Python「繰り返し処理（while/無限ループ/for/range, リスト内包表記）」の基本と応用

バイオインフォマティクスは、生物学のデータ解析を行うための強力なツールです。特にPythonは、その使いやすさと豊富なライブラリのために、バイオインフォマティクスの分野で広く利用されています。この記事では、Pythonの繰り返し処理の基本から応用までを紹介し、バイオインフォマティクスでどのように活用できるかについて詳しく説明します。

繰り返し処理の基本

繰り返し処理は、プログラムを効率的に実行するための重要な技術です。Pythonでは、繰り返し処理に「whileループ」、「forループ」、「range関数」、「リスト内包表記」が用いられます。それぞれの基本的な使い方を見ていきましょう。

whileループ

whileループは、条件が真である間、繰り返し処理を行います。

# 例: 1から5までの数を表示する
i = 1
while i <= 5:
    print(i)
    i += 1

このコードは、変数iが5以下である限り、iの値を表示し続けます。iが1ずつ増加し、条件が偽になるとループが終了します。

無限ループ

無限ループは、条件が常に真であるため、停止しないループです。通常、特定の条件が満たされたときにループを抜けるためにbreak文が使われます。

# 例: ユーザーが 'exit' と入力するまで続ける無限ループ
while True:
    command = input("Enter command: ")
    if command == "exit":
        break
    print(f"You entered: {command}")

この例では、ユーザーが"exit"と入力するまでループが続きます。break文が実行されるとループが終了します。

forループ

forループは、シーケンス（リストや文字列など）の各要素に対して繰り返し処理を行います。

# 例: リストの各要素を表示する
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

このコードは、リストfruitsの各要素に対して繰り返し処理を行い、それぞれの要素を表示します。

range関数

range関数は、特定の範囲の数を生成するために使用されます。通常、forループと組み合わせて使用されます。

# 例: 0から4までの数を表示する
for i in range(5):
    print(i)

このコードは、0から4までの数を生成し、それぞれの数を表示します。

リスト内包表記

リスト内包表記は、リストを簡潔に生成するための方法です。従来のforループを使ったリスト生成よりも簡潔で読みやすいコードを記述できます。

# 例: 1から10までの数の2乗を含むリストを生成する
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)

このコードは、1から10までの数の2乗を含むリストを生成します。

繰り返し処理の応用

バイオインフォマティクスでは、大量のデータを扱うため、繰り返し処理が頻繁に利用されます。以下に、具体的な応用例を示します。

DNA配列の解析

DNA配列の解析では、繰り返し処理を使って特定のパターンを検出したり、統計情報を収集したりします。

# 例: DNA配列中の特定のヌクレオチドの出現回数を数える
dna_sequence = "AGCTTAGCTAAGCT"
nucleotide_count = {"A": 0, "C": 0, "G": 0, "T": 0}

for nucleotide in dna_sequence:
    if nucleotide in nucleotide_count:
        nucleotide_count[nucleotide] += 1

print(nucleotide_count)

このコードは、DNA配列中の各ヌクレオチド（A, C, G, T）の出現回数を数えます。

配列のGC含量の計算

GC含量は、DNA配列中のGとCの割合を示します。これは遺伝子の特徴を理解するために重要です。

# 例: DNA配列のGC含量を計算する
dna_sequence = "AGCTTAGCTAAGCT"
g_count = dna_sequence.count("G")
c_count = dna_sequence.count("C")
gc_content = (g_count + c_count) / len(dna_sequence) * 100

print(f"GC含量: {gc_content:.2f}%")

このコードは、DNA配列中のGとCの数を数え、GC含量を計算します。

遺伝子発現データの処理

遺伝子発現データの解析では、繰り返し処理を使って大量のデータを効率的に処理します。

# 例: 遺伝子発現データの正規化
expression_data = [100, 150, 200, 250, 300]
max_expression = max(expression_data)
normalized_data = [x / max_expression for x in expression_data]

print("正規化されたデータ:", normalized_data)

このコードは、遺伝子発現データを最大値で割ることで正規化します。

まとめ

繰り返し処理は、バイオインフォマティクスにおいてデータを効率的に処理するための基本技術です。whileループ、forループ、range関数、リスト内包表記を活用することで、複雑なデータ解析を簡潔に行うことができます。この記事で紹介した基本と応用例を参考に、Pythonを使ってバイオインフォマティクスのデータ解析をさらに深めてください。