将ucsc的编码元数据转换为pandas数据帧
encode-dataframe的Python项目详细描述
我想要一种更好的方法来探索和下载编码中的原始数据 项目。
例如，我想获取在 未导入的MEL单元（来自MM9程序集）。
一种策略是单独通过每个轨道枢纽（如组蛋白 来自licr的mods，http://genome.cit.nih.gov/cgi-bin/hgFileUi?db=mm9&g=wgEncodeLicrHistone），分别过滤数据和下载文件。
另一个策略是直接进入下载页面 （http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/mm9/encodeDCC/wgEncodeLicrHistone/） 并提取以.bam结尾的文件。
这个小软件包利用了files.txt文件（这里有一个example） 它描述了下载页面上的所有元数据。
files.txt文件从程序集中的每个编码磁道集线器下载 感兴趣的。然后这些文件被解析并连接成一个 bigpandas.dataframe可用于查找您关心的数据。
安装
pip install encode-dataframe
用法
镜像文件。这可能需要一分钟左右。如果你克隆了Git repo，你已经有mm9文件的副本了。
>>> import encode_dataframe as edf
>>> edf.mirror_metadata_files('mm9')
创建大数据帧：
>>> df = edf.encode_dataframe('mm9')
>>> len(df) 5865
有了数据帧，我们现在可以切片和骰子得到我们关心的数据 关于。最后我想对mel细胞进行chromhmm分割，但是 我需要先得到数据…
选择单元格类型
>>> interesting = df.cell == 'MEL'
只有BAM文件
>>> interesting &= df.type == 'bam'
只有芯片或数据序列
>>> interesting &= df.dataType.isin(['ChipSeq', 'DnaseSeq'])
只有未经治疗（在本例中，未经诱导）的细胞：
>>> interesting &= df.treatment != 'DMSO_2.0pct'
只有一个复制（有些有2个或3个）
>>> interesting &= df.replicate == '1'
只有那些没有问题的（看起来像老版本 在objstatus字段中输入一些文本：
>>> interesting &= df.objStatus.isnull()
我们要和多少人一起工作？
>>> m = df[interesting] >>> len(m) 60
其中有些是控件（input或igg），有些是重复的（looks 就像h3k4me3芯片seq使用了两个不同的对照；ctcf是由不同的 小组）。有多少独特的抗体？
>>> len(m.antibody.unique()) 46
下面是我应该下载的文件：
>>> urls = m.url.values
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