def _serial_graph_motif(self, seqs, placeholder=None):
# make graphs
iterable = sequence_to_eden(seqs)
# use node importance and 'position' attribute to identify max_subarrays of a specific size
graphs = self.vectorizer.annotate(iterable, estimator=self.estimator)
# use compute_max_subarrays to return an iterator over motives
motives = []
for graph in graphs:
subarrays = compute_max_subarrays(graph=graph, min_subarray_size=self.min_subarray_size, max_subarray_size=self.max_subarray_size)
for subarray in subarrays:
motives.append(subarray['subarray_string'])
return motives
def _split(self, graph):
graphs_list_out = []
subarrays = compute_max_subarrays(
graph=graph,
min_subarray_size=self.min_subarray_size,
max_subarray_size=self.max_subarray_size,
output='non_minimal',
margin=1)
for subarray in subarrays:
ids = range(subarray['begin'], subarray['end'])
subgraph = nx.Graph(graph.subgraph(ids))
graphs_list_out.append(subgraph)
return graphs_list_out
def _split(self, graph):
graphs_list_out = []
subarrays = compute_max_subarrays(
graph=graph,
min_subarray_size=self.min_subarray_size,
max_subarray_size=self.max_subarray_size,
output="non_minimal",
margin=1,
)
for subarray in subarrays:
ids = range(subarray["begin"], subarray["end"])
subgraph = nx.Graph(graph.subgraph(ids))
graphs_list_out.append(subgraph)
return graphs_list_out
def _serial_graph_motif(self, seqs, placeholder=None):
# make graphs
iterable = sequence_to_eden(seqs)
# use node importance and 'position' attribute to identify max_subarrays of a specific size
graphs = self.vectorizer.annotate(iterable, estimator=self.estimator)
# use compute_max_subarrays to return an iterator over motives
motives = []
for graph in graphs:
subarrays = compute_max_subarrays(
graph=graph,
min_subarray_size=self.min_subarray_size,
max_subarray_size=self.max_subarray_size)
for subarray in subarrays:
motives.append(subarray['subarray_string'])
return motives
