文件名称：momi2:使用Moran模型推断人口历史
文件大小：1.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 12:33:39
Python
莫米 momi（MOran推理模型）是一个Python程序包，用于计算预期的样本频谱（SFS），这是人口遗传学中常用的统计信息，并用于拟合人口统计历史记录。 请参阅以获取安装说明，教程和API参考。 描述该方法的论文是： 用等位基因计数数据有效推断许多人群的人口统计学历史。 Kamm，J.，Terhorst，J.，Durbin，R.，and Song，美国统计协会的YS杂志（2019）。 （）
【文件预览】：
momi2-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----momi()
--------extract_sfs.py(972B)
--------moran_model.py(1KB)
--------sfs_stats.py(19KB)
--------data()
--------concatenate_datasets.py(598B)
--------__init__.py(878B)
--------demo_model.py(36KB)
--------optimizers.py(12KB)
--------convolution.pyx(5KB)
--------einsum2()
--------confidence_region.py(17KB)
--------events.py(15KB)
--------read_vcf.py(2KB)
--------likelihood.py(22KB)
--------util.py(4KB)
--------demo_plotter.py(19KB)
--------demography.py(21KB)
--------convolution.c(432KB)
--------w_matrix.c(760KB)
--------compute_sfs.py(19KB)
--------w_matrix.pyx(739B)
--------size_history.py(5KB)
--------math_functions.py(9KB)
----.travis.yml(1KB)
----build_osx_conda.sh(783B)
----LICENSE(34KB)
----README.md(649B)
----docs()
--------requirements.txt(9B)
--------Makefile(601B)
--------api.rst(614B)
--------index.rst(468B)
--------conf.py(6KB)
--------installation.rst(3KB)
--------introduction.rst(458B)
--------parallel.rst(501B)
--------tutorial.ipynb(212KB)
----test()
--------.gitignore(9B)
--------check_parallel.ipy(467B)
--------test_inference.py(5KB)
--------test_sfs.py(4KB)
--------test_sfs.pickle(5.62MB)
--------demo_plot()
--------test_subsample.py(5KB)
--------test_data_structure.py(2KB)
--------test_tmrca.py(769B)
--------einsum2()
--------test_dadi_unfolded_2pop.sfs(369B)
--------test_new_wmatrix.py(711B)
--------test_autograd.py(4KB)
--------test_msprime.py(5KB)
--------test_rank1tensor.py(2KB)
--------test_normalizing_constant.py(5KB)
--------test_covariance.py(3KB)
--------test_demography.py(5KB)
--------check_parallel.sh(170B)
--------test_moran_model.py(2KB)
--------test_read_vcf.py(2KB)
--------test_size_history.py(459B)
--------test_stochastic_gradient.py(12KB)
--------test_likelihood.py(4KB)
--------demo_utils.py(7KB)
--------test_dadi_folded_2pop.sfs(379B)
----conda()
--------Readme.org(4KB)
--------conda_build_config.yaml(18B)
--------build.sh(125B)
--------meta.yaml(822B)
--------deploy.sh(130B)