tapir

heo vòi là một công cụ Python có chứa chương trình để ước lượng và mưu informativeness phát sinh loài cho các tập dữ liệu lớn.
Trích dẫn heo vòi
Khi sử dụng heo vòi, xin trích dẫn:
- Faircloth BC, Chang J, Alfaro ME: heo vòi cho phép phân tích thông lượng cao của informativeness phát sinh loài.
- Townsend JP: Profiling informativeness phát sinh loài. Biol có hệ thống. 2007, 56: 222-231.
- Pond SLK, Frost Shin Dong Wook, Muse SV: Hyphy: giả thuyết thử nghiệm bằng cách sử dụng phylogenies. Tin sinh học năm 2005, 21: 676-679.
Cài đặt
Đối với thời điểm này, cách đơn giản nhất để cài đặt chương trình là:
git clone git: //github.com/faircloth-lab/tapir.git / path / to / heo vòi
Để chạy thử nghiệm:
cd / path / to / heo vòi /
kiểm tra python / test_townsend_code.py
Sử dụng
Mã estimate_p_i.py gọi một tập tin batch cho Hyphy đó là trong templates /. File này cần được ở cùng vị trí tương đối so với bất cứ nơi nào bạn đặt estimate_p_i.py. Nếu bạn cài đặt mỏng như trên, bạn sẽ được tốt, cho thời điểm này.
Chạy:
cd / path / to / heo vòi /
python tapir_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
& Nbsp; - đầu ra Output_Directory
& Nbsp; - kỷ nguyên = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - lần = 37,93,100,170
& Nbsp; - đa
--multiprocessing là tùy chọn, không có nó, mỗi locus sẽ được chạy liên tục.
Nếu bạn đã chạy các kết quả trên và lưu vào thư mục đầu ra của bạn (xem bên dưới), bạn có thể sử dụng hồ sơ địa suất pre-existing hơn là ước tính những người một lần nữa với:
python tapir_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
& Nbsp; - đầu ra Output_Directory
& Nbsp; - kỷ nguyên = 32-42,88-98,95-105,164-174
& Nbsp; - lần = 37,93,100,170
& Nbsp; - đa xử
& Nbsp; - site-giá
Kết quả
heo vòi viết kết quả vào một cơ sở dữ liệu SQLite trong thư mục đầu ra lựa chọn của bạn. Thư mục này cũng chứa các tập tin tốc độ trang web ở định dạng JSON cho mỗi locus qua tapir_compute.py.
Bạn có thể truy cập vào các kết quả trong cơ sở dữ liệu như sau. Để biết thêm các ví dụ, bao gồm cả âm mưu, xem tài liệu
- Khuấy SQLite:
& Nbsp; sqlite3 Output_Directory / phát sinh loài-informativeness.sqlite
- Lấy dữ liệu không thể thiếu cho tất cả các thời kỳ:
& Nbsp; chọn locus, khoảng thời gian, pi từ loci, khoảng thời gian mà loci.id = interval.id
- Lấy dữ liệu không thể thiếu cho một thời đại cụ thể:
& Nbsp; chọn locus, khoảng thời gian, pi từ loci, khoảng thời gian
& Nbsp; trong đó khoảng = '95 -105 'và loci.id = interval.id;
- Lấy số liệu của loci có max (PI) ở các thời kỳ khác nhau:
& Nbsp; tạo max bảng tạm thời là chọn id, max (pi) là tối đa từ nhóm khoảng thời gian bằng id;
& Nbsp; tạo t bảng tạm thời là chọn interval.id, khoảng thời gian, tối đa từ khoảng thời gian, tối đa
& Nbsp; nơi interval.pi = max.max;
& Nbsp; chọn khoảng thời gian, count (*) từ t nhóm theo khoảng;
Lời cảm ơn
Chúng tôi cảm ơn Francesc Lopez-Giraldez và Jeffrey Townsend cho việc cung cấp cho chúng tôi một bản sao của mã nguồn ứng dụng web của họ. . BCF nhờ S Hubbell và P Gowaty

Yêu cầu :

• Python
• scipy
• NumPy
• DendroPy
• hyphy2 (xin vui lòng tải về hoặc xây dựng một hyphy2 đơn luồng)