【文件属性】：
文件名称：smudgeplot:利用全基因组测序数据推断倍性和杂合性结构
文件大小：51KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:21:00
bioinformatics genomics kmer R
污点图
该工具从kmer计数数据库中提取杂合的kmer对，并对其进行体操。 我们能够通过比较kmer对覆盖率的总和（CovA + CovB）与它们的相对覆盖率（CovB /（CovA + CovB））来解开基因组结构。 这种方法还使我们能够分析重复，各种倍性水平等晦涩的基因组。
污点图是从原始的或什至更好的修剪后的读数中计算得出的，并显示出使用杂合kmer对的单倍型结构。 例如：
每个单倍型结构在图上都有一个独特的污迹，并且污迹的热量表明与其他结构相比，单倍型结构在基因组中代表的频率有多高。 上面的图像是理想的情况，其中测序覆盖范围足以精美地分离所有污迹，从而提供了非常有力且清晰的三倍体证据。
该工具计划在不久的将来成为的一部分。
安装
您将需要一个用于计算kmers的程序，例如已安装的 ，并且您肯定还应该运行 （经典kmer光谱分析）。 不仅需要GenomeScope和Smudge
【文件预览】：
smudgeplot-master
----.gitignore(43B)
----exec()
--------smudgeplot_plot.R(10KB)
--------smudgeplot.py(16KB)
----requirements.txt(27B)
----Makefile(648B)
----R()
--------plot_legend.R(726B)
--------smudge_summary.R(367B)
--------smudge_warn.R(388B)
--------transform_pair_cov.R(273B)
--------transform_minor_variant_cov.R(426B)
--------plot_seq_error_line.R(396B)
--------get_peak_summary.R(886B)
--------get_peak_sizes.R(418B)
--------generate_summary.R(3KB)
--------filter_peaks.R(297B)
--------annotate_peaks.R(514B)
--------get_default_col_ramp.R(206B)
--------get_1d_peaks.R(786B)
--------peak_agregation.R(2KB)
--------plot_histograms.R(2KB)
--------get_trinoploid_1n_est.R(612B)
--------estimate_1n_coverage_1d_subsets.R(3KB)
--------rounding.R(344B)
--------plot_expected_haplotype_structure.R(881B)
--------guess_genome_structure.R(501B)
--------get_smudge_container.R(1KB)
--------annotate_summits.R(747B)
--------round_minor_variant_cov.R(356B)
--------filter_peak_sizes.R(208B)
--------estimate_1n_coverage_highest_peak.R(1KB)
--------plot_smudgeplot.R(1KB)
----playground()
--------interactive_plot_strawberry_full_kmer_families_fooling_around.R(7KB)
--------DEVELOPMENT.md(1KB)
--------more_away_pairs.py(5KB)
--------playground.R(5KB)
--------playground.py(5KB)
----LICENSE(11KB)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----README.md(9KB)
----install.R(88B)
----tests()
--------run_smudge_version.sh(828B)
--------README.md(1KB)
--------testthat.R(65B)
--------testthat()
----FAQ.md(70B)
----DESCRIPTION(321B)