শূকরের মতো জন্তুবিশেষ প্রোগ্রাম অনুমান এবং বড় ডেটাসেট জন্য ফাইলোজেনেটিক Informativeness প্লটে বিভক্ত রয়েছে যে একটি পাইথন হাতিয়ার.
উদ্ধৃত শূকরের মতো জন্তুবিশেষ
শূকরের মতো জন্তুবিশেষ ব্যবহার করা হলে, cite করুন:
- Faircloth বিসি, চ্যাং জে, Alfaro আমার: শূকরের মতো জন্তুবিশেষ ফাইলোজেনেটিক Informativeness উচ্চ থ্রুপুট বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন.
- Townsend জেপি: ফাইলোজেনেটিক Informativeness প্রোফাইলিং. পদ্ধতিগত জি বয়েল. 2007, 56: 222-231.
- পুকুরের SLK, ফ্রস্ট SDW, আবেশ SV: HyPhy: ব্যবহার phylogenies টেস্টিং হাইপোথিসিস. বায়োইনফর্মেটিকস 2005, 21: 676-679.
সংস্থাপনা
মুহূর্ত জন্য, প্রোগ্রাম ইনস্টল করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল:
Git ক্লোন Git: //github.com/faircloth-lab/tapir.git / path / to / শূকরের মতো জন্তুবিশেষ
পরীক্ষা চালানো:
সিডি / path / to / শূকরের মতো জন্তুবিশেষ /
পাইথন পরীক্ষা / test_townsend_code.py
ব্যবহার
estimate_p_i.py কোড টেমপ্লেট / যে hyphy জন্য একটি ব্যাচ ফাইল কল. এই ফাইলটি আপনি estimate_p_i.py করা যেখানেই যাও একই অবস্থান আপেক্ষিক করা প্রয়োজন. আপনি উপরের হিসাবে thins ইনস্টল করা হলে, আপনি মুহূর্ত জন্য, জরিমানা করা হবে.
প্রয়োগ করুন:
সিডি / path / to / শূকরের মতো জন্তুবিশেষ /
পাইথন tapir_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - আউটপুট Output_Directory
& Nbsp; - সময়কাল = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - বার = 37,93,100,170
& Nbsp; - মাল্টি-
--multiprocessing তা ছাড়া, প্রতিটি রুম পরপর চালানো হবে, বাধ্যতামূলক নয়.
আপনি ইতিমধ্যে আপনার আউটপুট ফোল্ডার উপরের এবং সংরক্ষিত ফলাফল ফেলেছেন যদি আপনার সাথে আবার যারা আনুমানিক হিসাব চেয়ে প্রাক বিদ্যমান সাইট-হার রেকর্ড বরং ব্যবহার করতে পারেন (নীচে দেখুন):
পাইথন tapir_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - আউটপুট Output_Directory
& Nbsp; - সময়কাল = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - বার = 37,93,100,170
& Nbsp; - মাল্টি-
& Nbsp; - সাইট হার
ফলাফল
শূকরের মতো জন্তুবিশেষ আপনার পছন্দসই আউটপুট ডিরেক্টরির মধ্যে একটি SQLite ডাটাবেস ফলাফল লিখেছেন. এই ডিরেক্টরী tapir_compute.py মাধ্যমে গৃহীত প্রতিটি রুম জন্য JSON বিন্যাসে সাইটের হার ফাইল ঝুলিতে.
আপনি অনুসরণ হিসাবে ডাটাবেসের মধ্যে ফলাফল অ্যাক্সেস করতে পারেন. অঙ্কন সহ আরো উদাহরণ জন্য, ডকুমেন্টেশন দেখুন
- SQLite ঢিলা আপ:
& Nbsp; SQLite3 Output_Directory / ফাইলোজেনেটিক-informativeness.sqlite
- সব সময়কাল জন্য অবিচ্ছেদ্য তথ্য পেতে:
& Nbsp; নির্বাচন রুম, ব্যবধান, স্থানীয় থেকে Pi, ব্যবধান যেখানে loci.id = interval.id
- একটি নির্দিষ্ট কাল জন্য অবিচ্ছেদ্য তথ্য পেতে:
& Nbsp; নির্বাচন রুম, ব্যবধান, স্থানীয় থেকে Pi, ব্যবধান
& Nbsp; যেখানে ব্যবধান = '95 -105 'এবং loci.id = interval.id;
- বিভিন্ন সময়কাল এ স্থানীয় হচ্ছে সর্বোচ্চ (PI) গণ্য পেতে:
& Nbsp; নির্বাচন আইডি হিসেবে অস্থায়ী টেবিল সর্বোচ্চ তৈরি, সর্বোচ্চ আইডি দ্বারা ব্যবধান গ্রুপ থেকে সর্বোচ্চ হিসাবে (Pi);
& Nbsp; নির্বাচন interval.id, ব্যবধান, ব্যবধান থেকে সর্বোচ্চ, সর্বোচ্চ হিসাবে অস্থায়ী টেবিল টি তৈরি
& Nbsp; যেখানে interval.pi = max.max;
& Nbsp; ব্যবধান দ্বারা টি গ্রুপ থেকে গণনা (*), ব্যবধান নির্বাচন;
প্রাপ্তি স্বীকার
আমরা তাদের ওয়েব-আবেদন সোর্স কোড একটি কপি সঙ্গে আমাদের প্রদানের জন্য ফ্রান্সেস লোপেজ-Giraldez এবং জেফ্রি Townsend ধন্যবাদ. . BCF ধন্যবাদ এস Hubbell এবং পি Gowaty
আবশ্যক
- পাইথন
<লি> SciPy
<লি> ব্যবহৃত NumPy
<লি> DendroPy
<লি> hyphy2 (ডাউনলোড বা একটি একক থ্রেড hyphy2 নির্মাণ করুন)
পাওয়া মন্তব্যসমূহ না