凝胶迁移实验的DNA带模式模拟
bandwagon的Python项目详细描述
…原始：：html
<；p align="center">；
<；img alt="旅行车徽标"title="旅行车徽标" src="https://raw.githubusercontent.com/edinburgh-genome-foundry/bandwagon/master/docs//u static/images/title.png"width="500">；
<；br/><；br/>>；
<；p>；
。.image：：https://travis-ci.org/edinburgh-genome-foundry/bandwagon.svg？branch=master
：目标：https://travis ci.org/edinburgh genome foundry/bandwagon
：alt:travis ci构建状态
…图片：：https://coveralls.io/repos/github/edinburgh-genome-foundry/bandwagon/badge.svg？branch=master
：目标：https://coveralls.io/github/edinburgh-genome-foundry/bandwagon？branch=master
bandwagon（完整文档"此处
<；http://edinburgh genome foundry.github.io/bandwagon/>；`` uu）是一个python库，用于预测和绘制dna消化的迁移模式。它支持数百种不同的酶（多亏了Biopython），
单酶和多酶消化，以及自定义阶梯。
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagan/master/examples/mixed廑digestions.png
：align:center
license=mit
----
bandwagon是一个开源软件，最初在"爱丁堡基因组foundry
<；http://edinbu编写rgh genome foundry.github.io/home.html>；``由'zulko<；https://github.com/zulko>；``在github<；https://github.com/edinburgh genome foundry/bandwagon>；``上发布，获得麻省理工学院许可证（爱丁堡基因组铸造公司）。
欢迎大家参与！
安装
----
如果安装了PIP，只需键入：
…代码：：shell
（sudo）pip install bandwagon
bandwagon可以通过解压缩一个目录中的源代码并使用以下命令来安装：
…代码：：shell
（sudo）python setup.py install
代码：：shell
（sudo）pip install bokeh
----
颗粒碎片和多酶消化：
…代码：：python
/>打印（计算"消化带"（序列，["ecori"]，线性=真））
结果>gt；[400，1017，3583]
计算圆形构造的消化带
打印（计算"消化带（序列，["ecori"]，线性=假））
结果>gt；[1017，3983]
计算酶混合物的消化带
打印（计算消化带（序列，["ecori"，"bamhi"]）
结果>gt；[400，417，600，3583]
绘制带
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
。代码：：python
ttern（[300，400，1500]，ladder，label="c2"），
带飞溅器（[100，1200，1400，3000]，ladder，label="c3"），
带飞溅器（[100，700]，ladder，label="c4"），
]
图案集=带飞溅器集（图案=[阶梯]+图案，阶梯=阶梯，
label="测试模式"，梯形图勾号=3）
ax=patterns\u set.plOT（）
ax.figure.savefig（"simple_band_patterns.png"，bbox_inches="tight"，dpi=200）
图：http://RAW，GithuBuffel.Copy/Grutgouth/Bravangg/Mask/Simult/SimuleBand模式，PNG
：对齐：中心
BR/>绘制凝胶模拟
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Br/> BR/> Br/>让我们绘制不同限制酶产生的消化模式。DNA序列：
…代码：：python
计算机消化带（序列，[酶]，线性=真），
梯形图=梯形图100到4k，标签=酶）
酶在["bamhi"，"ecori"，"ecorv"，"psti"，"spei"，"xbai"]
]
模式集=带状图（模式=[梯形图100到4k]+模式，
梯形图=梯形图100到4K，
label="消化结果"，梯形图ticks=3）
ax=patterns\u set.plot（）
ax.figure.savefig（"消化结果.png"，bbox\u inches="紧"，dpi=200）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/simple_digestions.png
：align:center
如果您有许多序列和摘要，还可以使用实用程序````
。代码：：python
from bandwagon import plot_all_signition_patterns，ladder_100_to_4k
plot_records_digestion（
records=records，
digestions=[（'bamhi'，'ncoi'），（'bsai'，'xbai'），（'styi，）]，
ladder=ladder_100_to_4k，
target="records_digestions.pdf"
axes=plot_all_sigestion_patterns（
records=records，
digestions=[（'bamhi'，'ncoi'），（'bsai'，'xbai'），（'styi'，）]，
ladder=ladder_100_to_4k
axes[0].figure.savefig（"plot_all_sigestion_patterns.png"）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/plot-all-cuption-patterns.png
：align:center
显示序列中
波段的形成位置（这对于故障排除很有用），如下所示：
…代码：：python
_ digestions.pdf"）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/plot_records_digestions_example.png
：align:center
使用自定义阶梯
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/>代码：：python
{u片段的实际大小：观察到的迁移距离}
例如，这里是如何定义100b-4kb梯形图（随附旅行车）：
代码：：python
r/>1650:100，
2000:90，
3000:73，
4000:65
BR/>从起点出发的"迁移距离"单位并不重要，
>凝胶上的毫米，图像中的像素等。
< BR> >如果您有幸在我们的BR/>铸造厂有一个与我们一样的AATI自动碎片分析仪，它将输出一个''CSV '校准仪。每次运行后，您可以从中生成一个梯形图，其中包含：
…代码：：python
<；p align="center">；
<；img alt="旅行车徽标"title="旅行车徽标" src="https://raw.githubusercontent.com/edinburgh-genome-foundry/bandwagon/master/docs//u static/images/title.png"width="500">；
<；br/><；br/>>；
<；p>；
。.image：：https://travis-ci.org/edinburgh-genome-foundry/bandwagon.svg？branch=master
：目标：https://travis ci.org/edinburgh genome foundry/bandwagon
：alt:travis ci构建状态
…图片：：https://coveralls.io/repos/github/edinburgh-genome-foundry/bandwagon/badge.svg？branch=master
：目标：https://coveralls.io/github/edinburgh-genome-foundry/bandwagon？branch=master
bandwagon（完整文档"此处
<；http://edinburgh genome foundry.github.io/bandwagon/>；`` uu）是一个python库，用于预测和绘制dna消化的迁移模式。它支持数百种不同的酶（多亏了Biopython），
单酶和多酶消化，以及自定义阶梯。
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagan/master/examples/mixed廑digestions.png
：align:center
license=mit
----
bandwagon是一个开源软件，最初在"爱丁堡基因组foundry
<；http://edinbu编写rgh genome foundry.github.io/home.html>；``由'zulko<；https://github.com/zulko>；``在github<；https://github.com/edinburgh genome foundry/bandwagon>；``上发布，获得麻省理工学院许可证（爱丁堡基因组铸造公司）。
欢迎大家参与！
安装
----
如果安装了PIP，只需键入：
…代码：：shell
（sudo）pip install bandwagon
bandwagon可以通过解压缩一个目录中的源代码并使用以下命令来安装：
…代码：：shell
（sudo）python setup.py install
代码：：shell
（sudo）pip install bokeh
----
颗粒碎片和多酶消化：
…代码：：python
/>打印（计算"消化带"（序列，["ecori"]，线性=真））
结果>gt；[400，1017，3583]
计算圆形构造的消化带
打印（计算"消化带（序列，["ecori"]，线性=假））
结果>gt；[1017，3983]
计算酶混合物的消化带
打印（计算消化带（序列，["ecori"，"bamhi"]）
结果>gt；[400，417，600，3583]
绘制带
~~~~~~~~~~~~~~~~~~
。代码：：python
ttern（[300，400，1500]，ladder，label="c2"），
带飞溅器（[100，1200，1400，3000]，ladder，label="c3"），
带飞溅器（[100，700]，ladder，label="c4"），
]
图案集=带飞溅器集（图案=[阶梯]+图案，阶梯=阶梯，
label="测试模式"，梯形图勾号=3）
ax=patterns\u set.plOT（）
ax.figure.savefig（"simple_band_patterns.png"，bbox_inches="tight"，dpi=200）
图：http://RAW，GithuBuffel.Copy/Grutgouth/Bravangg/Mask/Simult/SimuleBand模式，PNG
：对齐：中心
BR/>绘制凝胶模拟
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Br/> BR/> Br/>让我们绘制不同限制酶产生的消化模式。DNA序列：
…代码：：python
计算机消化带（序列，[酶]，线性=真），
梯形图=梯形图100到4k，标签=酶）
酶在["bamhi"，"ecori"，"ecorv"，"psti"，"spei"，"xbai"]
]
模式集=带状图（模式=[梯形图100到4k]+模式，
梯形图=梯形图100到4K，
label="消化结果"，梯形图ticks=3）
ax=patterns\u set.plot（）
ax.figure.savefig（"消化结果.png"，bbox\u inches="紧"，dpi=200）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/simple_digestions.png
：align:center
如果您有许多序列和摘要，还可以使用实用程序````
。代码：：python
from bandwagon import plot_all_signition_patterns，ladder_100_to_4k
plot_records_digestion（
records=records，
digestions=[（'bamhi'，'ncoi'），（'bsai'，'xbai'），（'styi，）]，
ladder=ladder_100_to_4k，
target="records_digestions.pdf"
axes=plot_all_sigestion_patterns（
records=records，
digestions=[（'bamhi'，'ncoi'），（'bsai'，'xbai'），（'styi'，）]，
ladder=ladder_100_to_4k
axes[0].figure.savefig（"plot_all_sigestion_patterns.png"）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/plot-all-cuption-patterns.png
：align:center
显示序列中
波段的形成位置（这对于故障排除很有用），如下所示：
…代码：：python
_ digestions.pdf"）
图：：https://raw.githubusercontent.com/edinburgh genome foundry/bandwagon/master/examples/plot_records_digestions_example.png
：align:center
使用自定义阶梯
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/>代码：：python
{u片段的实际大小：观察到的迁移距离}
例如，这里是如何定义100b-4kb梯形图（随附旅行车）：
代码：：python
r/>1650:100，
2000:90，
3000:73，
4000:65
BR/>从起点出发的"迁移距离"单位并不重要，
>凝胶上的毫米，图像中的像素等。
< BR> >如果您有幸在我们的BR/>铸造厂有一个与我们一样的AATI自动碎片分析仪，它将输出一个''CSV '校准仪。每次运行后，您可以从中生成一个梯形图，其中包含：
…代码：：python
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