picme

PicMe ist ein Python-Paket, Programme zu schätzen und zu plotten phylogenetische Aussage für große Datenmengen enthält.
Installation
Für den Moment ist der einfachste Weg, um das Programm zu installieren:
git clone git: //github.com/faircloth-lab/picme.git / path / to / PicMe
So führen Sie Tests:
cd / path / to / PicMe /
python-Test / test_townsend_code.py
Nutzung
Die estimate_p_i.py Code ruft eine Stapeldatei für hyphy, die in templates / ist. Diese Datei muss in der gleichen Position in Bezug auf, wo immer Sie estimate_p_i.py setzen. Wenn Sie wie oben verdünnt zu installieren, werden Sie in Ordnung sein, für den Moment.
Laufen:
cd / path / to / PicMe /
python picme_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - Ausgangs output_directory
& Nbsp; - Epochen = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - mal = 37,93,100,170
& Nbsp; - Multiprocessing
--multiprocessing ist optional, ohne sie wird jedes Locus nacheinander ausgeführt werden.
Wenn Sie bereits die obigen Ergebnisse und gespeichert, um Ihre Ausgabe-Ordner ausgeführt haben (siehe unten), können Sie die bereits bestehenden Website-Rate Datensätze statt der Schätzung diejenigen wieder zu verwenden:
python picme_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - Ausgangs output_directory
& Nbsp; - Epochen = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - mal = 37,93,100,170
& Nbsp; - Multiprocessing
& Nbsp; - Website-Angebote
Ergebnisse
PicMe schreibt Ergebnisse in einer SQLite-Datenbank im Ausgabeverzeichnis Ihrer Wahl. Dieses Verzeichnis enthält auch Website Rate Dateien im JSON-Format für jeden Locus durch picme_compute.py übergeben.
Sie können die Ergebnisse in der Datenbank zugreifen, wie folgt. Weitere Beispiele, darunter Zeichnen Sie in der Dokumentation
- Kurbel sqlite:
& Nbsp; sqlite3 output_directory / phylogenetischen-informativeness.sqlite
- Angebot integrierter Daten für alle Epochen:
& Nbsp; Wählen locus, Intervall, pi von Loci, Intervall, wo loci.id = interval.id
- Angebot integrierter Daten für eine bestimmte Epoche:
& Nbsp; Wählen locus, Intervall, pi von Loci, Intervall
& Nbsp; in dem Intervall = '95 -105 'und loci.id = interval.id;
- Holen Sie sich die Anzahl der Loci mit max (PI) in verschiedenen Epochen:
& Nbsp; erstellen temporäre Tabelle max als select id, max (pi) als max von Intervallgruppe von id;
& Nbsp; erstellen temporäre Tabelle t als Auswahl interval.id, Intervall, max von Intervall, max
& Nbsp; wo interval.pi = max.max;
& Nbsp; Wählen Sie Intervall, COUNT (*) von t-Gruppe durch Intervall;
Unter Berufung PicMe
Bitte bei der Verwendung PicMe, zitieren:
- Faircloth BC, Chang J, Alfaro ME: PicMe ermöglicht Hochdurchsatz-Analyse von phylogenetischen Informationsgehalt.
- Townsend JP: Profiling phylogenetische Aussage. Systematische Biol. 2007 56: 222-231.
- Pond SLK, Frost SDW, Muse SV: hyphy: Testen von Hypothesen mit phylogenies. Bioinformatics 2005. 21: 676-679

Anforderungen :

• Python
• hyphy2
• NumPy
• SciPy
• DendroPy