文件名称：cerebellarMaps:Spaeth等人中基于Python的脚本用于分析小脑图
文件大小：6.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 14:01:00
Python
小脑地图 L.Spaeth，J.Bahuguna等人在“小脑连接图体现自适应行为”中用于数据分析的基于Python的脚本。 要求 每个脚本都经过测试并使用Spyder（Python 3.6或更高版本）的IPython控制台构建。 在本研究中测试了Anaconda和WinPython发行版。 请在您的环境中安装以下软件包：-matplotlib -numpy -pingouin -pandas -seaborn -statannot -scipy -statsmodels -sklearn -bct -snakemake 数据集 请在主分支中下载COMPLETE_DATASET.zip文件并解压缩。 该文件夹包含经过预处理的突触图，平衡曲线和行走轮中的运动表现。 剧本 脚本根据纸上每个图的输出面板进行排序。 请指定每个脚本顶部提到的数据集的路径（即在计算机上保存COMPLETE_DATASE
【文件预览】：
cerebellarMaps-main
----Behavior()
--------glm_enr.py(19KB)
--------glm_lcls.py(18KB)
--------read_data_behavior.py(8KB)
--------read_enrichment.py(3KB)
----README.md(1KB)
----Adaptive Dataset()
--------Median Synaptic patterns()
--------Average maps()
--------Calculate_graph_features()
--------Read_maps()
--------Map Builders()
----Balance_supplementary()
--------Balance_Assay.jpg(1.18MB)
--------catwalk_rotate.mp4(2.82MB)
----Figure 3()
--------Normalize_to_baseline.py(6KB)
--------CatWalk_Builder_1_phase - Copie.py(5KB)
--------Normalize_to_baseline_WT_CUFF_SHAM.py(5KB)
--------Plot_individual_profiles.py(3KB)
--------ENR_individual_profiles.py(5KB)
--------CatWalk_Builder_2_phase - Copie.py(9KB)
--------Measure_Behavioral_Features.py(8KB)
----figs()
--------.gitkeep(0B)
----Development Dataset()
--------Average maps()
--------Calculate_graph_features()
--------Synaptic Parameters()
--------Read_maps()
--------Map_builders()
--------Median synaptic patterns()
----common()
--------graph_prop_funcs_analyze.py(3KB)
--------plot_graph_props_final_figs.py(8KB)
--------combine_graph_props_ipsi_contra_seeds_pandas.py(15KB)
--------combine_graph_props_seeds_pandas.py(12KB)
--------anal_graph_props_seeds.py(26KB)
--------__pycache__()
--------analyze.py(5KB)
----Figure 2()
--------Figure2_PanelA.py(15KB)
--------Figure2_PanelB.py(8KB)
--------Figure2_PanelI.py(267B)
--------Figure2_PanelDEFG_Zscore.py(15KB)
--------Figure2_PanelH.py(266B)
--------Figure2_PanelK.py(279B)
--------Figure2_PanelDEFG_Maps.py(15KB)
--------Figure2_PanelJ.py(270B)
--------Figure2_PanelC.py(14KB)
----Snakefile(3KB)
----Figure 6()
--------Figure6_PanelA.py(155B)
--------Figure6_PanelC.py(160B)
--------Figure6_PanelD.py(160B)
--------Figure6_PanelB.py(164B)
----COMPLETE_DATASET.zip(2.46MB)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----Figure 4()
--------Figure_4_panel_B_active_sites_localvslocal_distalvsdistal.py(2KB)
--------Figure_4_panel_A_bis.py(10KB)
--------Figure 4 Panel C Zscores.py(19KB)
--------Figure_4_panel_B_amplitude_localvslocal_distalvsdistal.py(2KB)
--------Figure 4 Panel C Maps.py(15KB)
--------Figure_4_panel_B.py(9KB)
--------Figure_4_panel_A.py(9KB)
----Figure 5()
--------Figure5_PanelC.py(6KB)
--------01_Pearson_Per_Zones.py(5KB)
--------02_LinearRegPerZone_P_val.py(12KB)
--------03_Count_Zones_Correlations.py(2KB)
--------00_Get_Avg_Amp_in_Each_Zone.py(10KB)
--------Figure5_PanelD.py(12KB)
--------01_Linear_Reg_Per_Zones.py(10KB)