1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
|
#!/usr/bin/env python
"""tests for Flowgram and Flowgramcollection objects
"""
__author__ = "Jens Reeder, Julia Goodrich"
__copyright__ = "Copyright 2009, The Cogent Project"
__credits__ = ["Jens Reeder","Julia Goodrich"]
__license__ = "GPL"
__version__ = "1.4.1"
__maintainer__ = "Jens Reeder"
__email__ = "jreeder@colorado.edu"
__status__ = "Development"
from cogent.util.unit_test import TestCase, main
from types import GeneratorType
from numpy import array, transpose
from cogent.core.sequence import Sequence
from cogent.parse.flowgram import Flowgram, build_averaged_flowgram
from cogent.parse.flowgram_parser import parse_sff
class FlowgramTests(TestCase):
def test_init_empty(self):
"""Flowgram should init correctly."""
f = Flowgram()
self.assertEqual(f._flowgram, '')
self.assertEqual(f.flowgram, [])
def test_init_data(self):
"""Flowgram init with data should set data in correct location"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',KeySeq = "ATCG",
floworder = "TACG", header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f._flowgram, '0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertEqual(f.flowgram, [0.5, 1.0, 4.0, 0.0])
self.assertEqual(f.Name, 'a')
self.assertEqual(f.keySeq, "ATCG")
self.assertEqual(f.floworder, "TACG")
self.assertEqual(f.Bases, 'TACCCC')
self.assertEqual(f.header_info, {'Bases':'TACCCC'})
f = Flowgram([0.5, 1.0, 4.0, 0.0], Name = 'a',KeySeq = "ATCG",
floworder = "TACG", header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f._flowgram, '0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertEqual(f.flowgram, [0.5, 1.0, 4.0, 0.0])
def test_cmpSeqToString(self):
"""Sequence should compare equal to same string."""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertTrue(f.cmpSeqToString('TACCCC'))
self.assertFalse(f.cmpSeqToString('TACCC'))
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0',floworder = "TACG")
self.assertTrue(f.cmpSeqToString('TACCCC'))
self.assertFalse(f.cmpSeqToString('TACCC'))
def test_cmp_flow_to_string(self):
"""Sequence should compare equal to same string."""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f, '0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertNotEqual(f,'0.5 1.0 4.0')
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f,f2)
def test_cmpBySeqs(self):
"""Flowgrams should be the same if name, bases, or to_seqs are equal"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f.cmpBySeqs(f2), 0)
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'b',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f.cmpBySeqs(f2), 0)
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0',floworder = "TACG")
self.assertEqual(f.cmpBySeqs(f2), 0)
def test_cmpByName(self):
"""Flowgrams should be the same if name, bases, or to_seqs are equal"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertEqual(f.cmpByName(f2), 0)
self.assertEqual(f.cmpByName(f), 0)
f2 = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'b',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
self.assertNotEqual(f.cmpByName(f2), 0)
def test_toFasta(self):
"""Flowgram toFasta() should return Fasta-format string"""
even = '0.5 1.0 4.0 0.0'
odd = '0.5 1.0 4.0 1.0'
even_f = Flowgram(even, Name='even', floworder = "TACG")
odd_f = Flowgram(odd, Name='odd', floworder = "TACG")
self.assertEqual(even_f.toFasta(), '>even\nTACCCC')
#set line wrap to small number so we can test that it works
self.assertEqual(even_f.toFasta(LineWrap = 2), '>even\nTA\nCC\nCC')
self.assertEqual(odd_f.toFasta(LineWrap = 2), '>odd\nTA\nCC\nCC\nG')
even_f = Flowgram(even, Name='even', floworder = "TACG",
header_info ={'Bases':'TACCCG'})
odd_f = Flowgram(odd, Name='odd', floworder = "TACG",
header_info ={'Bases':'TACCCGG'})
self.assertEqual(even_f.toFasta(), '>even\nTACCCG')
#set line wrap to small number so we can test that it works
self.assertEqual(even_f.toFasta(LineWrap = 2), '>even\nTA\nCC\nCG')
self.assertEqual(odd_f.toFasta(LineWrap = 2), '>odd\nTA\nCC\nCG\nG')
def test_contains(self):
"""Flowgram contains should return correct result"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCC'})
assert '0.5' in f
assert '0.5 1.0' in f
assert '2.0' not in f
assert '5.0' not in f
def test_cmp(self):
"""_cmp_ should compare the flowgram strings."""
f1 = Flowgram(['1 2 3 4'])
f2 = Flowgram(['2 2 3 4'])
self.assertNotEqual(f1,f2)
self.assertEqual(f1,f1)
#works also with string
self.assertNotEqual(f1,"1 2 3 5")
self.assertEqual(f1,"1 2 3 4")
self.assertNotEqual(f1,"")
def test_iter(self):
"""Flowgram iter should iterate over sequence"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertEqual(list(f), [0.5,1.0,4.0,0.0])
def test_str(self):
"""__str__ returns self._flowgram unmodified."""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertEqual(str(f), '0.5\t1.0\t4.0\t0.0')
f = Flowgram([0.5, 1.0, 4.0, 0.0])
self.assertEqual(str(f), '0.5\t1.0\t4.0\t0.0')
def test_len(self):
"""returns the length of the flowgram"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0')
self.assertEqual(len(f), 4)
f = Flowgram()
self.assertEqual(len(f), 0)
def test_hash(self):
"""__hash__ behaves like the flowgram string for dict lookup."""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', floworder = "TACG")
self.assertEqual(hash(f), hash('0.5 1.0 4.0 0.0'))
f = Flowgram()
self.assertEqual(hash(f), hash(''))
def test_toSeq(self):
"""toSeq should Translate flowgram to sequence"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCG'})
self.assertEqual(f.toSeq(), 'TACCCG')
self.assertEqual(isinstance(f.toSeq(),Sequence), True)
self.assertEqual(f.toSeq(Bases = False), 'TACCCC')
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0 0.0 1.23 0.0 6.1',
Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCG'})
self.assertEqual(f.toSeq(), 'TACCCG')
self.assertEqual(f.toSeq(Bases = False), 'TACCCCAGGGGGG')
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0', Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {})
self.assertEqual(f.toSeq(), 'TACCCC')
self.assertEqual(isinstance(f.toSeq(),Sequence), True)
self.assertEqual(f.toSeq(Bases = False), 'TACCCC')
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0 0.0 1.23 0.0 6.1',
Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {})
self.assertEqual(f.toSeq(Bases = True), 'TACCCCAGGGGGG')
f = Flowgram('0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 1.23 0.0 1.1',
Name = 'a',floworder = "TACG",
header_info = {})
self.assertEqual(f.toSeq(), 'NAG')
def test_getQualityTrimmedFlowgram(self):
"""getQualityTrimmedFlowgram trims the flowgram correctly"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.1 0.0 0.0 1.23 0.0 3.1',
Name = 'a', floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCCAGGG', 'Clip Qual Right': 7,
'Flow Indexes': "1\t2\t3\t3\t3\t3\t6\t8\t8\t8"})
trimmed = f.getQualityTrimmedFlowgram()
self.assertEqual(trimmed.toSeq(), "TACCCCA")
self.assertEqual(str(trimmed), "0.5\t1.0\t4.1\t0.0\t0.0\t1.23")
# tests on real data
flow1 = self.flows[0]
flow2 = self.flows[1]
flow1_trimmed = flow1.getQualityTrimmedFlowgram()
self.assertEqual(str(flow1_trimmed), "1.06 0.08 1.04 0.08 0.05 0.94 0.10 2.01 0.10 0.07 0.96 0.09 1.04 1.96 1.07 0.10 1.01 0.13 0.08 1.01 1.06 1.83 2.89 0.18 0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97")
self.assertEqual(flow1_trimmed.Bases,
"tcagGCTAACTGTAACCCTCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCA")
flow2_trimmed = flow2.getQualityTrimmedFlowgram()
self.assertEqual(str(flow2_trimmed), "1.04 0.00 1.01 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.05 0.00 0.91 0.10 1.07 0.95 1.01 0.00 0.06 0.93 0.02 0.03 1.06 1.18 0.09 1.00 0.05 0.90 0.11 0.07 1.99 0.11 0.02 1.96 1.04 0.13 0.01 2.83 0.10 1.97 0.06 0.11 1.04 0.13 0.03 0.98 1.15 0.07 1.00 0.07 0.08 0.98 0.11 1.92 0.05 0.04 2.96 1.02 1.02 0.04 0.93 1.00 0.13 0.04 1.00 1.03 0.08 0.97 0.13 0.11 1.88 0.09 0.05 1.02 1.89 0.07 0.11 0.98 0.05 0.07 1.01 0.08 0.05 1.01 0.13 1.00 0.07 0.10 1.04 0.10 0.04 0.98 0.12 1.03 0.96 0.11 0.07 1.00 0.09 0.03 1.03 0.11 1.95 1.06 0.13 0.05 1.00 0.13 0.11 1.00 0.09 0.03 2.89 0.08 0.95 0.09 1.03 1.02 1.05 1.07 0.08 0.12 2.81 0.08 0.08 1.00 1.07 0.07 0.05 1.86 0.12 0.98 0.06 2.00 0.11 1.02 0.11 0.08 1.88 0.13 1.03 0.13 0.98 0.15 0.11 1.03 1.03 1.04 0.18 0.98 0.13 0.15 1.04 0.11 1.01 0.13 0.06 1.01 0.06 1.02 0.08 0.99 0.14 0.99 0.09 0.05 1.09 0.04 0.07 2.96 0.09 2.03 0.13 2.96 1.13 0.08 1.03 0.07 0.99 0.11 0.05 1.05 1.04 0.09 0.07 1.00 1.03 0.09 0.06 1.06 1.04 2.94 0.18 0.06 0.93 0.10 1.10 0.11 2.02 0.17 1.00 1.03 0.06 0.11 0.96 0.04 3.00 0.11 0.07 1.99 0.10 2.03 0.12 0.97 0.16 0.01 2.09 0.14 1.04 0.16 0.06 1.03 0.14 1.12 0.12 0.05 0.96 1.01 0.10 0.14 0.94 0.03 0.12 1.10 0.92 0.09 1.10 1.04 1.02 0.12 0.97 2.00 0.15 1.08 0.04 1.03 1.04 0.03 0.09 5.16 1.02 0.09 0.13 2.66 0.09 0.05 1.06 0.07 0.89 0.05 0.12 1.10 0.16 0.06 1.01 0.13 1.00 0.14 0.98 0.09 2.92 1.28 0.03 2.95 0.98 0.16 0.08 0.95 0.96 1.09 0.08 1.07 1.01 0.16 0.06 4.52 0.12 1.03 0.07 0.09 1.03 0.14 0.03 1.01 1.99")
self.assertEqual(flow2_trimmed.Bases,
"tcagAGACGCACTCAATTATTTCCATAGCTTGGGTAGTGTCAATAATGCTGCTATGAACATGGGAGTACAAATATTCTTCAAGATACTGATCTCATTTCCTTTAGATATATACCCAGAAGTGAAATTCCTGGATCACATAGTAGTTCTATTTTTATTTGATGAGAAACTTTATACTATTTTTCATAA")
def test_getPrimerTrimmedFlowgram(self):
"""getPrimerTrimmedFlowgram cuts the barcode of the flowgram correctly"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.1 0.0 0.0 1.23 0.0 3.1',
Name = 'a', floworder = "TACG",
header_info = {'Bases':'TACCCCAGGG', 'Clip Qual Right': 7,
'Flow Indexes': "1\t2\t3\t3\t3\t3\t6\t8\t8\t8"})
trimmed = f.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TA")
#test primer trimming
self.assertEqual(trimmed.toSeq(), "CCCCAGGG")
self.assertEqual(str(trimmed), "0.00\t0.00\t4.10\t0.00\t0.00\t1.23\t0.00\t3.10")
for (a,b) in zip(trimmed.flowgram, [0.0,0.0,4.1,0.0,0.0,1.23,0.0,3.1]):
self.assertFloatEqual(a,b)
trimmed = f.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TACC")
for (a,b) in zip(trimmed.flowgram, [0.0,0.0,2.1,0.0,0.0,1.23,0.0,3.1]):
self.assertFloatEqual(a,b)
self.assertEqual(trimmed.toSeq(), "CCAGGG")
self.assertEqual(str(trimmed), "0.00\t0.00\t2.10\t0.00\t0.00\t1.23\t0.00\t3.10")
# test that primer trimming does not leave ambig flow at begin
trimmed = f.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TACCCC")
for (a,b) in zip(trimmed.flowgram, [0.0,1.23,0.0,3.1]):
self.assertFloatEqual(a,b)
self.assertEqual(trimmed.toSeq(), "AGGG")
self.assertEqual(str(trimmed), "0.00\t1.23\t0.00\t3.10")
# tests on real data
flow1 = self.flows[0]
flow2 = self.flows[1]
flow3 = self.flows[2]
flow1_trimmed = flow1.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"GCTAACTGTAA")
self.assertEqual(str(flow1_trimmed), "0.00\t0.00\t2.89 0.18 0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04")
self.assertEqual(flow1_trimmed.Bases,
"CCCTCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc")
flow1_trimmed = flow1.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"GCTAACTGTAAC")
self.assertEqual(str(flow1_trimmed), "0.00\t0.00\t1.89 0.18 0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04")
self.assertEqual(flow1_trimmed.Bases,
"CCTCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc")
#test that trimming does not leave 4 zero flows (homopolymer)
flow1_trimmed = flow1.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"GCTAACTGTAACCC")
self.assertEqual(str(flow1_trimmed), "0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04")
self.assertEqual(flow1_trimmed.Bases,
"TCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc")
#test that trimming does not leave 4 zero flows (signal <1.5)
flow1_trimmed = flow1.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"GCTAACTGTAACCCTC")
self.assertEqual(str(flow1_trimmed), "1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04")
self.assertEqual(flow1_trimmed.Bases,
"TTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc")
flow1_untrimmed= flow1.getPrimerTrimmedFlowgram("")
self.assertEqual(str(flow1_untrimmed), "1.06 0.08 1.04 0.08 0.05 0.94 0.10 2.01 0.10 0.07 0.96 0.09 1.04 1.96 1.07 0.10 1.01 0.13 0.08 1.01 1.06 1.83 2.89 0.18 0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04")
self.assertEqual(flow1_untrimmed.Bases, "tcagGCTAACTGTAACCCTCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc")
flow2_trimmed = flow2.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"AGACGCACT")
self.assertEqual(str(flow2_trimmed), "0.00\t0.05\t0.90 0.11 0.07 1.99 0.11 0.02 1.96 1.04 0.13 0.01 2.83 0.10 1.97 0.06 0.11 1.04 0.13 0.03 0.98 1.15 0.07 1.00 0.07 0.08 0.98 0.11 1.92 0.05 0.04 2.96 1.02 1.02 0.04 0.93 1.00 0.13 0.04 1.00 1.03 0.08 0.97 0.13 0.11 1.88 0.09 0.05 1.02 1.89 0.07 0.11 0.98 0.05 0.07 1.01 0.08 0.05 1.01 0.13 1.00 0.07 0.10 1.04 0.10 0.04 0.98 0.12 1.03 0.96 0.11 0.07 1.00 0.09 0.03 1.03 0.11 1.95 1.06 0.13 0.05 1.00 0.13 0.11 1.00 0.09 0.03 2.89 0.08 0.95 0.09 1.03 1.02 1.05 1.07 0.08 0.12 2.81 0.08 0.08 1.00 1.07 0.07 0.05 1.86 0.12 0.98 0.06 2.00 0.11 1.02 0.11 0.08 1.88 0.13 1.03 0.13 0.98 0.15 0.11 1.03 1.03 1.04 0.18 0.98 0.13 0.15 1.04 0.11 1.01 0.13 0.06 1.01 0.06 1.02 0.08 0.99 0.14 0.99 0.09 0.05 1.09 0.04 0.07 2.96 0.09 2.03 0.13 2.96 1.13 0.08 1.03 0.07 0.99 0.11 0.05 1.05 1.04 0.09 0.07 1.00 1.03 0.09 0.06 1.06 1.04 2.94 0.18 0.06 0.93 0.10 1.10 0.11 2.02 0.17 1.00 1.03 0.06 0.11 0.96 0.04 3.00 0.11 0.07 1.99 0.10 2.03 0.12 0.97 0.16 0.01 2.09 0.14 1.04 0.16 0.06 1.03 0.14 1.12 0.12 0.05 0.96 1.01 0.10 0.14 0.94 0.03 0.12 1.10 0.92 0.09 1.10 1.04 1.02 0.12 0.97 2.00 0.15 1.08 0.04 1.03 1.04 0.03 0.09 5.16 1.02 0.09 0.13 2.66 0.09 0.05 1.06 0.07 0.89 0.05 0.12 1.10 0.16 0.06 1.01 0.13 1.00 0.14 0.98 0.09 2.92 1.28 0.03 2.95 0.98 0.16 0.08 0.95 0.96 1.09 0.08 1.07 1.01 0.16 0.06 4.52 0.12 1.03 0.07 0.09 1.03 0.14 0.03 1.01 1.99 1.05 0.14 1.03 0.13 0.03 1.10 0.10 0.96 0.11 0.99 0.12 0.05 0.94 2.83 0.14 0.12 0.96 0.00 1.00 0.11 0.14 1.98 0.08 0.11 1.04 0.01 0.11 2.03 0.15 2.05 0.10 0.03 0.93 0.01 0.08 0.12 0.00 0.16 0.05 0.07 0.08 0.11 0.07 0.05 0.04 0.10 0.05 0.05 0.03 0.07 0.03 0.04 0.04 0.06 0.03 0.05 0.04 0.09 0.03 0.08 0.03 0.07 0.02 0.05 0.02 0.06 0.01 0.05 0.04 0.06 0.02 0.04 0.04 0.04 0.03 0.03 0.06 0.06 0.03 0.02 0.02 0.08 0.03 0.01 0.01 0.06 0.03 0.01 0.03 0.04 0.02 0.00 0.02 0.05 0.00 0.02 0.02 0.03 0.00 0.02 0.02 0.04 0.01 0.00 0.01 0.05")
self.assertEqual(flow2_trimmed.Bases,
"CAATTATTTCCATAGCTTGGGTAGTGTCAATAATGCTGCTATGAACATGGGAGTACAAATATTCTTCAAGATACTGATCTCATTTCCTTTAGATATATACCCAGAAGTGAAATTCCTGGATCACATAGTAGTTCTATTTTTATTTGATGAGAAACTTTATACTATTTTTCATAActgagcgggctggcaaggc")
#trimming at the end of the flow cycle works
flow3_trimmed = flow3.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"ATTAGATACCCNGGTAGG")
self.assertEqual(str(flow3_trimmed), "0.05 0.05 2.04 0.10 0.03 1.06 1.05 1.01 0.07 0.09 2.07 1.01 0.93 2.88 1.06 1.95 1.00 0.05 0.05 2.97 0.09 0.00 0.93 1.01 0.06 0.05 0.99 0.09 0.98 1.01 0.03 1.02 1.92 0.07 0.01 1.03 1.01 0.01 0.05 0.96 0.09 0.05 0.98 1.07 0.02 2.02 2.05 0.09 1.87 0.12 2.15 0.05 0.13 0.92 1.05 1.96 3.01 0.13 0.04 1.05 0.96 0.05 0.05 0.95 0.12 0.01 1.00 2.02 0.03 0.03 0.99 1.01 0.05 0.06 0.98 0.13 0.06 0.97 0.11 1.01 0.08 0.12 1.02 0.12 1.02 2.19 1.03 1.01 0.08 0.11 0.96 0.09 0.08 1.01 0.08 0.06 2.10 2.11 0.12 1.04 0.13 0.09 0.94 1.03 0.08 0.05 3.06 0.12 1.00 0.03 0.09 0.95 0.10 0.03 2.09 0.21 0.99 0.06 0.11 4.06 0.10 1.04 0.04 1.05 1.05 1.04 1.02 0.97 0.13 0.93 0.10 0.12 1.08 0.12 0.99 1.06 0.10 0.11 0.98 0.10 0.02 2.01 0.10 1.01 0.09 0.96 0.07 0.11 2.03 4.12 1.05 0.08 1.01 0.04 0.98 0.14 0.12 2.96 0.13 1.98 0.12 2.08 0.10 0.12 1.99 0.13 0.07 0.98 0.03 0.93 0.86 4.10 0.13 0.10 3.99 1.13 0.07 0.06 1.07 0.09 0.05 1.03 1.12 0.13 0.05 2.01 0.08 0.80 0.05 0.11 0.98 0.13 0.04 1.01 0.07 1.02 0.07 0.11 1.07 2.19 0.06 0.97 0.11 1.03 0.05 0.11 1.05 0.14 0.06 1.03 0.13 0.10 0.97 0.16 0.13 1.00 0.13 0.06 1.02 2.15 0.02 0.16 0.95 0.09 2.06 2.12 0.07 0.07 2.08 0.12 0.97 1.00 0.03 0.99 1.02 1.01 0.03 0.15 0.90 0.07 0.01 2.00 1.01 1.00 0.06 0.11 1.08 1.00 0.03 1.99 0.03 1.00 0.02 1.85 1.93 0.14 1.97 0.91 1.83 0.06 0.04 1.97 0.05 2.08 0.04 0.06 1.05 0.05 2.13 0.16 0.09 1.17 0.01 1.01 1.07 0.09 0.14 0.91 0.06 0.08 1.03 1.04 0.08 0.05 1.05 1.03 1.16 0.06 0.05 1.01 0.06 2.15 0.06 1.99 0.13 0.04 1.08 0.97 0.11 0.07 1.05 0.08 0.07 2.13 0.14 0.09 1.10 0.15 0.00 1.02 0.07 1.05 0.05 0.95 0.09 1.00 0.15 0.95 0.08 0.15 1.11 0.07 0.12 1.05 1.06 0.09 1.03 0.07 0.11 1.01 0.05 0.05 1.05 0.98 0.00 0.93 0.08 0.12 1.85 1.11 0.10 0.07 1.00 0.01 0.10 1.87 0.05 2.14 1.10 0.03 1.06 0.10 0.91 0.10 0.06 1.05 1.02 1.02 0.07 0.06 0.98 0.95 1.09 0.06 0.14 0.97 0.04 2.44")
self.assertEqual(flow3_trimmed.Bases,
"CCACGCCGTAAACGGTGGGCGCTAGTTGTGCGAACCTTCCACGGTTTGTGCGGCGCAGCTAACGCATTAAGCGCCCTGCCTGGGGAGTACGATCGCAAGATTAAAACTCAAAGGAATTGACGGGGCCCCGCACAAGCAGCGGAGCATGCGGCTTAATTCGACGCAACGCGAAGAACCTTACCAAGGCTTGACATATACAGGAATATGGCAGAGATGTCATAGCCGCAAGGTCTGTATACAGG")
flow3_trimmed = flow3.getPrimerTrimmedFlowgram(primerseq="TCAG"+"ATTAGATACCCNGGTAG")
self.assertEqual(str(flow3_trimmed), "0.00\t0.00\t0.00 1.10 0.05 0.05 2.04 0.10 0.03 1.06 1.05 1.01 0.07 0.09 2.07 1.01 0.93 2.88 1.06 1.95 1.00 0.05 0.05 2.97 0.09 0.00 0.93 1.01 0.06 0.05 0.99 0.09 0.98 1.01 0.03 1.02 1.92 0.07 0.01 1.03 1.01 0.01 0.05 0.96 0.09 0.05 0.98 1.07 0.02 2.02 2.05 0.09 1.87 0.12 2.15 0.05 0.13 0.92 1.05 1.96 3.01 0.13 0.04 1.05 0.96 0.05 0.05 0.95 0.12 0.01 1.00 2.02 0.03 0.03 0.99 1.01 0.05 0.06 0.98 0.13 0.06 0.97 0.11 1.01 0.08 0.12 1.02 0.12 1.02 2.19 1.03 1.01 0.08 0.11 0.96 0.09 0.08 1.01 0.08 0.06 2.10 2.11 0.12 1.04 0.13 0.09 0.94 1.03 0.08 0.05 3.06 0.12 1.00 0.03 0.09 0.95 0.10 0.03 2.09 0.21 0.99 0.06 0.11 4.06 0.10 1.04 0.04 1.05 1.05 1.04 1.02 0.97 0.13 0.93 0.10 0.12 1.08 0.12 0.99 1.06 0.10 0.11 0.98 0.10 0.02 2.01 0.10 1.01 0.09 0.96 0.07 0.11 2.03 4.12 1.05 0.08 1.01 0.04 0.98 0.14 0.12 2.96 0.13 1.98 0.12 2.08 0.10 0.12 1.99 0.13 0.07 0.98 0.03 0.93 0.86 4.10 0.13 0.10 3.99 1.13 0.07 0.06 1.07 0.09 0.05 1.03 1.12 0.13 0.05 2.01 0.08 0.80 0.05 0.11 0.98 0.13 0.04 1.01 0.07 1.02 0.07 0.11 1.07 2.19 0.06 0.97 0.11 1.03 0.05 0.11 1.05 0.14 0.06 1.03 0.13 0.10 0.97 0.16 0.13 1.00 0.13 0.06 1.02 2.15 0.02 0.16 0.95 0.09 2.06 2.12 0.07 0.07 2.08 0.12 0.97 1.00 0.03 0.99 1.02 1.01 0.03 0.15 0.90 0.07 0.01 2.00 1.01 1.00 0.06 0.11 1.08 1.00 0.03 1.99 0.03 1.00 0.02 1.85 1.93 0.14 1.97 0.91 1.83 0.06 0.04 1.97 0.05 2.08 0.04 0.06 1.05 0.05 2.13 0.16 0.09 1.17 0.01 1.01 1.07 0.09 0.14 0.91 0.06 0.08 1.03 1.04 0.08 0.05 1.05 1.03 1.16 0.06 0.05 1.01 0.06 2.15 0.06 1.99 0.13 0.04 1.08 0.97 0.11 0.07 1.05 0.08 0.07 2.13 0.14 0.09 1.10 0.15 0.00 1.02 0.07 1.05 0.05 0.95 0.09 1.00 0.15 0.95 0.08 0.15 1.11 0.07 0.12 1.05 1.06 0.09 1.03 0.07 0.11 1.01 0.05 0.05 1.05 0.98 0.00 0.93 0.08 0.12 1.85 1.11 0.10 0.07 1.00 0.01 0.10 1.87 0.05 2.14 1.10 0.03 1.06 0.10 0.91 0.10 0.06 1.05 1.02 1.02 0.07 0.06 0.98 0.95 1.09 0.06 0.14 0.97 0.04 2.44")
self.assertEqual(flow3_trimmed.Bases,
"GCCACGCCGTAAACGGTGGGCGCTAGTTGTGCGAACCTTCCACGGTTTGTGCGGCGCAGCTAACGCATTAAGCGCCCTGCCTGGGGAGTACGATCGCAAGATTAAAACTCAAAGGAATTGACGGGGCCCCGCACAAGCAGCGGAGCATGCGGCTTAATTCGACGCAACGCGAAGAACCTTACCAAGGCTTGACATATACAGGAATATGGCAGAGATGTCATAGCCGCAAGGTCTGTATACAGG")
def test_createFlowHeader(self):
"""header_info dict turned into flowgram header"""
f = Flowgram('0.5 1.0 4.0 0.0 1.5 0.0 0.0 2.0', Name='a',
header_info = {'Bases':'TACCCCTTGG','Name Length':'14'})
self.assertEqual(f.createFlowHeader(),
""">a\n Name Length:\t14\nBases:\tTACCCCTTGG\nFlowgram:\t0.5\t1.0\t4.0\t0.0\t1.5\t0.0\t0.0\t2.0\n""")
def test_build_averaged_flowgram(self):
f1 = [0.3, 1.1, 4.0 , 0.01, 0.8, 0.0, 0.0, 2.0]
f2 = [0.6, 0.9, 4.05, 0.1, 1.2, 0.1, 0.4]
f3 = [0.4, 1.2, 4.05, 0.2, 1.3, 0.2]
f4 = [0.7, 1.0, 4.0 , 0.02, 1.5]
flowgrams = [f1,f2,f3,f4]
self.assertFloatEqual(build_averaged_flowgram(flowgrams),
[0.5, 1.05, 4.03, 0.08, 1.2, 0.1, 0.2, 2.0])
self.assertFloatEqual(build_averaged_flowgram([f1,f1,f1,f1,f1,f1]),
[0.3, 1.1, 4.0 , 0.01, 0.8, 0.0, 0.0, 2.0])
def setUp(self):
"""Define some standard data"""
self.rec = """Common Header:
Magic Number: 0x2E736666
Version: 0001
Index Offset: 96099976
Index Length: 1158685
# of Reads: 57902
Header Length: 440
Key Length: 4
# of Flows: 400
Flowgram Code: 1
Flow Chars: TACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACGTACG
Key Sequence: TCAG
>FIQU8OX05GCVRO
Run Prefix: R_2008_10_15_16_11_02_
Region #: 5
XY Location: 2489_3906
Run Name: R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford
Analysis Name: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Full Path: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Read Header Len: 32
Name Length: 14
# of Bases: 104
Clip Qual Left: 5
Clip Qual Right: 85
Clip Adap Left: 0
Clip Adap Right: 0
Flowgram: 1.06 0.08 1.04 0.08 0.05 0.94 0.10 2.01 0.10 0.07 0.96 0.09 1.04 1.96 1.07 0.10 1.01 0.13 0.08 1.01 1.06 1.83 2.89 0.18 0.96 0.13 0.99 0.11 1.94 0.12 0.13 1.92 0.21 0.07 0.94 0.17 0.03 0.97 2.76 0.15 0.05 1.02 1.14 0.10 0.98 2.54 1.13 0.96 0.15 0.21 1.90 0.16 0.07 1.78 0.22 0.07 0.93 0.22 0.97 0.08 2.02 0.15 0.19 1.02 0.19 0.09 1.02 0.17 0.99 0.09 0.18 1.84 0.16 0.91 0.10 1.10 1.00 0.20 0.09 1.11 3.01 1.07 1.98 0.14 0.22 1.09 0.17 1.99 0.15 0.20 0.92 0.17 0.07 1.01 2.96 0.15 0.07 1.06 0.20 1.00 0.10 0.12 1.00 0.15 0.08 1.90 0.19 0.10 0.99 0.18 0.09 0.99 1.08 0.15 0.07 1.06 0.14 1.84 0.13 0.11 0.95 1.05 0.13 1.04 1.10 0.18 0.94 0.14 0.10 0.97 1.08 0.12 1.08 0.18 0.08 1.00 0.13 0.98 0.15 0.87 0.13 0.19 1.01 3.06 0.17 0.11 1.04 0.09 1.03 0.10 0.11 2.02 0.16 0.11 1.04 0.04 0.09 1.87 0.13 2.09 0.13 0.10 0.97 0.17 0.08 0.08 0.04 0.12 0.05 0.08 0.07 0.08 0.05 0.07 0.06 0.07 0.03 0.05 0.04 0.09 0.04 0.07 0.04 0.07 0.06 0.03 0.06 0.06 0.06 0.06 0.07 0.09 0.04 0.05 0.08 0.05 0.04 0.09 0.06 0.03 0.02 0.08 0.04 0.06 0.05 0.08 0.03 0.08 0.05 0.05 0.05 0.10 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.07 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.07 0.06 0.05 0.03 0.08 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.05 0.06 0.04 0.06 0.07 0.06 0.05 0.05 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.05 0.03 0.06 0.06 0.05 0.06 0.04 0.03 0.06 0.06 0.06 0.03 0.04 0.05 0.05 0.07 0.04 0.05 0.06 0.07 0.07 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.05 0.07 0.06 0.05 0.06 0.07 0.05 0.06 0.04 0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.06 0.04 0.03 0.06 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.04 0.04 0.05 0.06 0.06 0.04 0.04 0.05 0.06 0.04 0.04 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.03 0.06 0.06 0.06 0.04 0.07 0.05 0.05 0.04 0.06 0.06 0.05 0.05 0.07 0.04 0.06 0.06 0.06 0.04 0.06 0.03 0.06 0.04 0.06 0.04 0.09 0.05 0.05 0.05 0.07 0.06 0.05 0.05 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.04 0.06 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.06 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04
Flow Indexes: 1 3 6 8 8 11 13 14 14 15 17 20 21 22 22 23 23 23 25 27 29 29 32 32 35 38 39 39 39 42 43 45 46 46 46 47 48 51 51 54 54 57 59 61 61 64 67 69 72 72 74 76 77 80 81 81 81 82 83 83 86 88 88 91 94 95 95 95 98 100 103 106 106 109 112 113 116 118 118 121 122 124 125 127 130 131 133 136 138 140 143 144 144 144 147 149 152 152 155 158 158 160 160 163
Bases: tcagGCTAACTGTAACCCTCTTGGCACCCACTAAACGCCAATCTTGCTGGAGTGTTTACCAGGCACCCAGCAATGTGAATAGTCActgagcgggctggcaaggc
Quality Scores: 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 40 40 40 40 37 37 37 37 37 39 39 39 39 24 24 24 37 34 28 24 24 24 28 34 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 40 40 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
>FIQU8OX05F8ILF
Run Prefix: R_2008_10_15_16_11_02_
Region #: 5
XY Location: 2440_0913
Run Name: R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford
Analysis Name: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Full Path: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Read Header Len: 32
Name Length: 14
# of Bases: 206
Clip Qual Left: 5
Clip Qual Right: 187
Clip Adap Left: 0
Clip Adap Right: 0
Flowgram: 1.04 0.00 1.01 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 1.05 0.00 0.91 0.10 1.07 0.95 1.01 0.00 0.06 0.93 0.02 0.03 1.06 1.18 0.09 1.00 0.05 0.90 0.11 0.07 1.99 0.11 0.02 1.96 1.04 0.13 0.01 2.83 0.10 1.97 0.06 0.11 1.04 0.13 0.03 0.98 1.15 0.07 1.00 0.07 0.08 0.98 0.11 1.92 0.05 0.04 2.96 1.02 1.02 0.04 0.93 1.00 0.13 0.04 1.00 1.03 0.08 0.97 0.13 0.11 1.88 0.09 0.05 1.02 1.89 0.07 0.11 0.98 0.05 0.07 1.01 0.08 0.05 1.01 0.13 1.00 0.07 0.10 1.04 0.10 0.04 0.98 0.12 1.03 0.96 0.11 0.07 1.00 0.09 0.03 1.03 0.11 1.95 1.06 0.13 0.05 1.00 0.13 0.11 1.00 0.09 0.03 2.89 0.08 0.95 0.09 1.03 1.02 1.05 1.07 0.08 0.12 2.81 0.08 0.08 1.00 1.07 0.07 0.05 1.86 0.12 0.98 0.06 2.00 0.11 1.02 0.11 0.08 1.88 0.13 1.03 0.13 0.98 0.15 0.11 1.03 1.03 1.04 0.18 0.98 0.13 0.15 1.04 0.11 1.01 0.13 0.06 1.01 0.06 1.02 0.08 0.99 0.14 0.99 0.09 0.05 1.09 0.04 0.07 2.96 0.09 2.03 0.13 2.96 1.13 0.08 1.03 0.07 0.99 0.11 0.05 1.05 1.04 0.09 0.07 1.00 1.03 0.09 0.06 1.06 1.04 2.94 0.18 0.06 0.93 0.10 1.10 0.11 2.02 0.17 1.00 1.03 0.06 0.11 0.96 0.04 3.00 0.11 0.07 1.99 0.10 2.03 0.12 0.97 0.16 0.01 2.09 0.14 1.04 0.16 0.06 1.03 0.14 1.12 0.12 0.05 0.96 1.01 0.10 0.14 0.94 0.03 0.12 1.10 0.92 0.09 1.10 1.04 1.02 0.12 0.97 2.00 0.15 1.08 0.04 1.03 1.04 0.03 0.09 5.16 1.02 0.09 0.13 2.66 0.09 0.05 1.06 0.07 0.89 0.05 0.12 1.10 0.16 0.06 1.01 0.13 1.00 0.14 0.98 0.09 2.92 1.28 0.03 2.95 0.98 0.16 0.08 0.95 0.96 1.09 0.08 1.07 1.01 0.16 0.06 4.52 0.12 1.03 0.07 0.09 1.03 0.14 0.03 1.01 1.99 1.05 0.14 1.03 0.13 0.03 1.10 0.10 0.96 0.11 0.99 0.12 0.05 0.94 2.83 0.14 0.12 0.96 0.00 1.00 0.11 0.14 1.98 0.08 0.11 1.04 0.01 0.11 2.03 0.15 2.05 0.10 0.03 0.93 0.01 0.08 0.12 0.00 0.16 0.05 0.07 0.08 0.11 0.07 0.05 0.04 0.10 0.05 0.05 0.03 0.07 0.03 0.04 0.04 0.06 0.03 0.05 0.04 0.09 0.03 0.08 0.03 0.07 0.02 0.05 0.02 0.06 0.01 0.05 0.04 0.06 0.02 0.04 0.04 0.04 0.03 0.03 0.06 0.06 0.03 0.02 0.02 0.08 0.03 0.01 0.01 0.06 0.03 0.01 0.03 0.04 0.02 0.00 0.02 0.05 0.00 0.02 0.02 0.03 0.00 0.02 0.02 0.04 0.01 0.00 0.01 0.05
Flow Indexes: 1 3 6 8 10 12 14 15 16 19 22 23 25 27 30 30 33 33 34 37 37 37 39 39 42 45 46 48 51 53 53 56 56 56 57 58 60 61 64 65 67 70 70 73 74 74 77 80 83 85 88 91 93 94 97 100 102 102 103 106 109 112 112 112 114 116 117 118 119 122 122 122 125 126 129 129 131 133 133 135 138 138 140 142 145 146 147 149 152 154 157 159 161 163 166 169 169 169 171 171 173 173 173 174 176 178 181 182 185 186 189 190 191 191 191 194 196 198 198 200 201 204 206 206 206 209 209 211 211 213 216 216 218 221 223 226 227 230 233 234 236 237 238 240 241 241 243 245 246 249 249 249 249 249 250 253 253 253 256 258 261 264 266 268 270 270 270 271 273 273 273 274 277 278 279 281 282 285 285 285 285 285 287 290 293 294 294 295 297 300 302 304 307 308 308 308 311 313 316 316 319 322 322 324 324 327
Bases: tcagAGACGCACTCAATTATTTCCATAGCTTGGGTAGTGTCAATAATGCTGCTATGAACATGGGAGTACAAATATTCTTCAAGATACTGATCTCATTTCCTTTAGATATATACCCAGAAGTGAAATTCCTGGATCACATAGTAGTTCTATTTTTATTTGATGAGAAACTTTATACTATTTTTCATAActgagcgggctggcaaggc
Quality Scores: 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 38 38 38 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 34 34 34 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 36 36 36 36 36 38 25 25 25 38 37 37 37 37 37 37 33 33 34 37 37 37 37 37 37 37 38 34 20 20 26 26 20 34 38 37 37 37 37 37 37 37 37 37 38 38 38 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
>FIQU8OX06G9PCS
Run Prefix: R_2008_10_15_16_11_02_
Region #: 6
XY Location: 2863_3338
Run Name: R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford
Analysis Name: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Full Path: /data/2008_10_15/R_2008_10_15_16_11_02_FLX04070166_adminrig_1548jinnescurtisstanford/D_2008_10_15_15_12_26_FLX04070166_1548jinnescurtisstanford_FullAnalysis
Read Header Len: 32
Name Length: 14
# of Bases: 264
Clip Qual Left: 5
Clip Qual Right: 264
Clip Adap Left: 0
Clip Adap Right: 0
Flowgram: 1.04 0.05 1.01 0.07 0.05 0.99 0.03 1.05 0.04 1.05 0.05 0.06 2.05 1.13 0.03 1.00 0.08 1.07 0.09 0.05 1.02 1.11 3.06 0.09 0.04 1.03 0.13 1.97 1.02 1.07 0.06 2.10 0.05 0.05 2.04 0.10 0.03 1.06 1.05 1.01 0.07 0.09 2.07 1.01 0.93 2.88 1.06 1.95 1.00 0.05 0.05 2.97 0.09 0.00 0.93 1.01 0.06 0.05 0.99 0.09 0.98 1.01 0.03 1.02 1.92 0.07 0.01 1.03 1.01 0.01 0.05 0.96 0.09 0.05 0.98 1.07 0.02 2.02 2.05 0.09 1.87 0.12 2.15 0.05 0.13 0.92 1.05 1.96 3.01 0.13 0.04 1.05 0.96 0.05 0.05 0.95 0.12 0.01 1.00 2.02 0.03 0.03 0.99 1.01 0.05 0.06 0.98 0.13 0.06 0.97 0.11 1.01 0.08 0.12 1.02 0.12 1.02 2.19 1.03 1.01 0.08 0.11 0.96 0.09 0.08 1.01 0.08 0.06 2.10 2.11 0.12 1.04 0.13 0.09 0.94 1.03 0.08 0.05 3.06 0.12 1.00 0.03 0.09 0.95 0.10 0.03 2.09 0.21 0.99 0.06 0.11 4.06 0.10 1.04 0.04 1.05 1.05 1.04 1.02 0.97 0.13 0.93 0.10 0.12 1.08 0.12 0.99 1.06 0.10 0.11 0.98 0.10 0.02 2.01 0.10 1.01 0.09 0.96 0.07 0.11 2.03 4.12 1.05 0.08 1.01 0.04 0.98 0.14 0.12 2.96 0.13 1.98 0.12 2.08 0.10 0.12 1.99 0.13 0.07 0.98 0.03 0.93 0.86 4.10 0.13 0.10 3.99 1.13 0.07 0.06 1.07 0.09 0.05 1.03 1.12 0.13 0.05 2.01 0.08 0.80 0.05 0.11 0.98 0.13 0.04 1.01 0.07 1.02 0.07 0.11 1.07 2.19 0.06 0.97 0.11 1.03 0.05 0.11 1.05 0.14 0.06 1.03 0.13 0.10 0.97 0.16 0.13 1.00 0.13 0.06 1.02 2.15 0.02 0.16 0.95 0.09 2.06 2.12 0.07 0.07 2.08 0.12 0.97 1.00 0.03 0.99 1.02 1.01 0.03 0.15 0.90 0.07 0.01 2.00 1.01 1.00 0.06 0.11 1.08 1.00 0.03 1.99 0.03 1.00 0.02 1.85 1.93 0.14 1.97 0.91 1.83 0.06 0.04 1.97 0.05 2.08 0.04 0.06 1.05 0.05 2.13 0.16 0.09 1.17 0.01 1.01 1.07 0.09 0.14 0.91 0.06 0.08 1.03 1.04 0.08 0.05 1.05 1.03 1.16 0.06 0.05 1.01 0.06 2.15 0.06 1.99 0.13 0.04 1.08 0.97 0.11 0.07 1.05 0.08 0.07 2.13 0.14 0.09 1.10 0.15 0.00 1.02 0.07 1.05 0.05 0.95 0.09 1.00 0.15 0.95 0.08 0.15 1.11 0.07 0.12 1.05 1.06 0.09 1.03 0.07 0.11 1.01 0.05 0.05 1.05 0.98 0.00 0.93 0.08 0.12 1.85 1.11 0.10 0.07 1.00 0.01 0.10 1.87 0.05 2.14 1.10 0.03 1.06 0.10 0.91 0.10 0.06 1.05 1.02 1.02 0.07 0.06 0.98 0.95 1.09 0.06 0.14 0.97 0.04 2.44
Flow Indexes: 1 3 6 8 10 13 13 14 16 18 21 22 23 23 23 26 28 28 29 30 32 32 35 35 38 39 40 43 43 44 45 46 46 46 47 48 48 49 52 52 52 55 56 59 61 62 64 65 65 68 69 72 75 76 78 78 79 79 81 81 83 83 86 87 88 88 89 89 89 92 93 96 99 100 100 103 104 107 110 112 115 117 118 118 119 120 123 126 129 129 130 130 132 135 136 139 139 139 141 144 147 147 149 152 152 152 152 154 156 157 158 159 160 162 165 167 168 171 174 174 176 178 181 181 182 182 182 182 183 185 187 190 190 190 192 192 194 194 197 197 200 202 203 204 204 204 204 207 207 207 207 208 211 214 215 218 218 220 223 226 228 231 232 232 234 236 239 242 245 248 251 252 252 255 257 257 258 258 261 261 263 264 266 267 268 271 274 274 275 276 279 280 282 282 284 286 286 287 287 289 289 290 291 291 294 294 296 296 299 301 301 304 306 307 310 313 314 317 318 319 322 324 324 326 326 329 330 333 336 336 339 342 344 346 348 350 353 356 357 359 362 365 366 368 371 371 372 375 378 378 380 380 381 383 385 388 389 390 393 394 395 398 400 400
Bases: tcagATTAGATACCCAGGTAGGCCACGCCGTAAACGGTGGGCGCTAGTTGTGCGAACCTTCCACGGTTTGTGCGGCGCAGCTAACGCATTAAGCGCCCTGCCTGGGGAGTACGATCGCAAGATTAAAACTCAAAGGAATTGACGGGGCCCCGCACAAGCAGCGGAGCATGCGGCTTAATTCGACGCAACGCGAAGAACCTTACCAAGGCTTGACATATACAGGAATATGGCAGAGATGTCATAGCCGCAAGGTCTGTATACAGG
Quality Scores: 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 37 37 37 37 37 37 37 37 37 40 40 38 38 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 40 40 40 37 37 37 37 37 37 37 37 38 38 40 40 40 40 40 38 38 38 38 38 40 40 38 38 38 38 38 40 40 40 40 38 38 38 38 38 38 31 30 30 30 32 31 32 31 32 31 31 28 25 21 20
""".split('\n')
flows, head = parse_sff(self.rec)
self.flows = list(flows)
if __name__ == "__main__":
main()
|
