Add documentation about Mussa::soft_threshold
[mussa.git] / alg / mussa.hpp
1 #ifndef _MUSSA_CLASS_H_
2 #define _MUSSA_CLASS_H_
3 //  This file is part of the Mussa source distribution.
4 //  http://mussa.caltech.edu/
5 //  Contact author: Tristan  De Buysscher, tristan@caltech.edu
6
7 // This program and all associated source code files are Copyright (C) 2005
8 // the California Institute of Technology, Pasadena, CA, 91125 USA.  It is
9 // under the GNU Public License; please see the included LICENSE.txt
10 // file for more information, or contact Tristan directly.
11
12
13 //                        ----------------------------------------
14 //                          ---------- mussa_class.hh -----------
15 //                        ----------------------------------------
16 #include <QObject> 
17
18 #include <boost/filesystem/path.hpp>
19 #include <boost/shared_ptr.hpp>
20
21 #include <list>
22 #include <string>
23 #include <vector>
24 #include <set>
25 #include <istream>
26
27 #include "alg/annotation_colors.hpp"
28 #include "alg/mussa_callback.hpp"
29 #include "alg/nway_paths.hpp"
30 #include "alg/sequence.hpp"
31
32 std::string int_to_str(int an_int);
33
34 class Mussa : public QObject
35 {
36     Q_OBJECT 
37
38 signals:
39     //! call whatever signaling system we want
40     void progress(const std::string& description, int cur, int max);
41
42 public:
43     enum analysis_modes { TransitiveNway, RadialNway, EntropyNway, 
44                           RecursiveNway };
45
46     Mussa();
47     Mussa(const Mussa &);
48
49     void save();
50     //! save the nway comparison
51     void save_muway(boost::filesystem::path save_path);
52     //! load a saved analysis directory
53     void load(boost::filesystem::path ana_path);
54
55     //! clear parameters and initialize data lists
56     void clear();
57
58     //! set parameters from a file - 'mupa' ~ mussa parameters
59     void load_mupa_file(std::string para_file_path) { load_mupa_file(boost::filesystem::path(para_file_path));}
60     void load_mupa_file(boost::filesystem::path para_file_path);
61
62     // set parameters individually (eg from user input into gui classes)
63     //! set analysis name
64     void set_name(std::string a_name);
65     //! return name for this analysis
66     std::string get_name();
67
68     //! return number of sequences in this analyzis
69     /*! this returns either the_seqs.size() or seq_files.size()
70      *  depending on which has data loaded in
71      *  (silly delayed loading of sequence data)
72      */
73     int size() const;
74
75     //! set number of bases for this window size
76     void set_window(int a_window);
77     //! get number of bases for the sliding window
78     int get_window() const;
79     //! set number of bases that must match for a window to be saved 
80     //! if threshold > soft_threshold this also sets soft_threshold
81     void set_threshold(int a_threshold);
82     //! get number of bases that must match for a window to be saved
83     int get_threshold() const;
84     //! sets the threshold used for computing the nway paths 
85     //! must be in range [threshold..window size]
86     void set_soft_threshold(int sft_thres);
87     int get_soft_threshold() const;
88  
89     void set_analysis_mode(enum analysis_modes new_ana_mode);
90     enum analysis_modes get_analysis_mode() const;
91     //! return a string name for an analysis mode
92     std::string get_analysis_mode_name() const;
93     //! return if we have unsaved changes
94     bool is_dirty() const { return dirty; }
95
96     //! return the refined paths found by the nway analysis.
97     const NwayPaths& paths() const;
98
99     //! given selected_paths, and view_paths, compute per base pair matches
100     //template <class IteratorT>
101     void createLocalAlignment(std::list<ConservedPath>::iterator begin, 
102                               std::list<ConservedPath>::iterator end,
103                               std::list<ConservedPath::path_type>& result,
104                               std::list<std::vector<bool> >& reversed);
105
106     //! run seqcomp and the nway filtering algorithm.
107     /*!analyze will run seqcomp and then the nway algorithm
108      * on whatever sequences have been loaded into this mussa instance.
109      * \throws mussa_analysis_error 
110      */
111     void analyze();
112     /*! Run the nway filtering algorithm, 
113      *  this might be used when changing the soft threshhold?
114      */
115     void nway();
116
117     //! appends a string sequence to the list of the_seqs
118     // void append_sequence(std::string a_seq);
119     //! appends a sequence to the list of the_seqs (makes copy)
120     void append_sequence(const Sequence& a_seq);
121     //! append a sequence to the list of seqs (shared)
122     void append_sequence(boost::shared_ptr<Sequence> a_seq);
123
124     //! Load a sequence from a fasta file and any annotations
125     /*! \param[in] seq_file the full path to the fasta file
126      *  \param[in] annot_file the full path to an annotation file,
127      *             if is an empty string, we won't bother loading anything
128      *  \param[in] fasta_index specify which sequence in a multisequence fasta
129      *             file
130      *  \param[in] sub_seq_start starting slice index to select a subsequence
131      *             use 0 start from the beginning.
132      *  \param[in] sub_seq_end ending slice index to select a subsequence
133      *             use 0 to go to the end.
134      *  \param[in] name sequence name, only used if not null
135      */
136     void load_sequence(boost::filesystem::path seq_file, 
137                        boost::filesystem::path annot_file, 
138                        int fasta_index, int sub_seq_start=0, int sub_seq_end=0,
139                        std::string *name=0);
140     //! allow examining the sequences we have loaded
141     typedef std::vector<boost::shared_ptr<Sequence> > vector_sequence_type;
142     const vector_sequence_type& sequences() const;
143
144     // deprecated - support bridge for python version of mussa
145     // these save & load from the old file format
146     void save_old();
147     void load_old(char * load_file_path, int s_num);
148
149     // manage motif lists 
150     //! add a motif it wont be applied until update_sequences_motif is called
151     void add_motif(const Sequence& motifs, const Color& colors);
152     //! add vector of motifs and colors to our motif collection 
153     /*! this will automatically call update_sequences_motif
154      *  this depends on sets and color maps being unique
155      *  (aka if you add the same item more than once it doesn't
156      *  increase the size of the data structure)
157      */
158     void set_motifs(const std::vector<Sequence>& motifs, 
159                     const std::vector<Color>& colors);
160     //! load motifs from an ifstream
161     /*! The file should look something like
162      *  <sequence> <red> <green> <blue>
163      *  where sequence is a string of IUPAC symbols
164      *  and red,green,blue are a white space separated list of floats
165      *  in the range [0.0, 1.0]
166      */
167     void load_motifs(std::istream &);
168     //! load a list of motifs from a file named filename
169     void load_motifs(boost::filesystem::path filename);
170     //! return our motifs;
171     const std::set<Sequence>& motifs() const;
172
173     //! return color mapper
174     boost::shared_ptr<AnnotationColors> colorMapper();
175
176   private:
177     //! push motifs to our attached sequences
178     void update_sequences_motifs();
179
180     // Private variables
181     // parameters needed for a mussa analysis
182     //! name of this analysis. (will also be used when saving an analysis)
183     std::string analysis_name;
184     //! how many base pairs to include in a sliding window
185     int window;
186     //! how many base pairs need to match order to record a window as conserved
187     int threshold;
188     //! stores current filter used by GUI to change the connections shown
189     int soft_thres;
190     //! which nway comparison algorithm to use.
191     enum analysis_modes ana_mode;
192     double ent_thres;
193     //! should we append _w<window_size> to the saved analysis
194     bool win_append; 
195     //! should we append _t<threshold> to the saved analysis
196     bool thres_append;
197
198     //! sequence data
199     vector_sequence_type the_seqs;
200     //! the seqcomp data
201     std::vector<std::vector<FLPs> > all_comps;
202     //! N-way data, ie the mussa results  
203     NwayPaths the_paths;
204
205     //! motif list
206     std::set<Sequence> motif_sequences;
207     //! color manager
208     boost::shared_ptr<AnnotationColors> color_mapper;
209     //! flag indicating if we have unsaved changes
210     bool dirty;
211
212     // Private methods
213     //! runs all the seqcomps needed to support the nway comparison
214     void seqcomp();
215
216 };
217 #endif