deepaccess package

paquete de profundidad

Este es el código para la capacitación e interpretación de un conjunto de redes neuronales convolucionales para la clasificación de varias tareas. Las instrucciones para descargar y comenzar con la versión actual están disponibles en https://cgs.csail.mit.edu/deepaccess-package/. DeepAccess está disponible a través de Pip y BioConda. El modelo DeepAccess entrenado en datos ATAC-Seq de 10 tipos de celdas de mouse está disponible como un registro de Zenodo.

Dependencias

• Bedtools (v2.29.2)

Para ejecutar DeepAccess con regiones (formato de archivo de cama) debe instalar Bedtools y agregarlo a su camino. Los binarios de Bedtools están disponibles aquí.

Después de la instalación, puede agregar bedtools a su ruta a través del terminal o modificar su ~/.bashrc

 export PATH="/path/to/bedtools:$PATH"

Instalación

DeepAccess está disponible en el Índice de paquetes de Python (PYPI) y se puede instalar con PIP:

 pip install deepaccess

y a través de BioConda:

 conda install -c bioconda deepaccess

Capacitación

Para entrenar un modelo de DeepAccess para una nueva tarea

 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

Argumentos

Argumento	Descripción	Ejemplo
-h, --help	Muestre este mensaje de ayuda y salida	N / A
-l -Abels	Lista de etiquetas para cada archivo de cama	C1 C2 C3
-out --out	Nombre de la carpeta de salida	mioutput
-Ref -Ref	referencia FASTA; Requerido con entrada de cama	mm10.fa
-g - -Genome	Tamaños cromosómicos del genoma; Requerido con entrada de cama	predeterminado/mm10.chrom.sizes
-beds --files	lista de archivos de cama; Se requiere una de las camas o la entrada FA	C1.bed c2.bed c3.bed
-fa -fasta	archivo FASTA; Se requiere una de las camas o la entrada FA	C1C2C3.FA
-Fasta_Labels --Fasta_Labels	Archivo de texto que contiene etiquetas delimitadas de pestaña (0 o 1) para cada línea de FASTA con una columna para cada clase	C1c2c3.txt
-F -FRAC_RANDOM	Para la fracción de entrada de archivo de cama de regiones de grupos externos aleatorios para agregar a la capacitación	0.1
-Nepochs -Nepoches	número de iteraciones de entrenamiento	1
-ho -HoldOut	Nombre del cromosoma para mantenerse (solo con entrada de cama)	CHR19
-verboso -verboso	Imprimir capacitación y progreso de la evaluación	N / A
-SEED -SEED	establecer semillas de flujo de tensor	2021

Interpretación

Para ejecutar la interpretación de un modelo profundo

 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

Argumentos

Argumento	Descripción	Ejemplo
-h, --help	Muestre este mensaje de ayuda y salida	N / A
-traindir --traindir	Directorio que contiene el modelo de DeepAccess entrenado	prueba/ascl1vsctcf
-fastas -Fastas	Lista de archivos FASTA a Evaule	test/ascl1vsctcf/test.fa
-l -Abels	Lista de etiquetas para cada archivo de cama	C1 C2 C3
-C --Comparisons	Lista de comparaciones entre diferentes etiquetas	ASCL1VSCTCF ASCL1VSNone ejecuta EPE diferencial entre ASCL1 y CTCF y EPE en ASCL1; C1, C2VSC3 ejecuta EPE diferencial para (C1 y C2) vs C3
-Evalmotifs --EvalMotifs	Base de datos PWM o PCM de motivos de secuencia de ADN	predeterminado/hmv11_mouse.txt
-EvalPatterns --EvalPaterns	Archivo FASTA que contiene patrones de secuencia de ADN	Data/ascl1_space.fa
-BG - -BG	Archivo FASTA que contiene secuencias de fondo	predeterminado/fondos.fa
-Saliabilidad -Salidanza	Calcular la importancia del nucleótido base	N / A
-Subriendo - -subtrato	Use resta en lugar de relación para EPE / DEPE	FALSO
-vis -makeevis	ser utilizado con la prominencia para hacer resultados de visualización de la trama	N / A