pymean软件包旨在促进代谢组学实验的半自动富集分析。
pymean的Python项目详细描述
pymean:python中的代谢组富集分析
pyMEAN软件包旨在促进代谢组学实验的半自动富集分析
安装
pyMEAN需要Python 3+，不幸的是它与Python 2不兼容如果您仍在使用Python 2，一个聪明的解决方法是安装Python 3并使用它
安装pyMEAN的最简单方法是使用pip：
pip install pymean
或者，您可以同时使用git和pip来获得开发分支：
pip install https://github.com/KeironO/pyMEAN
用法
这里有一个开始模板，可以帮助您开始：
# Import pyMEAN module into Python.frompymeanimportEnrichmentAnalysis# A compound list of inchikeys.compound_list=["WDJHALXBUFZDSR-UHFFFAOYSA-N",# acetoacetic acid"UCMIRNVEIXFBKS-UHFFFAOYSA-N",# beta-alanine"CVSVTCORWBXHQV-UHFFFAOYSA-N",# creatine"FFDGPVCHZBVARC-UHFFFAOYSA-N",# dimethylglycine"VZCYOOQTPOCHFL-OWOJBTEDSA-N",# fumaric acid"DHMQDGOQFOQNFH-UHFFFAOYSA-N",# glycine"FFFHZYDWPBMWHY-UHFFFAOYSA-N",# l-homocysteine"XUJNEKJLAYXESH-REOHCLBHSA-N",# l-cysteine"COLNVLDHVKWLRT-QMMMGPOBSA-N",# l-phenylalanine"BTNMPGBKDVTSJY-UHFFFAOYSA-N"# phenylpyruvic acid]# Create an EnrichmentAnalysis object for the analysis of hsaea=EnrichmentAnalysis(compound_list,organism="hsa")# Run the analysisea.run_analysis(pvalue_cutoff=0.05)# Obtain results (in the format of a pandas dataframe)resuklts=ea.results
如果您想绘制出您的结果，请从以下方法中获得灵感：
defplot_enrichment_analysis_results(results:pd.DataFrame,adj_method:str):fold_enrichment=np.abs(np.log(results["%s adj. p-value"%(adj_method)]))plt.figure()plt.title("Metabolite Sets Enrichment Overview")plt.barh(results["Pathway Name"],fold_enrichment,height=0.5)plt.xlabel("Fold Enrichment")plt.yticks(fontsize=6)plt.tight_layout()plt.show()plot_enrichment_analysis_results(results,"fdr_bh")
将返回以下图表：
许可证
在GPLv3下发布的代码。
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