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Dockerfile

+FROM python
+
+RUN pip install --upgrade pip
+
+RUN pip install mathutils numpy matplotlib

Main.py

+from RotTable import *
+from Traj3D import *
+
+import argparse
+parser = argparse.ArgumentParser()
+parser.add_argument("--filename", help="input filename of DNA sequence")
+parser.parse_args()
+args = parser.parse_args()
+
+def main():
+
+    rot_table = RotTable()
+    traj = Traj3D()
+
+    if args.filename:
+	    # Read file
+	    lineList = [line.rstrip('\n') for line in open("plasmid_8k.fasta")]
+		# Formatting
+	    seq = ''.join(lineList[1:])
+	    traj.compute(seq, rot_table)
+    else:
+        traj.compute("AAAGGATCTTCTTGAGATCCTTTTTTTCTGCGCGTAATCTGCTGCCAGTAAACGAAAAAACCGCCTGGGGAGGCGGTTTAGTCGAAGGTTAAGTCAG", rot_table)
+
+    print(traj.getTraj())
+
+    if args.filename:
+        traj.draw(args.filename+".png")
+    else:
+        traj.draw("sample.png")
+
+
+if __name__ == "__main__" :
+    main()

README.md

+# ST2 (Théorie des Jeux) - EI Algorithmique Génétique
+
+![CentraleSupelec Logo](https://www.centralesupelec.fr/sites/all/themes/cs_theme/medias/common/images/intro/logo_nouveau.jpg)
+
+## Contexte
+Toutes les cellules qui constituent la vie sur Terre comportent en elles une ou plusieurs molécules d'ADN qui sont le support de l'information génétique. Ces molécules, plus ou moins longues, sont composées d'une succession de nucléotides (ou bases : A, C, G et T) qui interagissent avec de nombreux éléments cellulaires et dont le positionnement dans l'espace joue un rôle important dans l'adaptation de la cellule à son environnement (chaleur, famine, stress...). Si les séquences d'ADN sont aujourd'hui très largement étudiées à travers leur séquence textuelle (succession de A, C, G et T), il est très instructif de les étudier à partir de leur trajectoire tri-dimensionnelle. En 1993, des biopysiciens ont établi un modèle de conformation 3D qui permet de transformer une suite de nucléotides (sous forme de lettres) en une trajectoire tri-dimensionnelle. Dès lors, il est possible de représenter toute séquence textuelle d'ADN en une trajectoire 3D.
+
+## Problématique
+Ce modèle ayant été développé pour de courtes séquences d'ADN nu, il ne prend pas en compte toutes les caractéristiques d'une longue chaîne au sein de la cellule (surenroulements, nucléosomes, interactions longue distance...). Par exemple, si on observe un chromosome bactérien (longue séquence d'ADN constituant une bactérie) ou un plasmide (petite séquence présente au sein des bactéries), on s'aperçoit que ce chromosome ou ce plasmide est circulaire, i.e. les deux extrémités ont été "collées" l'une à l'autre. Le modèle pré-cité ne rend pas compte de ce phénomène lorsque l'on représente la trajectoire 3D d'un chromosome bactérien ou d'un plasmide.
+
+## Énoncé
+L'objectif de ce projet est de modifier le modèle de conformation 3D donné afin de rendre un plasmide circulaire. Pour cela, un algorithme génétique sera développé en Python et structuré en classes (programmation orientée objet).
+
+Le projet est à réaliser en groupes d'environ cinq personnes.
+
+## Livrables
+
+- le **code source** du programme avec son manuel utilisateur,
+- un **rapport** décrivant le fonctionnement global de l'algorithme, la structuration du code ainsi que les paramètres choisis et les stratégies mises en place.
+
+## Évaluation
+
+Seront évalués :
+
+- la pertinence des choix effectués pour concevoir l'algorithme (paramètres, stratégies),
+- la qualité du code (structuration, optimisation, commentaires),
+- les résultats (qualité de la fermeture du chromosome étudié, temps d'exécution moyen...),
+- la qualité et la clarté de la présentation orale du projet.
+
+## Ressources
+
+Sont fournis :
+
+- le fichier <tt>Traj3D.py</tt> implémentant le moteur de calcul d'une trajectoire 3D,
+- le fichier <tt>Rot_Table.py</tt> contenant la table de rotations nécessaires au calcul d'une trajectoire 3D (ce fichier devra être modifié),
+- le fichier <tt>Main.py</tt> illustrant un exemple d'utilisation de la classe Traj3D,
+- deux fichiers <tt>.fasta</tt> contenant les séquences de deux plasmides de longueur différente (8 000 dans un cas et 180 000 dans l'autre).
+

RotTable.py

+import mathutils
+import math
+
+class RotTable:
+    """Represents the rotation table"""
+
+    __ORIGINAL_ROT_TABLE = {\
+        "AA": [35.62, 7.2, -154, 0.06, 0.6, 0],\
+        "AC": [34.4, 1.1, 143, 1.3, 5, 0],\
+        "AG": [27.7, 8.4, 2, 1.5, 3, 0],\
+        "AT": [31.5, 2.6, 0, 1.1, 2, 0],\
+        "CA": [34.5, 3.5, -64, 0.9, 34, 0],\
+        "CC": [33.67, 2.1, -57, 0.07, 2.1, 0],\
+        "CG": [29.8, 6.7, 0, 1.1, 1.5, 0],\
+        "CT": [27.7, 8.4, -2, 1.5, 3, 0],\
+        "GA": [36.9, 5.3, 120, 0.9, 6, 0],\
+        "GC": [40, 5, 180, 1.2, 1.275, 0],\
+        "GG": [33.67, 2.1, 57, 0.07, 2.1, 0],\
+        "GT": [34.4, 1.1, -143, 1.3, 5, 0],\
+        "TA": [36, 0.9, 0, 1.1, 2, 0],\
+        "TC": [36.9, 5.3, -120, 0.9, 6, 0],\
+        "TG": [34.5, 3.5, 64, 0.9, 34, 0],\
+        "TT": [35.62, 7.2, -154, 0.06, 0.6, 0]\
+        }
+
+    def __init__(self):
+        self.__Rot_Table = {}
+        for dinucleotide in RotTable.__ORIGINAL_ROT_TABLE:
+            self.__Rot_Table[dinucleotide] = RotTable.__ORIGINAL_ROT_TABLE[dinucleotide][:3]
+
+
+
+    ###################
+    # WRITING METHODS #
+    ###################
+
+
+    ###################
+    # READING METHODS #
+    ###################
+
+    def getTwist(self, dinucleotide):
+        return RotTable.__ORIGINAL_ROT_TABLE[dinucleotide][0]
+
+    def getWedge(self, dinucleotide):
+        return RotTable.__ORIGINAL_ROT_TABLE[dinucleotide][1]
+
+    def getDirection(self, dinucleotide):
+        return RotTable.__ORIGINAL_ROT_TABLE[dinucleotide][2]
+
+    ###################

Traj3D.py

+#For computing
+import mathutils
+import math
+
+#For drawing
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
+from matplotlib import collections  as mc
+
+
+class Traj3D:
+    """Represents a 3D trajectory"""
+
+    # Vertical translation (elevation) between two di-nucleotides
+    __MATRIX_T = mathutils.Matrix.Translation((0.0, 0.0, 3.38/2.0, 1.0))
+
+    def __init__(self):
+        self.__Traj3D = {}
+
+    def getTraj(self):
+        return self.__Traj3D
+
+    def compute(self, dna_seq, rot_table):
+
+        # Matrice cumulant l'ensemble des transformations géométriques engendrées par la séquence d'ADN
+        total_matrix = mathutils.Matrix()
+
+        # On enregistre la position du premier nucléotide
+        self.__Traj3D = [mathutils.Vector((0.0, 0.0, 0.0, 1.0))]
+
+        matrices_Rz = {}
+        matrices_Q = {}
+        # On parcourt la sequence, nucléotide par nucléotide
+        for i in range(1, len(dna_seq)):
+            # On lit le dinucleotide courant
+            dinucleotide = dna_seq[i-1]+dna_seq[i]
+            # On remplit au fur et à mesure les matrices de rotation
+            if dinucleotide not in matrices_Rz:
+                matrices_Rz[dinucleotide] = mathutils.Matrix.Rotation(math.radians(rot_table.getTwist(dinucleotide)/2), 4, 'Z')
+                matrices_Q[dinucleotide] = \
+                    mathutils.Matrix.Rotation(math.radians((rot_table.getDirection(dinucleotide)-90)), 4, 'Z') \
+                    @ mathutils.Matrix.Rotation(math.radians((-rot_table.getWedge(dinucleotide))), 4, 'X') \
+                    @ mathutils.Matrix.Rotation(math.radians((90-rot_table.getDirection(dinucleotide))), 4, 'Z')
+
+
+            # On calcule les transformations géométrique selon le dinucleotide courant, et on les ajoute à la matrice totale
+            total_matrix =  total_matrix @ \
+                self.__MATRIX_T \
+                @ matrices_Rz[dinucleotide] \
+                @ matrices_Q[dinucleotide] \
+                @ matrices_Rz[dinucleotide] @ \
+                self.__MATRIX_T
+
+            # On calcule la position du nucléotide courant en appliquant toutes les transformations géométriques à la position du premier nucléotide
+            self.__Traj3D.append(total_matrix @ self.__Traj3D[0])
+
+
+    def draw(self, filename):
+        xyz = np.array(self.__Traj3D)
+        self.__Traj3D = []
+        x, y, z = xyz[:,0], xyz[:,1], xyz[:,2]
+        fig = plt.figure()
+        ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
+        ax.plot(x,y,z)
+        plt.show()
+        plt.savefig(filename)

plasmid_8k.fasta

+>CP023830.1 Escherichia coli strain 4/4 plasmid p4_4.4, complete sequence
+AAAGGATCTTCTTGAGATCCTTTTTTTCTGCGCGTAATCTGCTGCCAGTAAACGAAAAAACCGCCTGGGG
+AGGCGGTTTAGTCGAAGGTTAAGTCAGTTGGGGACTGCTTAACCGGGTAACTGGCTTGGTGGAGCACAGA
+TACCAAATACTGTCCTTCTAGTGTAGCCGCAGTTAGGCCACCACTTCAAGAACTCTTAATATCTCAATCC
+ACCTTGTCCAGTTACCAGTGGCTGCTGCCAGTGGCGCTTTGTCGTGTCTTACCGGGTTGGACTCAAGACG
+ATAGTTACCGGATAAGGCGCAGCGGTCGGGCTGAACGGGGGGTTCGTGCACACAGCCCAGCTTGGAGCGA
+ACGACCTACACCGAGCCGAGATACCTACAGCGTGAGCTATGAGAAAGCGCCACGCTTCCCGAAGGGAGAA
+AGGCGGACAGGTATCCGGTAAGCGGCAGGGTCGGAACAGGAGAGCGCACGAGGGAGCTTCCAGGGGGAAA
+CGCCTGGTATCTTTATAGTCCTGTCGGGTTTCGCCACCTCTGACTTGAGCGTCGATTTTTATGATGCTCG
+TCAGGGGGGCGGAGCCTATGGAAAAACGCCAACGGCGCAGCCTTTTCCTGGTTCTCGTTTTTTGCTCACA
+TGTTTCTTTTGGCGTTATCCCCTGATTCTGTGGATAACCGCATCTCCGCTTTTGAGTGAGCAGACACCGC
+TCGCCGCAGCCGAACGACCGAGTGTAGCGAGTCAGTGAGCGAGGAAGCGGAAGAGCGCCGGAACGTGCAT
+TTTCTCCTTACGCATCTGTGCGGCATTTCACATCGGACATGGTGCGCTTTCCATACAATTCGTACTGATG
+CCGCATAGTTAAGCCAGTATACACTCCGCTATCGCTACGTGACTGGTTCAGGGCTTCGCCCCGAAACCCC
+CTGACGCGCCCTGAGGGGCTTGTCTGCTCCCGGCATCCGCTCACAGACAAGCTGTTACCGTCTCCGGGAG
+CTGTATGTGTCAGAGGTTTTCACCGTCATCCCCGAAGCGTGCGAGGCAGCTGCGGTAAAGCTCGTCGGCG
+TGGTCGTGAAGTGATTCACAAATATCGGCCTGTTCATCTGCGTCCAGTTCGTTGAGTTTCTCCAGCAGCG
+TTAATGTCTGGCTTCTGATAAAACGGGCCATGTTAAGGGCGGTTTTTTCCTGTTTAGTCACTGATGCCTC
+CGTGTAAGGGGGATTTCTGTTTTATGGGGTAATGATACCGATGAAACGCGAGAGGATGCTCACCATACGG
+GTTACTGATGATGAACATGCCCGGTTACTGGAACGCTGTGAGGGTAAACAGCTGGCGGTATGGATGCGGC
+GGGTCTGCCTGGGTGAGCCGGTTGCACGCTCCGGGAAGCTGCCGACACTGGCACCGCCGTTACTGCGTCA
+GCTGGCCGCCATCGGGAATAACCTGAATCAGACAGCGAGGAAGGTGAACAGCGGGCAGTGGTCTTCCGGT
+GATCGGGTTCAGGTGTTGGCTGCGCTGATGGCCATCGGGGAGGAGCTGCGTCGGCTGCGTCTGGCCGTCA
+GGGAACAGGGCGCGCGGGATGATTGTTAAATTTCATGCCAGGGGAAAAGGCGGTGGCAGTGGTCCGGTTG
+ATTACCTGCTGGGAAGGGAGCGAAACCGGGAAGGGGCAACGGTGCTTCAGGGTAATCCGGAAGAAGTCCG
+GGAACTCATCGATGCCACGCCATTTGCGAAGAAATACACGTCAGGTGTTCTGTCGTTCGCGGAGAAGGAG
+CTGCCGCCGGGAGGACGTGAAAAGGTGATGGCGAGCTTTGAGCGTGTACTGATGCCCGGTCTCGAAAAGA
+ATCAGTACAGCATCCTGTGGGTGGAGCACCAGGACAAGGGACGGCTTGAGCTGAATTTTGTCATTCCGAA
+CATGGAGCTACAGACCGGAAAACGCCTCCAGCCGTACTACGACCGGGCAGACAGGCCGAGAATTGATGCC
+TGGCAGACGCTGGTGAATCACCATTACGGGCTGCATGACCCCAACGCCCCGGAGAACCGCCGGATACTGA
+CTCTCCCTGATAACCTGCCGGAAACGAAACAGGCGCTTGCAGAGAGCGTCACACGCGGGATAGACGCTCT
+TTATCATGTCGGGGAGATAAAAGGTCGTCAGGATGTGATTCAGGCGCTCACAGAGGCAGGGCTTGAAGTG
+GTCAGGGTGATGCGAAGCAGTATCAGCATTGCAGACCCGAACGGTGGGAAGAATATCAGGCTGAAAGGAG
+CATTTTATGAGCAATCTTTTACAGACGGGCGCGGAGTTCGAGAAAAAGCTGAAAGAGAGAGCCGAATCTA
+CAGAGACAATGCTGAACGACGAGTTCAGCAAGCTCGAAAAATCTGTAAGCAAGGCTGTGACATCAAACGA
+GACGAAAATCAAAGACGCTATAGCCCTGTTCACAGCTTCGACAGAGGAATCACTGAAAAAACACCGGGAA
+GGGGTGAAAGAGGCGATGATGCAGCACAGGAAGGACGTGTTAAAGCTGGCAGGGAATACGGGCATGATGT
+TACTGGGGATGGTCCTTTTCCTGTTTACCGTGAGTGGCGGGACGCTCTGGTATCTTGGCGGGATGATACA
+GGCGAACCTGGAAGAAATCAGGATACAGGAAGAAACATTGCAGAAACTGAACGCGAAGACATGGGGCGTG
+GAGTTTGTGCAGGACGGGAGAAGGAAATTTCTGGTTATCCCTCAGGGGAAATCGGCAACGGTGATTCCCT
+ATCAGGGGAAGGACTGGGTACAACTGACGGAGTGACACAGAGTGACGGAGCTGGAAAGACATTTGCTGAA
+CGCCTTAGAGCAACTGCAACAGGACTATATGCAGCGGCTGAACGAATGGGAGAGCGCCTTCGTGGAATTG
+CAGAAAATGTTTTCGCTTACGCAACGGGACAACGCGATGCTGAACGAGCGGGTCATGCAGTTGAGTCAGC
+AGGTGCAGCACTTGAGCGAGCAGACAGAACGCTTGAGCCAGTTATACAGCGAGAACAGGAGATAAGGGAT
+GAACGGCTGATACAGGAACGCGAACATGAGTTATCCCTGGAGCGTGAGCGCCAGCTGGAAATACAGGAAC
+GGACACAGGATGGCCCTTCGCTGGGATGGTAATCAGAGACAGGCTAAAATGTTGTCAGCGCGTTTCCGGT
+GCATTTTTTGGGATAATGGTTGGTTCGGGGGCACCGGGAACGCGCTTCAGTCAGACCTTGCTGAAAACAC
+AGGAACGCGTTAAAACGCATACGGGCGCGATTCTGGTGTGTCTTTTGTTGCTGTGTTTTGCCTCTATTGC
+CAGATCGCGCTCATTCCCCTGAACTTCTGTTTTCCCGCTCCGGTCCCCGTCTTCTTCGCTTCCGAAAGCA
+TGAAAAAAATCCGTTTCAGCTGTCTCTGGCTGGCAATTCCTGCGTGATTCACATGGCTGCATAGCTATGC
+ATGTGGTTAAAATTTACCGGGTGCGATCGCGGCAGTTTTTCGGGTGGTTTGTTGCCATTTTTACCTGTCT
+GCTGCCGTGATCGCGCCGAACGCGTTTCAGCGGTGCGTACAATAAGGGATTATGGTAAATTATCTTGTTC
+CTTAGAGAATGATTTGAGGTGGTATCCTGCACTTATTTAAATATGCTTGCTTGGGAAATTCCAGGTTGCA
+GTATGGTTGAGTTGTAATTTTCCTATGATAGGAAAAATGTTATATTATTAATTTATTTGTGAGGCTTCAT
+AAAGAATGAAAATTTCTGATATTGAAAAAAACATATATAAAGGACTAGCTGAATTTATTTCACAAAAAAT
+CAGAGATGAACATGATATATGCCTTGGACAGTTTGAATCAGAGGAATTACTTGATGAGATTCTTAAAAGA
+GTAATCCCAGTCATATATAATGTGGCTATTGATGATGCTATAAAATCAGTAAGGAATGTTGGGGATAGAT
+TAGAGGAGGAATTAGATATGAGGAAGGTAGTGTGACTAATTTTAAATCAGACTTAAATCTAATAAGAAAA
+GAATGGTATAATGCATTTTATTCAGGTAATACTGAAATGCTAGATTACTTGGAAGCTGATTGGTTTATTT
+CAACAAATGGTCAAAAAGTTATCTATAAAAAACATCAGTTACGAAAGATTGATATGCGTCCAGCGAGGAT
+TTTACCTAGCATAGAAAGATATGAATATGAGGTCGTAATGCGTGAGTTTAAAGGCATTGCTTGTGTTTCA
+GGGAAAGCTGAAATAAAGCAAAATGATGGAAATATATTAATGGCTTTTATTGAGAATTGGATAAAGGTTA
+ATGGTGGATGGAAAATGCAGTTTATATCGTATGAAAAAATCTAAGGGGAAGCCCCCTTAGATTAATGGTT
+ATATATGTTCAAGTTTTATTTTTTTATAGCGATAAGTTCTGCTTTGAGCTTTAAGCATGTTTTCTGCAAA
+CTGAATATCAAAACTATTTATAGCATTAGTTATTATAGTTTTTATTTTTTCTTTATCAGATAATGAATCA
+CCATGCTCTATAGGTTCCCGCATATATGGATTGTTTTTTAATTCATCAAATAATGTTTTAAATAGTTCTA
+ATCGACGAGGTCTTATAACTGTAAAAGATATATGAAGAGAGTGTTTGCTCTGAGTCGTAACATTGTGCCA
+GTATCCAGCAGGAAGATATATGGCCTGACCTGGGGTTATATCAAACTCATAATCTGGGGAGGTATTAGGT
+GGTAGATAATCGAAGCTTCTTTCATCTTCGAGAGGGTATGAATAGGTAGGGTTGTAAACTTTCCATTTTT
+TTATTCCCTCAATTTGAACAGCTATTACATCATGATTGTCAAAATGAAGCCCAAAGCTTGGTGTTGCTGT
+AAATGCAGCATATAGATTAGCACTACATGTACATTCTAACTCTTTAGATAACCATAGTCTGCTTTCATCT
+ACAGATTCAAAGAATGACTGGCATCGATCTACTATAAGGGTTGCGCCATCACGTAAGCATTTATATAGCT
+GATGGCGATTTATATGTGGTGTTCTATCGCCTGTTTGGCTATATGTGTATCTTATAAATCCTTTATACCC
+CCTAATTTCGGGAAAGTTGTCATTTGCCATTCTAACTCTAGGATAGTGCAATATATCTTTTTCAAGCAAT
+TTATTAAGATCATTCCAGTTGATTAAGTTTTTATAATTAACATCCGTGAATACAAACGGATATTTCTGGA
+AATTATATTTCTTAAATTTTTCTATGATTTCCTTTTTTATAAGATTATTCATTTTTAAACCTCATGTTTT
+GTGATATCTATAATCTGTGCTTTAGGTATATTATTTATAAGTTGTTCATCATGAGATATAACAATGATAT
+GCTTTTCCTTGTTTTCCTCTTTTATATAATCACTGATTATTTTTATACCAAGTGAATCAAACCCTTTTGT
+CGGTTCATCGAAAATAATCAAGTCTACGTTTTTTCCAGATGTAAGAGATACTCCTAATTTTTGTTTTTGT
+CCACCAGATAAATTATGTCCGTAACCTTTGATCTCATAATCTAGTGGTTTGTCGAACTTAAATCTGTGTA
+GCAGCTTTTTAATTGTATTTAAATTATTAATGCCGGAATAATGTAATATATTTTCCTCTATAGTTCCAGG
+CATGAGATCTAGATCTTGAGGAACGTATAAGACATTAACAAAAGGAGAATTTGCTTTTTCTTGTTGTATC
+CCATTGATTTTTATTGTGTTTTCTTCTGTTGTTATATTGCCAGAGAGAATTTTTGCAATAGTTGTTTTTC
+CCGAACCATTCTCACCGGTTATAAAGGTAACAACGCCTTTTGTTAATATTAATTTATGGTTGAATGATTT
+GTTGTATATTTCAATATTGCAAATATTGTCTTTTACATGAAGATATTGCTTGTCTGTGTAATTTGTTTTT
+TTTATGTCGTTTATTTCGGCACAGTATAAATCAATTTCTGTTCTTGCCATTTTTATTTGTCTAAATAGAT
+AACCAATGCGATTTAATGGGAGAAAAACTTGGAATAAAAAAGTGGCAAGCATAATAATACTACCACGGCT
+TGCTCTACCATGAAGAAACATCCAGTATGCTGATAGGATAATCAGACTACTAAAAATGACTGAAAGAAAA
+GCGGAGCTGATACCAAACAGGAAAAATTCATTATTTACTTTTCTTTGTTTTTCTGAATGTGTATTTACAG
+CTTGAATTACTCGTTTACGACTTTTATCCGTGGTATGGAAAGCTTTATCCATAGGATACATGTGCATCAT
+ATCAAACATTCTTCCAGATGCGAATTTGGAGCTAAGTGCAACTGATTTCATCATTGGAAATCTACGTTGT
+GTCATTTTTATGACAAATATTATATAGATTGCCATTATTATTATAAACTCAATGGCTATTAATGTATTAA
+CACTTATACAAATTGTTATGATTATTCCAATCATTTGTATTAATAATGGTACTACATCAGAACATATTGT
+ATAAAATAATGATGATGCAGAAGAAAGCATGCTTTCTATAACCTTATTTAGTTCTCCTTTATTTTTCTTT
+AAAAAATGCTCTTGGTGAGAATTTTGTATATTATCAATAACTTGCTCTCTAAGCTTTACAGATAATTCTA
+TATTTGTTTTTTGAGTCAAGTATTCCGATATGCTATATCCAGCAGGCATAAGGAATCTAATTGATAAGAA
+ACATGCTATAAATATTAATAATGAGTTTATTTCTCCTATTGAATCTTTATTGTCAATAACTGTTTTTATT
+AAATATCCGAATAGAACGAAAAGAAAACTACTTATAGTTGATAATAATATAATAAAAAACAAATTACATT
+TATTAAATGTGATGATGTACTTTTCAATAAAATTCAATTTATAATCCTTAAAGCCCGTATATTACGGGCT
+TTATGTTATCTAGAATTACATGAGCACCCAGCGCCACATCCTTTACCGCTGCAACCACAAACAGAACCAT
+TATCATTCCAAACATCTTTTCGCATTATTATTTTTACAAATTCTGCGGCTGGAAGGTGAGTGATACTCTT
+TACTTTTTCGATGTAAGAATCACTGGATATGGATTCTTTTGGAATTCTTATAGTATTAATGTTCTTTATG
+CTGTATCTTACAGCATAATCACCATACCACTTTGCGACAGTTTCATGACCTAGGTAAAAAGCGATTTTTT
+CAATTTGATTTTTATATTCGTTAAAACGATATTCTTGGAATGTTATACCATGCTCATTAACATGCCTTAT
+CTCATTTTTTAGCATGTCATTTGTATTTGGATAATGGTGGAGGTAAGCACCAAGATATTTTTCACAAAAG
+CTGGTATAAGCATCTGTAAATTGAATAAACGTATGCCACATTTCATCTATAATTTGTAATTGCTCGTGAA
+CTTTTATATTGTAGCATTCCGTTAGGCATGTTGAGGCTAGCCAGATGAATTTCTTTGTTTCATTAAAGAT
+ATCATCAGCTTCTTCTGGTGTTACATTCCATTCTTTACGAAATTTTAGAAGAACATCATCATTGTGATAA
+CTCATGATATCTTCTAATGAGCTAACATTATGAACTTTTGCATAAGAACTGCTGTTCATCTTATGTTGTA
+GCATAACACCCCCAATTATATATTTGAATGTAGATGAGAATAGTTATCATTTGTTATGGTATTGTTAAAT
+TTGTGCTTGTGTCAATATGCCTAATTCTATAAATGAGATAGTAATCAAGTTTTTTAATGGTTATAGGATC
+CATTAGTAATACAAGGTTTTTGCAGCCAGTTTTTACGGGTAGGGGCTGCAAGGAAAACAAAATTTTCCCA
+CTCTAAGAGAAGAGAATTGAGTTGGTTGAATGAGTGGATGCATCTAGGGCCGCTAATTCACCGAGTGTAA
+AGGCTGTACGAAATGTGTTGCAGTCCGATAATAGCCCCCTCCATTGACGTTTTACACATGTGTTGTAGGT
+TCCAGGAGTGGGCGGATCTCAAAAAGATC