面试题：Ruby生物信息学处理之复杂基因组分析

设计思路

数据读取：首先需要读取多个关联文件，将基因序列及注释信息加载到内存中。为了高效处理，可将不同物种的数据分开存储。
数据索引：为了能够快速检索特定物种的特定基因区域，建立索引结构，比如哈希表，以物种名作为键，其对应的数据结构中再以基因名称或区域标识作为键，方便快速定位。
操作执行：针对序列特征分析操作，如GC含量计算和开放阅读框查找，编写相应的方法，这些方法接收特定基因区域的序列作为输入并返回分析结果。

涉及的数据结构

哈希表（Hash）：用于存储整个数据集，外层哈希表以物种名为键，内层哈希表以基因标识为键，值为基因序列及注释信息的结构体。
字符串（String）：用于存储基因序列。

关键算法

GC含量计算：遍历基因序列字符串，统计'G'和'C'的数量，然后除以序列总长度得到GC含量。
开放阅读框查找：从起始密码子（如ATG）开始，每三个碱基为一组，查找终止密码子（如TAA、TAG、TGA），若找到则为一个开放阅读框。

核心代码示例

# 数据结构定义
class GeneInfo
  attr_accessor :sequence, :annotation
  def initialize(sequence, annotation)
    @sequence = sequence
    @annotation = annotation
  end
end

# 数据存储结构
class GenomeData
  def initialize
    @data = {}
  end

  # 添加数据方法
  def add_species(species, gene_id, gene_info)
    @data[species] ||= {}
    @data[species][gene_id] = gene_info
  end

  # 检索特定物种特定基因区域方法
  def get_gene(species, gene_id)
    @data[species]&.[](gene_id)
  end

  # GC含量计算方法
  def calculate_gc_content(sequence)
    gc_count = sequence.count('GC')
    gc_count.to_f / sequence.length
  end

  # 开放阅读框查找方法
  def find_open_reading_frames(sequence)
    orfs = []
    start_codon = 'ATG'
    stop_codons = %w(TAA TAG TGA)
    (0...sequence.length - 2).each do |i|
      if sequence[i, 3] == start_codon
        j = i + 3
        while j < sequence.length - 2
          codon = sequence[j, 3]
          if stop_codons.include?(codon)
            orfs << sequence[i...j + 3]
            break
          end
          j += 3
        end
      end
    end
    orfs
  end
end

# 使用示例
data = GenomeData.new
# 假设从文件读取数据并添加到data中
# 读取文件逻辑省略
species = 'Human'
gene_id = 'Gene1'
gene_info = data.get_gene(species, gene_id)
if gene_info
  sequence = gene_info.sequence
  gc_content = data.calculate_gc_content(sequence)
  orfs = data.find_open_reading_frames(sequence)
  puts "GC含量: #{gc_content}"
  puts "开放阅读框: #{orfs}"
else
  puts "未找到该基因"
end

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涉及的数据结构

关键算法

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