一个用于分析、组织、计算和保存元基因组配置文件中的数据的包
MeTEA的Python项目详细描述
气象
（Metagenomic tax Evaluation and Assessment）分析、组织、计算和保存来自元基因组配置文件的数据。
这个包从配置文件中读取数据（扩展名为“.profile”），为每个工具计算每个税号的混淆矩阵，根据分类级别和混淆矩阵指标创建树状图，然后将混淆矩阵数据保存为excel文件，将树状图保存为png文件。在
对于此包，只需使用“precall”中“Misc”类中的main（）函数。
混淆矩阵有四个度量：真阳性、假阴性、假阳性和真否定。是的积极因素的计算方法是，将一个税号真正存在时的样本数相加（根据基本真实情况）。假阴性的计算方法是将真正具有该税号的样本数相加（根据基本真实情况配置文件），但在预测的配置文件中缺失。假阳性的计算方法是将预计具有税号但从基本真实情况简介中丢失的样本数相加。真负数是通过将一个税号没有预测到并且不在基本真实情况配置文件中的样本量相加来计算的。这将在每个预测配置文件中的每个Tax ID上迭代。混淆矩阵的每个度量都保存在Excel文件中的一个单独的表中。在
精确性和召回率也包含在excel文件中。在
然后，根据每个分类单元的bray-curtis相似性为每个分类单元创建树状图。然后将这些文件作为png文件保存在与confusion matrix excel文件相同的目录中。在
当使用“precall”中的“Misc”类中的对象调用main（）函数时，将指定基本真相文件、输出excel文件名、所有配置文件的输入文件目录和输出文件目录（所有配置文件应位于同一目录中，包括基本真相）。 例如，如果预测的配置文件和地面真相文件位于名为“inputs”的文件夹中，而地面真相文件名为“ground”_真相.profile如果要将输出文件保存到名为“outputs”的文件夹中，则命令应为：
fromMeTEA.precallimportMiscQuick=Misc()Quick.main(“ground_truth.profile”,“TaxaEvaluation_byTool”,“C:\\Users\\user\\inputs”,“C:\\Users\\user\\outputs”)
main函数接受五个参数，其中三个是可选的：
- 输入：地面真相配置文件的名称
- 输出：excel文件名，一个.xlsx，共6张表：真阳性、假阴性、假阳性、真阴性、精度和每个工具的召回率
- （可选）输入所有配置文件的目录，包括基本真相；<；默认：软件包手册目录>
- （可选）输出目录；<；默认：软件包手册目录>
- （可选）“是”，如果需要每个工具的混淆矩阵的单个.csv文件；<；默认值：“否”>
一个电子表格和热地图的顶级分类基于难度和指标也可以制作。在
^{pr2}$参数<；get_top_taxid（）>；：
- 输入：要包含的税号的数量
- （可选）要评估的指标；<；默认值：“tp”（真阳性）>
- （可选）难度级别；<；默认值：“eas”>
- （可选）“是”，如果您只想包括基本真相配置文件中存在的税务ID，“否”，如果您想包括在基本真相和预测配置文件中找到的税务ID，请选择“否”；<；默认值：“是”>
输出是一个包含税号的.xlsx文件。它的名称格式如下：'Top_difficity-METRIC_出租车.xlsx'
参数<；create\u heat_map（）>；：
- 输入：包含税号列表的电子表格的名称。它们应该被格式化成一个标有“税号”的列。在
输出是一个热图，顶部有一个dnedrogram。它的名称被格式化为输入文件的名称extension替换为'''u Heat_地图.png'。在
您可以在jupyter笔记本“软件包手册”中找到一个快速入门示例和有关该软件包的更多详细信息。在
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