Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import random
 from scipy.stats import entropy as scipy_entropy
 import time
+import seaborn as sns
 
 # --- НАСТРОЙКИ ---
 seqlen = 60
@@ -28,9 +29,7 @@ def find_local_min_runs(profile, min_run=1, max_run=2):
 
 def bio_mutate(seq):
     r = random.random()
-    mutation_type = None
     if r < 0.70:  # Точечная мутация
-        mutation_type = 'Point Mutation'
         idx = random.randint(0, len(seq)-1)
         orig = seq[idx]
         prob = random.random()
@@ -42,20 +41,17 @@ def bio_mutate(seq):
             newbase = random.choice([b for b in bases if b != orig])
         seq = seq[:idx] + newbase + seq[idx+1:]
     elif r < 0.80:  # Инсерция короткого блока
-        mutation_type = 'Insertion'
         idx = random.randint(0, len(seq)-1)
         ins = ''.join(random.choices(bases, k=random.randint(1, 3)))
         seq = seq[:idx] + ins + seq[idx:]
         if len(seq) > seqlen:
             seq = seq[:seqlen]
     elif r < 0.90:  # Делеция
-        mutation_type = 'Deletion'
         if len(seq) > 4:
             idx = random.randint(0, len(seq)-2)
             dell = random.randint(1, min(3, len(seq)-idx))
             seq = seq[:idx] + seq[idx+dell:]
     else:  # Блочная перестановка (инверсия)
-        mutation_type = 'Block Inversion'
         if len(seq) > 10:
             start = random.randint(0, len(seq)-6)
             end = start + random.randint(3,6)
@@ -66,7 +62,7 @@ def bio_mutate(seq):
         seq += random.choice(bases)
     if len(seq) > seqlen:
         seq = seq[:seqlen]
-    return seq, mutation_type
+    return seq
 
 def compute_autocorr(profile):
     profile = profile - np.mean(profile)
@@ -84,12 +80,68 @@ def compute_entropy(profile):
 st.title("🧬 Эволюция ДНК-подобной последовательности")
 st.markdown("Модель визуализирует мутации и анализирует структуру последовательности во времени.")
 
-# Настройка параметров симуляции
-st.sidebar.header("Настройки симуляции")
-steps = st.sidebar.slider("Шаги симуляции", min_value=50, max_value=300, value=120)
-seqlen = st.sidebar.slider("Длина последовательности", min_value=40, max_value=100, value=60)
-min_run = st.sidebar.slider("Мин. длина биомашины", min_value=1, max_value=5, value=1)
-max_run = st.sidebar.slider("Макс. длина биомашины", min_value=2, max_value=10, value=2)
+# Функции для улучшения визуализации
+
+def plot_density(runs, ax, steps):
+    machine_starts = [start for start, _, _ in runs]
+    machine_ends = [end for _, end, _ in runs]
+    timeline = np.zeros(steps)
+    
+    for start, end, _ in runs:
+        timeline[start:end+1] = 1
+    
+    sns.lineplot(x=np.arange(steps), y=timeline, ax=ax, color='darkgreen')
+    ax.set_title("Плотность биомашин по шагам")
+    ax.set_xlabel("Шаг")
+    ax.set_ylabel("Плотность биомашин")
+
+def plot_heatmap(runs, ax, steps):
+    heatmap_matrix = np.zeros((steps, len(runs)))
+    
+    for idx, (start, end, _) in enumerate(runs):
+        heatmap_matrix[start:end+1, idx] = 1
+
+    sns.heatmap(heatmap_matrix, ax=ax, cmap="YlGnBu", cbar=True)
+    ax.set_title("Тепловая карта: Распределение биомашин по времени")
+    ax.set_xlabel("Номер биомашины")
+    ax.set_ylabel("Шаг")
+
+def update_visualization(step, seq, runs, torsion_profile, stat_bist_counts, acorr, steps, lags_shown, ent):
+    fig, axs = plt.subplots(5, 1, figsize=(10, 12))  
+    plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
+
+    axs[0].cla()
+    axs[1].cla()
+    axs[2].cla()
+    axs[3].cla()
+    axs[4].cla()  
+
+    axs[0].plot(torsion_profile, color='royalblue', label="Торсионный угол")
+    for start, end, val in runs:
+        axs[0].axvspan(start, end, color="red", alpha=0.3)
+        axs[0].plot(range(start, end+1), torsion_profile[start:end+1], 'ro', markersize=5)
+    axs[0].set_ylim(-200, 200)
+    axs[0].set_xlabel("Позиция")
+    axs[0].set_ylabel("Торсионный угол (град.)")
+    axs[0].set_title(f"Шаг {step}: {seq}\nЧисло машин: {len(runs)}, энтропия: {ent:.2f}")
+    axs[0].legend()
+
+    plot_density(runs, axs[3], steps)
+    plot_heatmap(runs, axs[4], steps)
+
+    axs[1].plot(stat_bist_counts, '-o', color='crimson', markersize=4)
+    axs[1].set_xlabel("Шаг")
+    axs[1].set_ylabel("Число машин")
+    axs[1].set_ylim(0, max(10, max(stat_bist_counts)+1))
+    axs[1].set_title("Динамика: число 'биомашин'")
+
+    axs[2].bar(np.arange(lags_shown), acorr[:lags_shown], color='teal', alpha=0.7)
+    axs[2].set_xlabel("Лаг")
+    axs[2].set_ylabel("Автокорреляция")
+    axs[2].set_title("Автокорреляция углового профиля (структурность) и энтропия")
+    axs[2].text(0.70, 0.70, f"Энтропия: {ent:.2f}", transform=axs[2].transAxes)
+
+    plot_placeholder.pyplot(fig)
 
 # Кнопка запуска симуляции
 if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
@@ -97,14 +149,12 @@ if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
     stat_bist_counts = []
     stat_entropy = []
     stat_autocorr = []
-    mutation_types = []
 
     plot_placeholder = st.empty()
 
     for step in range(steps):
         if step != 0:
-            seq, mutation_type = bio_mutate(seq)
-            mutation_types.append(mutation_type)
+            seq = bio_mutate(seq)
         torsion_profile = np.array([ANGLE_MAP.get(nt, 0.0) for nt in seq])
         runs = find_local_min_runs(torsion_profile, min_run, max_run)
         stat_bist_counts.append(len(runs))
@@ -112,46 +162,6 @@ if st.button("▶️ Запустить симуляцию"):
         stat_entropy.append(ent)
         acorr = compute_autocorr(torsion_profile)
 
-        # Визуализация
-        fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 8))
-        plt.subplots_adjust(hspace=0.45)
-        lags_shown = 6
-
-        axs[0].cla()
-        axs[1].cla()
-        axs[2].cla()
-
-        axs[0].plot(torsion_profile, color='royalblue', label="Торсионный угол")
-        for start, end, val in runs:
-            axs[0].axvspan(start, end, color="red", alpha=0.3)
-            axs[0].plot(range(start, end+1), torsion_profile[start:end+1], 'ro', markersize=5)
-        axs[0].set_ylim(-200, 200)
-        axs[0].set_xlabel("Позиция")
-        axs[0].set_ylabel("Торсионный угол (град.)")
-        axs[0].set_title(f"Шаг {step}: {seq}\nЧисло машин: {len(runs)}, энтропия: {ent:.2f}")
-        axs[0].legend()
-
-        axs[1].plot(stat_bist_counts, '-o', color='crimson', markersize=4)
-        axs[1].set_xlabel("Шаг")
-        axs[1].set_ylabel("Число машин")
-        axs[1].set_ylim(0, max(10, max(stat_bist_counts)+1))
-        axs[1].set_title("Динамика: число 'биомашин'")
-
-        axs[2].bar(np.arange(lags_shown), acorr[:lags_shown], color='teal', alpha=0.7)
-        axs[2].set_xlabel("Лаг")
-        axs[2].set_ylabel("Автокорреляция")
-        axs[2].set_title("Автокорреляция углового профиля (структурность) и энтропия")
-        axs[2].text(0.70, 0.70, f"Энтропия: {ent:.2f}", transform=axs[2].transAxes)
-
-        # Тепловая карта мутаций
-        fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 2))
-        ax2.imshow([mutation_types], aspect='auto', cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
-        ax2.set_yticks([])
-        ax2.set_xticks(range(steps))
-        ax2.set_xticklabels(range(steps), rotation=90)
-        ax2.set_xlabel('Шаги симуляции')
-        ax2.set_title('Тепловая карта типов мутаций')
-
-        plot_placeholder.pyplot(fig)
-        plot_placeholder.pyplot(fig2)
+        # Обновление визуализаций
+        update_visualization(step, seq, runs, torsion_profile, stat_bist_counts, acorr, steps, 6, ent)
         time.sleep(0.5)