croissance 1.1.0

说明

估计生长曲线中增长率的工具。该工具将λe^μ_x+n₀拟合到生长曲线中任何具有增长的候选生长阶段，即生长函数的一阶和二阶导数均为正的生长阶段。为了可靠地识别这些相位，该工具使用了一个自定义平滑函数，该函数解决了其他平滑方法在生长曲线中存在的问题，这些曲线的区域具有不同程度的噪声（例如，开始时有大量噪声，开始生长后噪声较少，然后静止阶段噪声较多）。

可以选择约束模型的参数n₀。如果已知该值，则建议这样做。只有当它们的n₀（基线od；当生物体处于初始种群时）指向实际生长的相似阶段时，才能正确比较计算生长阶段的生长率。

安装

要安装croissance，请使用python 3.xpip：

pip3 install croissance

用法

croissance可以从命令行使用，也可以用作python库。命令行工具的输入通常是一个或多个*.tsv文件（制表符分隔值），格式如下：

每个样本应记录在其自己的列中，并在标题行中显示样本名称。时间单位是小时，值单位应该是od或与od相关的某个值。

要处理此文件，请输入：

croissance example.tsv

输出将在example.output.tsv生成。输出的格式为列标题：name（示例名称）、phase（第n个增长阶段）、start（开始时间）、end（结束时间）、slope（μ）、intercept（λ）、n0（n₀）和其他一些。默认情况下，每个样本由至少一行表示，其中包含阶段“0”。如果为该曲线找到一个级别最高的阶段，则这只是一个级别最高的阶段；否则，其余列为空。

要同时输出带有数字（example.output.pdf）的pdf文件，请输入：

croissance --figures example.tsv

要查看所有可用命令行选项的说明，请输入croissance --help。

要从python中使用，请将增长曲线作为pandas.Series对象提供。使用croissance.process_curve(curve)估计增长率。返回值是具有属性series、outliers和growth_phases的namedtuple对象。每个生长阶段都有属性start（开始时间）、end（结束时间）、slope（μ）、intercept（λ）、n0（n₀）以及其他属性，如SNR（拟合的信噪比）和rank。

from croissance import process_curve

result = process_curve(my_curve)
print(result.growth_phases)