【文件属性】：
文件名称：SVclone:一种从全基因组测序数据推断肿瘤结构变异的癌细胞分数的计算方法
文件大小：5.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-29 05:54:35
Python
该包用于聚类相似癌细胞部分 (CCF) 的结构变体。 SVclone 分为五个组件：annotate、count、filter、cluster 和 post-assign。 注释步骤推断每个断点的方向性（如果未提供），将断点位置重新校准到软剪辑边界，然后使用基于规则的方法对 SV 进行分类。 计数步骤计算断点位置的变异和非变异读数。 注释和计数步骤都使用 BAM 级别的信息。 过滤步骤根据许多可调整的参数去除 SV，并准备用于聚类的变体。 也可以在此步骤添加 SNV 以及与 SV 和 SNV 位点匹配的 CNV 信息。 然后，后分配步骤允许将 SV 分配给来自 SNV 聚类的派生模型。 或者，也可以将 SV 和 SNV 后分配给联合 SV + SNV 模型。
我该如何设置？
安装 （或带有和 ）。 安装 。
现在运行以下命令：
git clone https://github.co
【文件预览】：
SVclone-master
----setup.py(428B)
----svclone_test.ini(5KB)
----run_example_wsnvs.sh(1KB)
----requirements.txt(86B)
----LICENSE(1KB)
----SVclone()
--------__init__.py(0B)
--------load_data.py(14KB)
--------SVprocess()
--------run_clus.py(9KB)
--------test.py(6KB)
--------write_output.R(5KB)
--------post_assign.R(3KB)
--------cluster_with_ccube.R(4KB)
--------run_filter.py(27KB)
----util()
--------match_svs.py(3KB)
----README.md(20KB)
----example_data()
--------tumour_p80_DEL_svs_simple.txt(2KB)
--------tumour_p80_DEL_sv_extract_sorted.bam(5.46MB)
--------tumour_p80_DEL_sv_extract_sorted.bam.bai(9KB)
--------tumour_p80_DEL_snvs.vcf(28KB)
--------purity_ploidy.txt(55B)
----SVclone.py(8KB)
----svclone_config.ini(5KB)
----install_R_requirements.R(401B)
----img()
--------svclone_logo.png(21KB)
----run_example.sh(718B)