Python3〜オブジェクト指向の「継承」とは？

バイオインフォマティクスの分野では、膨大なデータを効率的に処理するスクリプトやプログラムを作成する必要があります。そのためには、再利用可能で保守性の高いコードを書くことが重要です。Pythonは、シンプルでありながら強力なオブジェクト指向プログラミング（OOP）をサポートしており、その中心的な機能の一つが「継承」です。

本記事では、継承の基本概念から応用例までをバイオインフォマティクスに関連付けて解説します。

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継承とは？

「継承」とは、既存のクラス（親クラス）を基にして新しいクラス（子クラス）を作成する仕組みです。子クラスは、親クラスの属性やメソッドを引き継ぐため、既存のコードを再利用しながら新たな機能を追加できます。

継承の基本構文

以下は、継承を利用した簡単な例です。

# 親クラス
class Sequence:
    def __init__(self, seq):
        self.seq = seq

    def get_length(self):
        return len(self.seq)

# 子クラス
class DNASequence(Sequence):
    def get_gc_content(self):
        g = self.seq.count('G')
        c = self.seq.count('C')
        return (g + c) / len(self.seq) * 100

ここでは、Sequenceクラスが親クラスで、DNASequenceクラスが子クラスです。DNASequenceはSequenceクラスのget_lengthメソッドを継承し、新たにget_gc_contentメソッドを追加しています。

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バイオインフォマティクスでの基本的な利用例

DNAとRNAの共通機能のモデリング

DNAやRNAといった配列データは、塩基の長さや塩基種別に基づく共通の操作が求められます。その際、親クラスに共通処理を定義し、DNAやRNAのような子クラスで特有の機能を実装できます。

class Sequence:
    def __init__(self, seq):
        self.seq = seq.upper()

    def get_length(self):
        return len(self.seq)

    def is_valid(self):
        raise NotImplementedError("このメソッドは子クラスで実装する必要があります。")

class DNASequence(Sequence):
    def is_valid(self):
        return all(base in "ATCG" for base in self.seq)

    def transcribe(self):
        return self.seq.replace('T', 'U')

class RNASequence(Sequence):
    def is_valid(self):
        return all(base in "AUCG" for base in self.seq)

この例では、Sequenceクラスが基本構造を提供し、DNASequenceとRNASequenceがそれぞれ特有のメソッドを実装しています。これにより、共通部分のコードを再利用しながら、配列種別に応じた処理を柔軟に行えます。

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応用：進化的アルゴリズムでの利用

バイオインフォマティクスでは、進化的アルゴリズムを用いて遺伝子配列の最適化や比較を行うことがあります。この際に継承を活用することで、異なるアルゴリズムを統一的なインターフェースで扱うことが可能です。

親クラスでアルゴリズムの基本構造を定義

class EvolutionaryAlgorithm:
    def __init__(self, population):
        self.population = population

    def select(self):
        raise NotImplementedError("子クラスで実装してください。")

    def crossover(self):
        raise NotImplementedError("子クラスで実装してください。")

    def mutate(self):
        raise NotImplementedError("子クラスで実装してください。")

子クラスで特定のアルゴリズムを実装

import random

class GeneticAlgorithm(EvolutionaryAlgorithm):
    def select(self):
        return random.sample(self.population, 2)

    def crossover(self, parent1, parent2):
        crossover_point = random.randint(1, len(parent1) - 1)
        return parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]

    def mutate(self, sequence, mutation_rate=0.01):
        sequence = list(sequence)
        for i in range(len(sequence)):
            if random.random() < mutation_rate:
                sequence[i] = random.choice("ATCG")
        return ''.join(sequence)

これにより、GeneticAlgorithmクラスは親クラスのEvolutionaryAlgorithmを継承し、選択、交叉、突然変異の具体的なアルゴリズムを実装しています。

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実践例：配列処理パイプラインの構築

配列フォーマットの統一

多様なデータフォーマット（FASTAやFASTQなど）を統一的に扱う場合、継承を利用してそれぞれのフォーマットに特化したクラスを作成できます。

class SequenceParser:
    def parse(self, file):
        raise NotImplementedError("子クラスで実装してください。")

class FASTAParser(SequenceParser):
    def parse(self, file):
        sequences = {}
        with open(file, 'r') as f:
            current_seq = ""
            current_id = ""
            for line in f:
                if line.startswith('>'):
                    if current_id:
                        sequences[current_id] = current_seq
                    current_id = line.strip()
                    current_seq = ""
                else:
                    current_seq += line.strip()
            if current_id:
                sequences[current_id] = current_seq
        return sequences

class FASTQParser(SequenceParser):
    def parse(self, file):
        sequences = {}
        with open(file, 'r') as f:
            while True:
                id_line = f.readline().strip()
                seq_line = f.readline().strip()
                plus_line = f.readline().strip()
                qual_line = f.readline().strip()
                if not id_line:
                    break
                sequences[id_line] = seq_line
        return sequences

パイプラインでの統一処理

異なるフォーマットを扱う際にも、親クラスのインターフェースを利用して統一的な処理が可能です。

def process_file(parser, file):
    sequences = parser.parse(file)
    for seq_id, sequence in sequences.items():
        print(f"{seq_id}: {sequence[:10]}...")

使用例：

fasta_parser = FASTAParser()
process_file(fasta_parser, "example.fasta")

fastq_parser = FASTQParser()
process_file(fastq_parser, "example.fastq")

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まとめ

Pythonの継承を活用することで、バイオインフォマティクスにおけるコードの再利用性や可読性を大幅に向上させることができます。

それによって、配列操作や進化的アルゴリズムの設計、データフォーマットの統一処理など、多岐にわたる場面で応用可能です。

継承を効果的に活用し、複雑なバイオインフォマティクスの課題をシンプルかつ効率的に解決していきましょう〜！！