【文件属性】：
文件名称：mcmc-contig-orientation
文件大小：19KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-18 18:19:47
Python
HiC_MCMC
使用Hi-C数据进行重叠群的定位
项目目的：
现有的使用Hi-C数据的脚手架算法可以很好地找到重叠群的顺序。但是，此内部版本在方向上包含足够数量的错误。我们应用概率模型来解决此问题。
用法：
I.使用函数get_contigs_and_pairs加载数据
二。估计读段之间距离的密度
三，运行MSMS算法
（请参阅HiC_MCMC / main）
依存关系：
Python 3.7
可以使用pip安装Python依赖项：
pip install -r requirements.txt
输入数据：
数据必须包含有关HiC读入的信息以遵循格式
Pairs.txt
| * |重叠群的名称，其中包含阅读的第一部分|在重叠群中定位第一个阅读片段|重叠群的名称，其中包含第二个读段|在重叠群中定位第二个阅读片段| * | * |
len.tsv
|重叠群的名称|他的长度|
【文件预览】：
mcmc-contig-orientation-main
----.gitattributes(66B)
----requirements.txt(53B)
----__init__.py(0B)
----.idea()
--------misc.xml(197B)
--------HiC_MCMC.iml(696B)
----README.md(1KB)
----MCMC_orientation()
--------load.py(5KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------main.py(1KB)
--------model.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------simulation.py(1KB)
--------tools.py(4KB)
--------__pycache__()
--------prob.py(2KB)
----preprocessing()
--------main.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------preprocessing_run.sh(161B)