picme

picme是包含项目估算并绘制系统发育信息量用于大型数据集Python包。
安装
目前，安装程序最简单的方法是：
混帐混帐克隆：//github.com/faircloth-lab/picme.git /路径/到/ picme
运行测试：
CD /路径/到/ picme /
蟒蛇测试/ test_townsend_code.py
使用
该estimate_p_i.py代码要求的HyPHY是在模板/批处理文件。这个文件需要在相对位置相同的，无论你把estimate_p_i.py。如果安装变薄如上，你会没事的，为的时刻。
要运行：
CD /路径/到/ picme /
蟒蛇picme_compute.py Input_Folder_of_Nexus_Files / Input.tree
＆NBSP; - 输出OUTPUT_DIRECTORY
＆NBSP; - 时代= 32-42,88-98,95-105,164-174
＆NBSP; - 次= 37,93,100,170
＆NBSP; - 多
--multiprocessing是可选的，如果没有它，每个基因座将连续运行。
如果您已经运行了上面并保存结果到您的输出文件夹（见下文），您可以使用预先存在的站点率记录，而不是再次与那些估计：
蟒蛇picme_compute.py Input_Folder_of_Site_Rate_JSON_Files / Input.tree
＆NBSP; - 输出OUTPUT_DIRECTORY
＆NBSP; - 时代= 32-42,88-98,95-105,164-174
＆NBSP; - 次= 37,93,100,170
＆NBSP; - 多重处理
＆NBSP; - 现场速率
结果
picme结果写入到一个SQLite数据库在您选择的输出目录。此目录还拥有JSON格式的网站速度文件通过picme_compute.py通过每个位点。
可以如下访问数据库中的结果。对于更多的例子，包括绘图，请参阅文档
- 杀青SQLite的：
＆NBSP; sqlite3的OUTPUT_DIRECTORY /进化-informativeness.sqlite
- 获得积分数据的所有时代：
＆NBSP;选择座位，间隔，从轨迹PI，间隔，其中loci.id = interval.id
- 获取特定时代不可或缺的数据：
＆NBSP;选择座位，间隔，从轨迹PI，间隔
＆NBSP;其中间隔= '95 -105'和loci.id = interval.id;
- 获得具有位点最多（PI）在不同时期的计数：
＆NBSP;创建临时表最大的选择ID，MAX（PI）作为最大的区间GROUP BY ID;
＆NBSP;创建临时表T作为选择interval.id，间隔，从最大间隔，最大
＆NBSP;其中interval.pi = max.max;
＆NBSP;选择区间，从T乘区间组COUNT（*）;
引用picme
当使用picme，请引用：
- 公元前费尔克洛思，长安Ĵ，阿尔法罗ME：picme使系统发生信息量的高通量分析。
- 汤森JP：仿形系统发育信息量。系统生物学。 2007年，56：222-231。
- 池塘SLK，弗罗斯特SDW，缪斯SV：的HyPHY：假设使用系统发育测试。生物信息学2005年，21：676-679

要求：

• 在Python的
• hyphy2
• 与NumPy
• SciPy的
• DendroPy