Ce repo contient le code de la construction de la méthode - un outil statistique pour modéliser la structure génétique de la population continue et discrète.
Le manuscrit, les fichiers de données et les scripts d'analyse associés à la publication "déduire la structure génétique de la population continue et discrète à travers l'espace", ont été déplacées et sont accessibles aux liens ci-dessous:
Pour installer la version la plus récente du package de construction R:
install.packages( " conStruct " )
Lors de l'installation, les modèles de construction seront compilés, ce qui peut cracher beaucoup de texte, et peut-être quelques avertissements, à votre écran. C'est tout à fait normal, et vous ne devez vous préoccuper que si vous obtenez des erreurs et que l'installation échoue.
Pour installer la version de développement de GitHub:
library( devtools )
install_github( " gbradburd/conStruct " , build_vignettes = TRUE )
Notez que les utilisateurs de Windows peuvent avoir à télécharger RTools en tant qu'exécutable autonome avant d'essayer d'installer le package Construct R.
Un manuel complet pour toutes les fonctions documentés est disponible ici.
De plus, il y a quatre vignettes incluses dans le package qui traversent en détail diverses étapes du pipeline d'analyse. Vous pouvez les trouver en utilisant:
# formatting data
vignette( topic = " format-data " , package = " conStruct " )
# how to run a conStruct analysis
vignette( topic = " run-conStruct " , package = " conStruct " )
# how to visualize the output of a conStruct model
vignette( topic = " visualize-results " , package = " conStruct " )
# how to compare and select between different conStruct models
vignette( topic = " model-comparison " , package = " conStruct " )
Il existe également un exemple de fichier de données inclus dans le package, que vous pouvez charger à l'aide de la commande:
data( conStruct.data )
Après avoir fait référence au manuel et aux vignettes, veuillez diriger toutes les requêtes vers Bradburd (at) umich.edu, ou publier en tant que problèmes sur le repo Git.