picme

PicMe é um pacote Python que contém programas para estimar e traçar informatividade filogenética para grandes conjuntos de dados.
Instalação
Para o momento, a maneira mais fácil de instalar o programa é:
git clone git: //github.com/faircloth-lab/picme.git / path / to / PicMe
Para executar testes:
cd / path / to / PicMe /
teste python / test_townsend_code.py
Use
O código estimate_p_i.py chama um arquivo de lote para hyphy que está em templates /. Esse arquivo precisa estar na mesma posição em relação a onde quer que você colocar estimate_p_i.py. Se você instalar thins como acima, você vai ficar bem, para o momento.
Correr:
cd / path / to / PicMe /
python picme_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - saída Output_Directory
& Nbsp; - épocas = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - 37,93,100,170 vezes =
& Nbsp; - multiprocessamento
--multiprocessing é opcional, sem ela, cada locus será executado consecutivamente.
Se você já tiver executado os resultados acima e salvo em sua pasta de saída (ver abaixo), você pode usar os registros de taxa sítio pré-existentes, em vez de estimar os novamente com:
python picme_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - saída Output_Directory
& Nbsp; - épocas = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - 37,93,100,170 vezes =
& Nbsp; - multiprocessamento
& Nbsp; - taxas de site-
Resultados
PicMe escreve resultados a um banco de dados SQLite no diretório de sua escolha de saída. Este diretório também contém arquivos de taxa local em formato JSON para cada locus passou por picme_compute.py.
Você pode acessar os resultados no banco de dados da seguinte forma. Para mais exemplos, incluindo conspiração, consulte a documentação
- Pôr em marcha acima sqlite:
& Nbsp; sqlite3 Output_Directory / filogenética-informativeness.sqlite
- Obter dados integrais de todas as épocas:
& Nbsp; selecione lócus, intervalo, pi de loci, intervalo onde loci.id = interval.id
- Obter dados integrais para uma época específica:
& Nbsp; selecione lócus, intervalo, pi de loci, intervalo
& Nbsp; onde intervalo = '95 -105 'e loci.id = interval.id;
- Obter a contagem de loci tendo max (PI) em diferentes épocas:
& Nbsp; criar a tabela temporária como max select id, max (pi) como max de grupo intervalo por id;
& Nbsp; criar a tabela t temporária como selecionar interval.id, intervalo, max de intervalo, max
& Nbsp; onde interval.pi = max.max;
& Nbsp; selecionar intervalo, count (*) from t grupo por intervalo;
Citando PicMe
Ao usar PicMe, por favor citar:
- Faircloth BC, Chang J, Alfaro ME: PicMe permite a análise de alto rendimento de informatividade filogenética.
- Townsend JP: Profiling informatividade filogenética. Biol sistemática. 2007, 56: 222-231.
- Pond SLK, Geada SDW, Muse SV: hyphy: teste de hipóteses usando phylogenies. Bioinformática 2005, 21: 676-679.

Requisitos :

• Python
• hyphy2
• NumPy
• SciPy
• DendroPy