pandas plink تنزيل - pandas plink تنزيل كود المصدر

pandas plink

شفرة المصدر الأخرى

تنزيل

الباندا-بلينك

Pandas-plink عبارة عن حزمة Python لقراءة تنسيق الملف الثنائي PLINK ومصفوفات العلاقات المحققة (PLINK أو GCTA). تتم قراءة الملف عن طريق التحميل البطيء، مما يعني أنه يوفر الذاكرة عن طريق قراءة الأنماط الجينية التي تم الوصول إليها بالفعل بواسطة المستخدم فقط.

يمكن العثور على التغييرات الملحوظة في CHANGELOG.md.

ثَبَّتَ

يمكن تثبيته باستخدام النقطة:

pip install pandas-plink

وبدلاً من ذلك يمكن تركيبه عبر كوندا:

conda install -c conda-forge pandas-plink

الاستخدام

انها بسيطة مثل

 >> > from pandas_plink import read_plink1_bin
>> > G = read_plink1_bin ( "chr11.bed" , "chr11.bim" , "chr11.fam" , verbose = False )
>> > print ( G )
< xarray . DataArray 'genotype' ( sample : 14 , variant : 779 ) >
dask . array < shape = ( 14 , 779 ), dtype = float64 , chunksize = ( 14 , 779 ) >
Coordinates :
  * sample   ( sample ) object 'B001' 'B002' 'B003' ... 'B012' 'B013' 'B014'
  * variant  ( variant ) object '11_316849996' '11_316874359' ... '11_345698259'
    father   ( sample ) < U1 '0' '0' '0' '0' '0' '0' ... '0' '0' '0' '0' '0' '0'
    fid      ( sample ) < U4 'B001' 'B002' 'B003' 'B004' ... 'B012' 'B013' 'B014'
    gender   ( sample ) < U1 '0' '0' '0' '0' '0' '0' ... '0' '0' '0' '0' '0' '0'
    i        ( sample ) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
    iid      ( sample ) < U4 'B001' 'B002' 'B003' 'B004' ... 'B012' 'B013' 'B014'
    mother   ( sample ) < U1 '0' '0' '0' '0' '0' '0' ... '0' '0' '0' '0' '0' '0'
    trait    ( sample ) < U2 '-9' '-9' '-9' '-9' '-9' ... '-9' '-9' '-9' '-9' '-9'
    a0       ( variant ) < U1 'C' 'G' 'G' 'C' 'C' 'T' ... 'T' 'A' 'C' 'A' 'A' 'T'
    a1       ( variant ) < U1 'T' 'C' 'C' 'T' 'T' 'A' ... 'C' 'G' 'T' 'G' 'C' 'C'
    chrom    ( variant ) < U2 '11' '11' '11' '11' '11' ... '11' '11' '11' '11' '11'
    cm       ( variant ) float64 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    pos      ( variant ) int64 157439 181802 248969 ... 28937375 28961091 29005702
    snp      ( variant ) < U9 '316849996' '316874359' ... '345653648' '345698259'
>> > print ( G . sel ( sample = "B003" , variant = "11_316874359" ). values )
0.0
>> > print ( G . a0 . sel ( variant = "11_316874359" ). values )
G
>> > print ( G . sel ( sample = "B003" , variant = "11_316941526" ). values )
2.0
>> > print ( G . a1 . sel ( variant = "11_316941526" ). values )
C

ستتم قراءة أجزاء من النمط الجيني عند وصول المستخدم إليها.

يمكن أيضًا قراءة مصفوفات التغاير بسهولة شديدة. مثال:

 >> > from pandas_plink import read_rel
>> > K = read_rel ( "plink2.rel.bin" )
>> > print ( K )
< xarray . DataArray ( sample_0 : 10 , sample_1 : 10 ) >
array ([[ 0.885782 ,  0.233846 , - 0.186339 , - 0.009789 , - 0.138897 ,  0.287779 ,
         0.269977 , - 0.231279 , - 0.095472 , - 0.213979 ],
       [ 0.233846 ,  1.077493 , - 0.452858 ,  0.192877 , - 0.186027 ,  0.171027 ,
         0.406056 , - 0.013149 , - 0.131477 , - 0.134314 ],
       [ - 0.186339 , - 0.452858 ,  1.183312 , - 0.040948 , - 0.146034 , - 0.204510 ,
        - 0.314808 , - 0.042503 ,  0.296828 , - 0.011661 ],
       [ - 0.009789 ,  0.192877 , - 0.040948 ,  0.895360 , - 0.068605 ,  0.012023 ,
         0.057827 , - 0.192152 , - 0.089094 ,  0.174269 ],
       [ - 0.138897 , - 0.186027 , - 0.146034 , - 0.068605 ,  1.183237 ,  0.085104 ,
        - 0.032974 ,  0.103608 ,  0.215769 ,  0.166648 ],
       [ 0.287779 ,  0.171027 , - 0.204510 ,  0.012023 ,  0.085104 ,  0.956921 ,
         0.065427 , - 0.043752 , - 0.091492 , - 0.227673 ],
       [ 0.269977 ,  0.406056 , - 0.314808 ,  0.057827 , - 0.032974 ,  0.065427 ,
         0.714746 , - 0.101254 , - 0.088171 , - 0.063964 ],
       [ - 0.231279 , - 0.013149 , - 0.042503 , - 0.192152 ,  0.103608 , - 0.043752 ,
        - 0.101254 ,  1.423033 , - 0.298255 , - 0.074334 ],
       [ - 0.095472 , - 0.131477 ,  0.296828 , - 0.089094 ,  0.215769 , - 0.091492 ,
        - 0.088171 , - 0.298255 ,  0.910274 , - 0.024663 ],
       [ - 0.213979 , - 0.134314 , - 0.011661 ,  0.174269 ,  0.166648 , - 0.227673 ,
        - 0.063964 , - 0.074334 , - 0.024663 ,  0.914586 ]])
Coordinates :
  * sample_0  ( sample_0 ) object 'HG00419' 'HG00650' ... 'NA20508' 'NA20753'
  * sample_1  ( sample_1 ) object 'HG00419' 'HG00650' ... 'NA20508' 'NA20753'
    fid       ( sample_1 ) object 'HG00419' 'HG00650' ... 'NA20508' 'NA20753'
    iid       ( sample_1 ) object 'HG00419' 'HG00650' ... 'NA20508' 'NA20753'
>> > print ( K . values )
[[ 0.89  0.23 - 0.19 - 0.01 - 0.14  0.29  0.27 - 0.23 - 0.10 - 0.21 ]
 [ 0.23  1.08 - 0.45  0.19 - 0.19  0.17  0.41 - 0.01 - 0.13 - 0.13 ]
 [ - 0.19 - 0.45  1.18 - 0.04 - 0.15 - 0.20 - 0.31 - 0.04  0.30 - 0.01 ]
 [ - 0.01  0.19 - 0.04  0.90 - 0.07  0.01  0.06 - 0.19 - 0.09  0.17 ]
 [ - 0.14 - 0.19 - 0.15 - 0.07  1.18  0.09 - 0.03  0.10  0.22  0.17 ]
 [ 0.29  0.17 - 0.20  0.01  0.09  0.96  0.07 - 0.04 - 0.09 - 0.23 ]
 [ 0.27  0.41 - 0.31  0.06 - 0.03  0.07  0.71 - 0.10 - 0.09 - 0.06 ]
 [ - 0.23 - 0.01 - 0.04 - 0.19  0.10 - 0.04 - 0.10  1.42 - 0.30 - 0.07 ]
 [ - 0.10 - 0.13  0.30 - 0.09  0.22 - 0.09 - 0.09 - 0.30  0.91 - 0.02 ]
 [ - 0.21 - 0.13 - 0.01  0.17  0.17 - 0.23 - 0.06 - 0.07 - 0.02  0.91 ]]