tapir

tapir programları tahmin ve büyük veri setleri için filogenetik bilgi verici çizmek için içeren bir Python aracıdır.
gerekçe göstererek tapir
Tapirim kullanırken, alıntı lütfen:
- Faircloth M.Ö. Chang J, Alfaro ME: tapir filogenetik bilgilendirici niteliği yüksek verimlilik analizini sağlar.
- Townsend JP: filogenetik bilgi verici profil. Sistematik Biol. 2007, 56: 222-231.
- Gölet SLK, Frost SDW, Muse SV: hyphy: kullanarak filogenezlerini test hipotez. Biyoinformatik 2005 21: 676-679.
Kurulum
Şu an için, programı yüklemek için en kolay yoludur:
git clone git: //github.com/faircloth-lab/tapir.git / / yol / tapir
Testleri çalıştırmak için:
cd / path / to / tapir /
Python testi / test_townsend_code.py

estimate_p_i.py kod şablonları / 'olan hyphy için bir toplu iş dosyasını çağırır. Bu dosya estimate_p_i.py koymak her yerde aynı konuma olması gerekiyor. Eğer yukarıdaki gibi incelir yüklerseniz, şu an için, iyi olacak.
Koşmak:
cd / path / to / tapir /
Python tapir_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - çıkış Output_Directory
& Nbsp; - dönemini = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - kez = 37,93,100,170
& Nbsp; - çoklu
--multiprocessing onsuz, her lokus ardışık çalıştırmak olacaktır, isteğe bağlıdır.
Zaten çıkış klasörüne yukarıda ve kaydettiğiniz sonuçları koşmak varsa sizinle tekrar bu tahmin daha önceden var olan site hızı kayıtları yerine kullanabilirsiniz (aşağıya bakınız):
Python tapir_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - çıkış Output_Directory
& Nbsp; - dönemini = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - kez = 37,93,100,170
& Nbsp; - Multiprocessing
& Nbsp; - site oranlar
Sonuçlar
tapir seçtiğiniz çıkış dizinde bir sqlite veritabanına sonuçları yazıyor. Bu dizin ayrıca tapir_compute.py geçti her lokus için JSON biçiminde site hızı dosyalarını tutar.
Aşağıdaki gibi veritabanındaki sonuçları erişebilirsiniz. Komplo dahil daha fazla örnekler için, belgelere bakın
- Sqlite kadar krank:
& Nbsp; sqlite3 Output_Directory / Filogenetik-informativeness.sqlite
- Tüm çağlarda için ayrılmaz veri almak:
& Nbsp; seçin odağı, aralık, lokusların gelen pi, aralık nerede loci.id = interval.id
- Belirli bir dönem için ayrılmaz veri almak:
& Nbsp; seçin odağı, aralık, lokusların gelen pi, aralık
& Nbsp; burada aralığı = '95 -105 've loci.id = interval.id;
- Değişik evrelerde loci sahip max (PI) sayısını almak:
& Nbsp; seçin kimliğiyle geçici tablo oluşturmak max, max id tarafından aralık grubundan max (pi);
& Nbsp; seçin interval.id, aralık, aralıktan max, max olarak geçici tablo oluşturmak t
& Nbsp; burada interval.pi = max.max;
& Nbsp; aralığı ile t grubundan saymak (*), aralığını seçin;
Teşekkürler
Biz kendi web uygulama kaynak kodunun bir kopyasını bize sağlamış Francesc Lopez-Giráldez ve Jeffrey Townsend teşekkür ederiz. . BCF teşekkür S Hubbell ve P Gowaty

Gereksinimleri :

• Python
• scipy
• NumPy
• DendroPy
• hyphy2 (indirmek veya bir tek iş parçacıklı hyphy2 inşa edin)