バイオインフォマティクス実践ガイド

class MethylationAnalyzer:
    """バイサルファイトシークエンシング解析"""
    
    def __init__(self, reference_genome):
        self.reference = reference_genome
        
    def call_methylation(self, bam_file):
        """
        CpGサイトのメチル化率計算
        """
        methylation_levels = {}
        
        for cpg_site in self.get_cpg_sites():
            # メチル化/非メチル化リード数をカウント
            meth_count, unmeth_count = self.count_reads(
                bam_file, cpg_site
            )
            
            # ベータ値の計算
            beta = meth_count / (meth_count + unmeth_count)
            methylation_levels[cpg_site] = beta
            
        return methylation_levels

class MultiOmicsIntegrator:
    """マルチオミクスデータ統合"""
    
    def __init__(self):
        self.omics_layers = {}
        
    def add_omics_layer(self, name, data):
        """オミクス層の追加"""
        self.omics_layers[name] = data
        
    def integrate_by_mofa(self):
        """
        MOFA（Multi-Omics Factor Analysis）による統合
        """
        # 因子分析による潜在因子の抽出
        factors = self.extract_factors()
        
        # 各オミクス層の寄与度評価
        contributions = self.evaluate_contributions()
        
        return factors, contributions

class TimeSeriesOmics:
    """時系列オミクスデータ解析"""
    
    def fit_temporal_model(self, expression_matrix, time_points):
        """
        スプライン回帰による時間変化モデリング
        """
        from scipy.interpolate import UnivariateSpline
        
        temporal_profiles = []
        
        for gene in expression_matrix:
            # スプラインフィッティング
            spline = UnivariateSpline(
                time_points, gene, s=0.5
            )
            temporal_profiles.append(spline)
            
        return temporal_profiles