lingress

舌

Lingressプロジェクトは、単変量線形回帰モデルを利用して、核磁気共鳴（NMR）データセットの分析のための合理化されたパイプラインを開発することを目的としたイニシアチブです。このパッケージには、通常の最小二乗（OLS）メソッドを介した線形回帰分析の実行を包含し、結果のデータの視覚的解釈を提供します。特に、分析範囲のすべてのNMRピークのp値が含まれています。

機能的には、このプログラムは、線形回帰の適用を通じて代謝プロファイルのモデルに適合するよう努めています。その設計と機能は、代謝研究の領域における詳細で微妙なデータ分析のための堅牢なツールを提供します。

インストール方法

pip install lingress

UIピークピッキング

 #Example data
import numpy as np
from lingress import pickie_peak
import pandas as pd


df = pd . read_csv ( "https://raw.githubusercontent.com/aeiwz/example_data/main/dataset/Example_NMR_data.csv" )
spectra = df . iloc [:, 1 :]
ppm = spectra . columns . astype ( float ). to_list ()


#defind plot data and run UI
pickie_peak ( spectra = spectra , ppm = ppm ). run_ui ()

線形回帰モデル

 import pandas as pd
from lingress import lin_regression


df = pd . read_csv ( "https://raw.githubusercontent.com/aeiwz/example_data/main/dataset/Example_NMR_data.csv" )
X = df . iloc [:, 1 :]
ppm = spectra . columns . astype ( float ). to_list ()
y = df [ 'Group' ]


mod = lin_regression ( x = X , target = y , label = y , features_name = ppm , adj_method = 'fdr_bh' )
mod . create_dataset ()
mod . fit_model ()

 mod . spec_uniplot ()

 mod . volcano_plot ()

 mod . resampling ( n_jobs = - 1 , n_boots = 100 , adj_method = 'fdr_bh' )

 [Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend LokyBackend with 8 concurrent workers.
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done   6 tasks      | elapsed:    3.7s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  60 tasks      | elapsed:    6.7s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 150 tasks      | elapsed:   11.2s
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 276 tasks      | elapsed:   17.8s
...
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 6486 tasks      | elapsed:  5.6min
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 7188 tasks      | elapsed:  6.1min
[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 7211 out of 7211 | elapsed:  6.1min finished

 mod . resampling_df ()

p値	STD P値	ベータ係数	STDベータ	平均p値（f-test）	STD p値（f-test）	平均R-square	std r-square	R2	STD R-Square調整	q_value
0.60075	3.575454E-03	1.610523E-02	3.673194E+06	502596.020205	0.434302	0.276809	0.138650	0.156244	0.030981	4.012856E-03
0.60125	2.327687E-04	6.418472E-04	4.208365E+06	638734.119190	ナン	ナン	0.160225	0.175463	0.056503	3.531443E-04
0.60175	1.511846E-04	3.690541E-04	4.776924E+06	582175.023885	0.272894	0.258094	0.250765	0.204542	0.157111	2.443829E-04
0.60225	2.724337E-04	7.138873E-04	4.450884E+06	624407.676115	0.132108	0.188570	0.379931	0.198055	0.302422	4.037237E-04
0.60275	2.271675E-04	5.238926E-04	3.596622e+06	643161.588649	0.030732	0.056968	0.558447	0.158948	0.503253	3.458106E-04
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4.20375	2.542707E-09	1.077483E-08	2.231841E+07	479783.299949	ナン	ナン	0.099255	0.130321	-0.010838	4.472063E-08
4.20425	4.727199E-10	1.269310E-09	2.201865E+07	631164.491894	0.420162	0.308196	0.163733	0.184153	0.059199	1.940690E-08
4.20475	1.710447E-09	4.659603E-09	2.285026E+07	721568.566334	ナン	ナン	0.100927	0.138527	-0.010207	3.595928E-08
4.20525	1.043658E-08	9.454456E-08	2.449345E+07	287615.593479	0.310386	0.301403	0.263740	0.245996	0.171707	1.084412E-07
4.20575	1.606948E-08	1.123188E-07	2.621135E+07	246414.620688	0.242344	0.257300	0.299881	0.244772	0.212366	1.457572E-07