picme

PicMe es un paquete Python que contiene programas para estimar y traman informativeness filogenético para grandes conjuntos de datos.
Instalación
Por el momento, la forma más fácil de instalar el programa es:
git git clone: ​​/ ruta //github.com/faircloth-lab/picme.git / a / PicMe
Para ejecutar las pruebas:
cd / ruta / a / PicMe /
prueba de python / test_townsend_code.py
Uso
El código estimate_p_i.py llama a un archivo por lotes para hyphy que está en plantillas /. Este archivo tiene que estar en la misma posición relativa a donde usted pone estimate_p_i.py. Si instala adelgaza que el anterior, se le multa, por el momento.
Correr:
cd / ruta / a / PicMe /
python picme_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - Salida output_directory
& Nbsp; - épocas = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - veces = 37,93,100,170
& Nbsp; - multiprocesamiento
--multiprocessing es opcional, sin él, cada lugar se llevará a cabo de forma consecutiva.
Si ya ha ejecutado los resultados anteriores y se guarda en la carpeta de salida (ver más abajo), puede utilizar los registros de los tipos de sitio preexistentes en lugar de la estimación de los de nuevo con:
python picme_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - Salida output_directory
& Nbsp; - épocas = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - veces = 37,93,100,170
& Nbsp; - multiprocesamiento
& Nbsp; - Sitio tasas
Resultados
PicMe escribe los resultados a una base de datos SQLite en el directorio de salida de su elección. Este directorio también contiene archivos de tipos web en formato JSON para cada locus pasado por picme_compute.py.
Se puede acceder a los resultados en la base de datos de la siguiente manera. Para más ejemplos, entre ellos conspiración, consulte la documentación
- Poner encima sqlite:
& Nbsp; sqlite3 output_directory / filogenético-informativeness.sqlite
- Obtener datos integrales para todas las épocas:
& Nbsp; seleccione locus, intervalo, pi de loci, intervalo donde loci.id = interval.id
- Obtener datos integrales para una época determinada:
& Nbsp; seleccione locus, intervalo, pi de loci, intervalo
& Nbsp; donde el intervalo = '95 -105 'y loci.id = interval.id;
- Obtener el recuento de loci tener max (PI) en diferentes épocas:
& Nbsp; create table máximo temporal como select id, max (pi) como máximo del grupo de intervalo por id;
& Nbsp; create table t temporal como seleccionar interval.id, intervalo, máximo de intervalo, como máximo
& Nbsp; donde interval.pi = max.max;
& Nbsp; seleccione intervalo, count (*) desde t grupo por intermedio;
Citando PicMe
Al usar PicMe, por favor citar:
- Faircloth aC, Chang J, Alfaro ME: PicMe permite análisis de alto rendimiento de informatividad filogenético.
- Townsend JP: Perfilado informativeness filogenético. Biol sistemática. 2007, 56: 222-231.
- Estanque SLK, Frost SDW, Muse SV: hyphy: pruebas de hipótesis utilizando filogenias. Bioinformática 2005, 21: 676-679.

Requisitos

• Python
• hyphy2
• NumPy
• SciPy
• DendroPy