文件名称：PopPIPE：人口分析PIPEline:hammer_and_wrench::dna:
文件大小：144KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 18:25:33
Python
PopPIPE：人口分析PIPEline :hammer_and_wrench: :dna: 结果的下游分析。 管道描述 管道包括以下步骤： 将文件拆分为菌株。 使用计算每个应变内的核心和附件距离。 使用核心距离和来创建邻居加入树。 （lineage_clust模式）使用PopPUNK中的世袭群集从核心距离生成群集。 使用生成应变内比对。 使用使用此比对并以NJ树为起点来生成ML系统发育。 使用生成子群，这些子群是系统发育的分区。 与PopPUNK中一样，创建具有核心和附件距离的整体可视化。 最终的树包括通过将子类的最大似然树嫁接到其匹配节点来细化NJ树。 管道DAG示例 为简单起见，已省略了ska index步骤（每个样本一个，以及所有ska align步骤的依赖性）。 安装 支持的方法是使用 ，最先安装轻松访问。 PopPIPE仅仅依赖于snakemake和熊猫： conda install snake
【文件预览】：
PopPIPE-master
----.gitignore(2KB)
----Snakefile(8KB)
----LICENSE(11KB)
----.github()
--------workflows()
----scripts()
--------run_ska_index.py(684B)
--------make_microreact.py(2KB)
--------run_rapidnj.py(3KB)
--------tree_graft.py(2KB)
--------run_tsne.py(1KB)
--------number_clusters.py(2KB)
--------run_iqtree.py(972B)
----README.md(6KB)
----environment.yml(249B)
----config.schema.yml(2KB)
----snakemake_dag.png(148KB)
----envs()
--------fastbaps.yml(86B)
--------ska.yml(66B)
--------iqtree.yml(107B)
--------nj.yml(125B)
--------sketch.yml(65B)
--------poppunk.yml(73B)
----config.yml(928B)
----docker()
--------Dockerfile(2KB)
--------.dockerignore(21B)
--------entrypoint.sh(66B)