tapir

тапір є інструментом Python, який містить програми для оцінки та побудови філогенетичного інформативність для великих наборів даних.
<Сильний> Посилаючись тапір
При використанні тапіра, будь ласка, привести:
- Ферклот до н.е., Чанг J, Альфаро Я: тапір забезпечує високу пропускну здатність аналіз філогенетичного інформативності.
- Таунсенд JP: Профілізація філіпченкове інформативність. Систематичне Biol. 2007, 56: 222-231.
- Ставок SLK, Мороз ТПВ, Муза SV: Hyphy: гіпотеза Тестування з використанням філогенез. Біоінформатика 2005 року, 21: 676-679.
<Сильний> Установка
На даний момент, найпростіший спосіб встановити програму:
Git клон Git: //github.com/faircloth-lab/tapir.git / шлях / до / тапір
Щоб запустити тести:
кд / шлях / до / тапір /
Тест Python / test_townsend_code.py
<Сильний> Використовувати
Код estimate_p_i.py викликає пакетний файл для Hyphy, який знаходиться в шаблони /. Цей файл повинен бути в тій же позиції по відношенню до скрізь, де ви поклали estimate_p_i.py. Якщо ви встановите рідшає, як зазначено вище, все буде в порядку, на даний момент.
Бігти:
кд / шлях / до / тапір /
пітон tapir_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& NBSP; - вихід Output_Directory
& NBSP; - епохи = 32-42,88-98,95-105,164-174
& NBSP; - раз = 37,93,100,170
& NBSP; - многопроцессорная
--multiprocessing є обов'язковим, без нього, кожен локус буде працювати послідовно.
Якщо ви вже запустили вище і збережені показники в папці виведення (див нижче), ви можете використовувати вже існуючі записи на сайті-ставки, а не оцінки тих знову:
пітон tapir_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& NBSP; - вихід Output_Directory
& NBSP; - епохи = 32-42,88-98,95-105,164-174
& NBSP; - раз = 37,93,100,170
& NBSP; - багатопроцесорних
& NBSP; - сайт-ставки
Результати
тапір пише результати в базі даних SQLite у вихідний каталог за вашим вибором. Цей каталог також зберігає файли швидкості сайту в форматі JSON для кожного локусу, що пройшов через tapir_compute.py.
Ви можете отримати доступ до результатів в базі даних таким чином. Додаткові приклади, в тому числі креслення, наведені в документації
- Провернути SQLite:
& NBSP; sqlite3 Output_Directory / філіпченкове-informativeness.sqlite
- Отримати інтегральні дані для всіх епох:
& NBSP; виберіть локус, інтервал, пі від локусів, інтервал, де loci.id = interval.id
- Отримати інтегральні дані для конкретного епохи:
& NBSP; виберіть локус, інтервал, пі від локусів, інтервал
& NBSP; де інтервал = '95 -105 'і loci.id = interval.id;
- Отримати кількість локусів, що мають макс (PI) при різних епох:
& NBSP; створити тимчасовий стіл макс також вибрати ідентифікатор, макс (PI), як максимум з групи інтервалу за ID;
& NBSP; створити тимчасовий таблиці Т як виберіть interval.id, інтервал, макс з інтервалу, макс
& NBSP; де interval.pi = max.max;
& NBSP; виберіть інтервал, COUNT (*) FROM T групи по інтервалу;
<Сильний> вдячності
Ми дякуємо Франческа Лопес-Giraldez і Джеффрі Таунсенд за надання нам копію свого вихідного коду веб-додатків. . КБК завдяки S Хаббелл і Р Gowaty

Вимоги

• Python
• SciPy
• NumPy
• DendroPy
• hyphy2 (завантажте або побудувати однопотоковий hyphy2)