deepaccess package
version 0.1.2
هذا هو رمز تدريب وتفسير مجموعة الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف المهام متعددة المهام. تتوفر تعليمات للتنزيل والبدء مع الإصدار الحالي على https://cgs.csail.mit.edu/deepaccess-package/. DeepAccess متاح عبر PIP و Bioconda. يتوفر نموذج DeepAccess المدربين على بيانات ATAC-Seq من 10 أنواع من خلايا الماوس كسجل Zenodo.
لتشغيل DeepAccess مع المناطق (تنسيق أرفف السرير) ، يجب عليك تثبيت مسار Bedtools وإضافته إلى طريقك. ثنائيات bedtools متوفرة هنا.
بعد التثبيت ، يمكنك إضافة مسار Bedtools إلى طريقك عبر المحطة أو تعديل ~/.bashrc
export PATH="/path/to/bedtools:$PATH"
يتوفر DeepAccess على فهرس Python Package (PYPI) ويمكن تثبيته باستخدام PIP:
pip install deepaccess
وعبر Bioconda:
conda install -c bioconda deepaccess
لتدريب نموذج DeepAccess لمهمة جديدة
usage: deepaccess train [-h] -l LABELS [LABELS ...]
-out OUT [-ref REFFASTA]
[-g GENOME] [-beds BEDFILES [BEDFILES ...]]
[-fa FASTA] [-fasta_labels FASTA_LABELS]
[-f FRAC_RANDOM] [-nepochs NEPOCHS]
[-ho HOLDOUT] [-seed SEED] [-verbose]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-l LABELS [LABELS ...], --labels LABELS [LABELS ...]
-out OUT, --out OUT
-ref REFFASTA, --refFasta REFFASTA
-g GENOME, --genome GENOME
genome chrom.sizes file
-beds BEDFILES [BEDFILES ...], --bedfiles BEDFILES [BEDFILES ...]
-fa FASTA, --fasta FASTA
-fasta_labels FASTA_LABELS, --fasta_labels FASTA_LABELS
-f FRAC_RANDOM, --frac_random FRAC_RANDOM
-nepochs NEPOCHS, --nepochs NEPOCHS
-ho HOLDOUT, --holdout HOLDOUT
chromosome to holdout
-seed SEED, --seed SEED
-verbose, --verbose Print training progress
| دعوى | وصف | مثال |
|---|---|---|
| -H ، -help | أظهر رسالة المساعدة والخروج هذه | نا |
| -L -العوامل | قائمة الملصقات لكل ملف سرير | C1 C2 C3 |
| -ص | اسم المجلد | myoutput |
| -REF -REF | مرجع fasta. مطلوب مع مدخلات السرير | MM10.FA |
| -g -genome | أحجام كروموسوم الجينوم. مطلوب مع مدخلات السرير | الافتراضي/mm10.chrom.sizes |
| -eds -بيدفيل | قائمة ملفات السرير ؛ واحد من الأسرة أو مدخلات FA المطلوبة | c1.bed c2.bed c3.bed |
| -fa -فايفا | ملف fasta ؛ واحد من الأسرة أو مدخلات FA المطلوبة | C1C2C3.FA |
| -lugha_labels -fasta_labels | ملف نصي يحتوي على علامات تبويب محددة (0 أو 1) لكل سطر fasta مع عمود واحد لكل فئة | C1C2C3.TXT |
| -f -frac_random | لجزء إدخال ملف السرير من مناطق المجموعات الخارجية العشوائية لإضافتها إلى التدريب | 0.1 |
| -Nepochs -nepochs | عدد تكرارات التدريب | 1 |
| -هو -هولدوت | اسم الكروموسوم للاحتفاظ (فقط مع مدخلات السرير) | Chr19 |
| -VERBOSE -VERBOSE | تقدم تدريب الطباعة والتقييم | نا |
| -eed -صيد | تعيين بذور Tensorflow | 2021 |
لتشغيل تفسير نموذج DeepAccess
usage: deepaccess interpret [-h] -trainDir TRAINDIR
[-fastas FASTAS [FASTAS ...]]
[-l LABELS [LABELS ...]] [
-c COMPARISONS [COMPARISONS ...]]
[-evalMotifs EVALMOTIFS]
[-evalPatterns EVALPATTERNS]
[-p POSITION] [-saliency]
[-subtract] [-bg BACKGROUND] [-vis]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-trainDir TRAINDIR, --trainDir TRAINDIR
-fastas FASTAS [FASTAS ...], --fastas FASTAS [FASTAS ...]
-l LABELS [LABELS ...], --labels LABELS [LABELS ...]
-c COMPARISONS [COMPARISONS ...], --comparisons COMPARISONS [COMPARISONS ...]
-evalMotifs EVALMOTIFS, --evalMotifs EVALMOTIFS
-evalPatterns EVALPATTERNS, --evalPatterns EVALPATTERNS
-p POSITION, --position POSITION
-saliency, --saliency
-subtract, --subtract
-bg BACKGROUND, --background BACKGROUND
-vis, --makeVis
| دعوى | وصف | مثال |
|---|---|---|
| -H ، -help | أظهر رسالة المساعدة والخروج هذه | نا |
| -Traindir -Traindir | دليل يحتوي على نموذج DeepAccess المدرب | اختبار/ASCL1VSCTCF |
| -قيس -فاناس | قائمة ملفات fasta إلى evaulate | اختبار/ascl1vsctcf/test.fa |
| -L -العوامل | قائمة الملصقات لكل ملف سرير | C1 C2 C3 |
| -C -comparisons | قائمة المقارنات بين العلامات المختلفة | ASCL1VSCTCF ASCL1VSNONE يدير EPE التفاضلي بين ASCL1 و CTCF و EPE على ASCL1 ؛ C1 ، C2VSC3 يعمل EPE التفاضلي لـ (C1 و C2) مقابل C3 |
| -evalmotifs -evalmotifs | قاعدة بيانات PWM أو PCM من زخارف تسلسل الحمض النووي | الافتراضي/hmv11_mouse.txt |
| -زح -evalpatterns | ملف fasta يحتوي على أنماط تسلسل الحمض النووي | Data/Ascl1_space.fa |
| -bg -Bg | ملف fasta يحتوي على تسلسل خلفية | الافتراضي/الخلفية |
| -الكيفية -الكفاءة | احسب أهمية النوكليوتيدات الأساسية | نا |
| -Subtract -Subtrict | استخدم الطرح بدلاً من نسبة EPE / DIPE | خطأ شنيع |
| -فيس -Makevis | لاستخدامها مع كفاءة لجعل مؤامرة تصور النتائج | نا |
