tapir

тапир является инструментом Python, который содержит программы для оценки и построения филогенетического информативность для больших наборов данных.
Ссылаясь тапир
При использовании тапира, пожалуйста, привести:
- Фэрклот до н.э., Чанг J, Альфаро Я: тапир обеспечивает высокую пропускную способность анализ филогенетического информативности.
- Таунсенд JP: Профилирование филогенетическое информативность. Систематическое Biol. 2007 56: 222-231.
- Пруд SLK, Мороз ТБО, Муза SV: Hyphy: гипотеза Тестирование с использованием филогенез. Биоинформатика 2005 года, 21: 676-679.
Установка
На данный момент, самый простой способ установить программу:
Git клон Git: //github.com/faircloth-lab/tapir.git / путь / к / тапир
Чтобы запустить тесты:
кд / путь / к / тапир /
Тест Python / test_townsend_code.py
Использовать
Код estimate_p_i.py вызывает пакетный файл для Hyphy, который находится в шаблоны /. Этот файл должен быть в той же позиции по отношению к везде, где вы положили estimate_p_i.py. Если вы установите редеет, как указано выше, все будет в порядке, на данный момент.
Бежать:
кд / путь / к / тапир /
питон tapir_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree \
& NBSP; - выход Output_Directory \
& NBSP; - эпохи = 32-42,88-98,95-105,164-174 \
& NBSP; - раз = 37,93,100,170 \
& NBSP; - многопроцессорная
--multiprocessing является обязательным, без него, каждый локус будет работать последовательно.
Если вы уже запустили выше и сохраненных результатов в папке вывода (см ниже), вы можете использовать уже существующие записи на сайте-ставки, а не оценки тех снова:
питон tapir_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree \
& NBSP; - выход Output_Directory \
& NBSP; - эпохи = 32-42,88-98,95-105,164-174 \
& NBSP; - раз = 37,93,100,170 \
& NBSP; - многопроцессорных \
& NBSP; - сайт-ставки
Результаты
тапир пишет результаты в базе данных SQLite в выходной каталог по вашему выбору. Этот каталог также хранит файлы скорости сайта в формате JSON для каждого локуса, прошедшего через tapir_compute.py.
Вы можете получить доступ к результатам в базе данных следующим образом. Дополнительные примеры, в том числе черчения, обратитесь к документации
- Провернуть SQLite:
& NBSP; sqlite3 Output_Directory / филогенетическое-informativeness.sqlite
- Получить интегральные данные для всех эпох:
& NBSP; выберите локус, интервал, пи от локусов, интервал, где loci.id = interval.id
- Получить интегральные данные для конкретного эпохи:
& NBSP; выберите локус, интервал, пи от локусов, интервал
& NBSP; где интервал = '95 -105 'и loci.id = interval.id;
- Получить количество локусов, имеющих макс (PI) при различных эпох:
& NBSP; создать временный стол макс также выбрать идентификатор, макс (PI), как максимум из группы интервала по ID;
& NBSP; создать временный таблицы Т как выберите interval.id, интервал, макс из интервала, макс
& NBSP; где interval.pi = max.max;
& NBSP; выбора интервала, COUNT (*) FROM T группы по интервалу;
признательности
Мы благодарим Франческа Лопес-Giraldez и Джеффри Таунсенд за предоставление нам копию своего исходного кода веб-приложений. . КБК благодаря S Хаббел и Р Gowaty

Требования

• Python
• SciPy
• NumPy
• DendroPy
• hyphy2 (загрузите или построить однопоточный hyphy2)