文件名称：SCNIC:成分数据的稀疏共现网络研究
文件大小：73KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-20 06:19:46
Python
SCNIC 成分数据的稀疏共现网络调查 发音为“scenic”。 注意：SCNIC 最近更新为仅限 python 3，仅 python 2 环境中的旧安装将无法正常工作 SCNIC是用于使用组成数据生成和分析共现（正相关）网络的软件包。 许多下一代测序实验生成的数据是组合的（是整个社区的子采样），这违反了典型的共现网络分析技术的假设。 16S 测序数据在本质上通常非常复杂，因此已经开发了 SparCC ( ) 等方法来研究微生物组数据的相关性。 SCNIC 的设计考虑了成分数据，因此提供了包括 SparCC 在内的多种相关性度量。 可以通过两种不同的方法运行 SCNIC。 SCNIC 与脚本打包在一起，允许在命令行上运行它，但也可以作为 Qiime2 插件 ( ) 使用。 这两种方法都有效，但在 Qiime2 生态系统中工作时，使用 Qiime2 插件可以更轻松地访问。 概述 之
【文件预览】：
SCNIC-master
----SCNIC()
--------correlation_analysis.py(5KB)
--------general.py(7KB)
--------calculate_permutations.py(4KB)
--------__init__.py(86B)
--------module_analysis.py(6KB)
--------calculate_permutation_stats.py(8KB)
--------within_correls.py(3KB)
--------module.py(4KB)
--------between_correls.py(3KB)
--------annotate_correls.py(7KB)
----.bumpversion.cfg(107B)
----scripts()
--------SCNIC_analysis.py(5KB)
--------module_enrichment.py(3KB)
----.travis.yml(2KB)
----LICENSE(1KB)
----environment.yml(189B)
----setup.cfg(61B)
----setup.py(779B)
----README.md(5KB)
----tests()
--------test_calculate_permutation_stats.py(4KB)
--------test_between_correls.py(707B)
--------test_calculate_permutations.py(4KB)
--------test_module.py(2KB)
--------test_within_correls.py(1004B)
--------test_correlation_analysis.py(3KB)
--------data()
--------test_general.py(5KB)
--------test_annotate_correls.py(10KB)
--------test_module_analysis.py(5KB)