K核苷酸频率（KNF，k-nucleotide frequencies）或K-mer频率

KNF描述了序列中存在k个核苷酸的所有可能的多核苷酸的频率。如果k=2，则计算的为双核苷酸频率（即AA、AT、AG、AC、……TT），共4²=16种；如果k=3，则计算的为双核苷酸频率（即AAA、AAT、AAG、AAC、……TTT），共4³=64种；以此类推。

K-mer频率方法与上面所述相同。

方法一：

#提取核苷酸类型（排列组合）
from itertools import product
def nucleotide_type(k):z = []for i in product('ACGT', repeat = k):  #笛卡尔积（有放回抽样排列）z.append(''.join(i))  #把('A,A,A')转变成（AAA）形式return z

# 碱基对数量统计
def char_count(sequence,num,k):n = 0char = nucleotide_type(k)  #调用提取核苷酸类型模块for i in range(len(sequence)-k+1):   #统计相应字符出现的数量if sequence[i:i+k] == char[num]:n += 1return n/(len(sequence)-k+1)  #返回频率（出现的次数/总次数）总次数=序列长度-取几个碱基+1

def feature(seq,k):list = []for i in range(4**k):   #根据核苷酸类型数量来取值（二、三、四核苷酸分别循环16、64、256次）list.append(char_count(seq,i,k))return (list)

# 逐行调用特征编码
def Sequence_replacement(sequ,k):sequen = [None]*len(sequ)for i in range(len(sequ)):s = sequ[i]sequen[i] = feature(s,k)return sequen

#用具体数据进行调用
feature_knf = Sequence_replacement(data,k)  #data为具体数据，k的值根据需要自己设定

方法二：

#首先把数据划分成K-mer形式
def Kmers_funct(seq,x): X = [None]*len(seq)    #若数据只有一个序列，可不用此定义for i in range(len(seq)):  #若数据只有一个序列，可不用此循环a = seq[i]t=0l=[]for index in range(len(a)-x+1):t=a[index:index+x]if (len(t))==x:l.append(t)X[i] = lreturn X  #具体看返回需要，也可直接：return X

#提取核苷酸类型（排列组合）
from itertools import product
def nucleotide_type(k):z = []for i in product('ACGU', repeat = k):  #笛卡尔积（有放回抽样排列）z.append(''.join(i))  #把('A,A,A')转变成（AAA）形式return z

#定义K-mer频率模块
#定义K-mer频率模块
def Kmers_frequency(seq,x):X = []char = nucleotide_type(x)  #调用提取核苷酸类型（排列组合）代码for i in range(len(seq)):s = seq[i]frequence = []for a in char:number = s.count(a)  #依次统计字符数量char_frequence = number/(len(s)-x+1)  #计算频率frequence.append(char_frequence)X.append(frequence)return X

#调用K-mer模块代码
feature_kmer = Kmers_funct(data,k)
#用k-mer生成的数据调用K-mer频率模块
feature_kmer_frequency = Kmers_frequency(feature_kmer,k)

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