banner是一个基于hulk草图预测微生物群标签的工具。
banner的Python项目详细描述
<;img src=“https://raw.githubusercontent.com/will-rowe/banner/master/misc/logo/banner-logo-with-text.png”alt=“banner logo”width=“250”>;
<;hr>;
<;a href=“https://travis ci.org/will rowe/banner”>;
<;a href=“https://zenodo.org/badge/latestdoi/144629592”>;<;img src=“https://zenodo.org/badge/144629592.svg”a lt=“doi”>;
<;div>;
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`````
横幅仍在开发中-功能和改进正在添加中,所以请尽快回来查看。
```
**
\目前,它使用一组标有**Hulk草图**的训练[随机森林分类器](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.random forest classifier.html)。然后,它可以使用这个模型来预测微生物的标签,因为它们是由“hulk”勾画出来的。
然后你可以用banner来预测一个新的微生物组样本是否有抗生素失调的迹象。我将很快发布更多信息和示例…
注意:如果使用conda,请确保首先添加了[bioconda](https://bioconda.github.io/)频道
主要有两个子命令:**train**和**predict**。这个快速入门将向您展示如何运行程序,但建议您遵循[Hulk文档](http://hulk-documentation.readthedocs.io/en/latest/?
`` bash
`` bash
`训练一个随机森林分类器
banner train-m hulk-banker-banner-matrix.csv-o banner.rfc
`预测一个Hulk草图的标签
hulkk sketch-f uncry-sample.fastq--stream-p 8 ` banner pred-m banner.rfc
`````
`` bash
/>``训练一个随机森林分类器
banner train-banner train-m hulk m hulk hulk-ban2个标签力矩
*检查非常有限,单元测试不多…
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