', 'G', 'A', 'A', 'G', 'T',
'T', 'G', 'G', 'G', 'T', 'G', 'C', 'A', 'A', 'C', 'A', 'T', 'G', 'G', 'G', 'G', 'G', 'C', 'G', 'G',
'A', 'A', 'T', 'A', 'G', 'C', 'A', 'G', 'G', 'G', 'T', 'T', 'A', 'T', 'C', 'G', 'A', 'G', 'T', 'T'],
]).get("bit")
self.assertEqual(bit_segments, self.test_list)
from Chamaeleo.methods.default import BaseCodingAlgorithm
from Chamaeleo.methods.fixed import Church, Goldman, Grass, Blawat
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)
def setUp(self):
random.seed(30)
self.tool = BaseCodingAlgorithm(need_logs=False)
self.tool.segment_length = 160
self.test_list = [[random.randint(0, 1) for _ in range(160)] for _ in range(4)]
if __name__ == "__main__":
root_path = os.path.dirname(Chamaeleo.__file__)
read_file_path = os.path.join(root_path, "data", "pictures",
"Mona Lisa.jpg")
current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
generated_file_path = os.path.join(current_path, "generated_files")
dna_path = os.path.join(generated_file_path, "target.dna")
feature_log_path = os.path.join(root_path, "examples", "log_files",
"seq_features.logs")
robustness_log_path = os.path.join(root_path, "examples", "log_files",
"robustness.logs")
coding_schemes = {"Base": BaseCodingAlgorithm(), "Church et al.": Church()}
pipeline = OptimalChoicePipeline(coding_schemes=coding_schemes,
feature_log_path=feature_log_path,
robustness_log_path=robustness_log_path)
pipeline.calculate_best()
pipeline.output_records(
selected_coding_scheme="Church et al.",
error_correction=None,
input_path=read_file_path,
output_path=dna_path,
segment_length=120,
needed_index=True,
need_logs=True,