Metaseq. Framework für integrierte Analyse und Plotten von Chip / RIP / RNA / * - SEQ-Daten
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Metaseq. Ranking & Zusammenfassung

Metaseq. Stichworte

Python-Bibliothek Python Datenanalysator Ruhe in Frieden Chip Datenplotter.

Metaseq. Beschreibung

Metaseq ist ein Python-Framework, mit dem es einfach ist, mit einer Kombination aus Chip-SEQ, RNA-SEQ- oder ALLE-SEQ.Example-Anwendungsfällen zu arbeiten: - Matrix-Parzellen: Erzeugen einer MXN-Matrix (z. B. M = Gene und n = Bins, TSS +/- 1KB), die das Chip-SEQ-Signal von hochregulierten Genen aus einem RNA-SEQ-Experiment im Vergleich zu heruntergeglichenen Gene-Trägern zur parallelen Verarbeitung zeigen, ist die tatsächliche Zahl ein Gleichgewicht zwischen Ihrer Festplattengeschwindigkeit und der Anzahl von Kerne. Das Signal wird direkt von den IP- und INPUT-BAM-Dateien berechnet, und die Skalierung in die Bibliotheksgröße normalisiert die Daten, da das Ergebnis ein NUMPY-Array ist, das ist trivial, um zu sagen, Sortieren nach Genexpression oder Spaltenschnittstellen .- Cluster-Gene basierend auf Die räumliche Verteilung von Chip-SEQ-Peaks um ihre TSSS. Eine Matrix kann mit derselben Schnittstelle wie bei BAM-Dateien, mithilfe einer Bett- oder Bigbed-Datei verwendet werden, stattdessen, die wiederum zu einem NUMPY-Array für ein weiteres Analyse-Scatter-Diagramm von DESEQ-Ergebnissen (Basemeana vs basemean) führt, wo Punkte entsprechend der Anzahl färbten Von Chip-Peaks im Gen mit Callback-Funktionen in MATPLOTLIB können Sie auf einen Punkt klicken, indem Sie die Geninformationen ausdrucken oder sogar ein Fenster öffnen, das einen Mini-Genom-Browser-Ansicht von diesen genechenden Diagrammen zeigt, in denen Peaks in kommentierten Gene - TSS fallen , Poly-A-Site, Intron, Exon, etcwohin möglich, die Eingänge sind Standardformate - Bett, GFF, GTF, BAM, SAM, DESEQ-Ergebnisse, die von R gespeichert sind, oder sogar willkürliche Tab-Delimited-Datendateien, die einen Header haben. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, um in Bigwig oder Bigbett umzuwandeln, wird die Leistung verbessertMASEQ auf den Schultern eines großen Körpers bestehender Python-Pakete, um einen flexiblen, intuitiven und leistungsstarken Rahmen bereitzustellen. Zu diesen Paketen gehören: - Pysam zum Analysieren von BAM-Dateien - BX-Python für den Zugriff auf den Zugriff auf Bigwig- und Bigbed-Files-MatpliBIB für schnelles, interaktive und extrem flexibles Plotten für schnelle Arrays-Scikits.Learn zum Clustering (speziell der Minibatch-K- bedeutet Implementierung) - Pybedtools, eine Schnittstelle zur Betttools-Suite, für flexible und leistungsstarke "Genom-Algebra" und Feature-Level-Manipulations-GFFUTILS, ein leichter Datenbankrahmen für die Navigation der Hierarchie von Gen-Anmerkungen (Exon -> Transkript -> Gen) in Ein tragbarer Format-Zython zur Implementierung von rechenintensiver Code in CIN-Zugabe, um den "Klebstoff" zwischen diesen verschiedenen Paketen bereitzustellen, liefert Metaseq auch Binning-Code, der in Zython und Helfer geschrieben wurde, um die Homepage des Datenzugriffs zu erhalten.

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