一个快速，用户友好的分析和一些dna序列分类任务的评估管道。
kameris的Python项目详细描述
卡米里斯
一个快速的，用户友好的分析和评估管道，用于一些dna序列分类任务。
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安装
安装此软件有三种方法。选择最适合您需要的选项：
1。如果您已经安装了python 2.7或3.4+（推荐）：
运行pip install kameris。
2。如果您没有安装python或无法安装软件：
Click here并下载与操作系统对应的版本。
如果您使用Linux或MacOS，则可能需要运行chmod +x "path to downloaded program"。
3。如果您是一名开发人员或想要构建自己的kameris版本：
克隆此存储库，然后运行make install。
引用
如果您在研究中使用此软件，请引用：
一种基于k-mer的开放源码机器学习工具，用于快速准确地对hiv-1基因组进行亚型分析
史蒂芬·索利斯·雷耶斯，马里亚诺·阿维诺，艺术潘，莉拉·卡里
https://www.biorxiv.org/content/early/2018/07/05/362780
快速演示
该软件能够训练序列分类模型并利用它们进行预测。
在遵循这些说明之前，请确保已安装软件。
如果您遵循上面的选项1，并且命令kameris对您不起作用，请尝试使用python -m kameris。
如果您按照上面的选项2下载了可执行文件，请用下载的可执行文件的名称替换下面说明中的kameris。
首先，让我们对一些hiv-1序列进行分类。
- 首先下载这个包含hiv-1基因组的zip文件，并将其解压缩到一个文件夹：https://raw.githubusercontent.com/stephensolis/kameris/master/demo/hiv1-genomes.zip。
- 运行
kameris classify hiv1-mlp "path to extracted files"
这将为每个序列输出顶级子类型匹配，并将所有结果写入新文件results.json。
hiv1-mlp模型能够给出类概率和预测的排名列表，但有些模型只能报告最匹配的结果。例如，尝试kameris classify hiv1-linearsvm "path to extracted files"
要查看其他可用的模型，请转到https://github.com/stephensolis/kameris-experiments/tree/master/models。
培训新车型
现在，让我们训练我们自己的hiv-1序列分类模型。
- 创建一个空文件夹并在该文件夹中打开一个终端。
- 运行
kameris run-job https://raw.githubusercontent.com/stephensolis/kameris/master/demo/hiv1-lanl.yml https://raw.githubusercontent.com/stephensolis/kameris/master/demo/settings.yml
根据计算机的性能和Internet速度，可能需要5-10分钟才能运行。 这将自动下载所需的数据集，并训练一个更简单的hiv1/lanl-whole experiment from kameris-experiments版本。 这正是用于培训上一节中的模型的工作，这些模型与本文中使用的模型相同。
现在，打开output/hiv1-lanl-whole。您将注意到为每个值k创建了文件夹。每个文件夹中都有几个文件：
fasta包含从下载的用于模型训练和评估的数据集中提取的fasta文件。metadata.json包含用于确定每个序列的类的fasta文件的元数据。cgrs.mm-repr包含每个序列的特征向量。有关向量计算的更多详细信息，请参见上述文章；对于读写器实现和文件格式的描述，请参见kameris-formats。classification-kmers.json包含对数据集使用交叉验证后的计算结果。有关更多技术细节，请参阅上述文章。.mm-model文件包含经过训练的模型，这些模型可以传递给kameris classify，以便对新序列进行分类。注意使用python 2训练的模型不会在python 3下运行，反之亦然。log.txt是一个日志文件，包含作业执行期间打印的所有输出。rerun-experiment.yml是可以传递给kameris run-job以便重新运行jo的文件b并准确获取此目录中的文件。
kameris还包括在易于阅读的表格中总结结果的功能。通过运行kameris summarize output/hiv1-lanl-whole来尝试。
您可以更改用于训练模型的设置：首先下载文件hiv1-lanl.yml和settings.yml。
可以在hiv1-lanl.yml中找到训练设置--请尝试更改k的值或取消对不同分类器类型的注释。
文件存储和日志记录设置可在settings.yml中找到。
进行更改后，运行kameris run-job hiv1-lanl.yml settings.yml来训练您的模型。
依赖关系
此项目使用：
- stephensolis/kameris-backend生成k-mer计数向量和距离矩阵
- scikit-learn用于监督分类器
- Wolfram Mathematica和基于stephensolis/modmap-generator的代码生成交互式绘图
- NumPy和SciPy用于多维缩放（mds）
许可证
The MIT License (MIT)
Copyright (c) 2017 Stephen
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