PyDESeq2 技术文档

PyDESeq2 技术文档

PyDESeq2 A Python implementation of the DESeq2 pipeline for bulk RNA-seq DEA. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyDESeq2

PyDESeq2是一款基于Python实现的差异表达分析工具，旨在为RNA测序数据提供差异表达分析（DEA）功能，其灵感源自于R语言中的DESeq2包。本文档将指导您完成从安装到使用的全过程，并简要介绍API的使用方法。

安装指南

通过PyPI安装

您可以直接使用pip来快速安装PyDESeq2：

pip install pydeseq2

然而，为了更好的环境管理，推荐在conda环境下操作：

conda create -n pydeseq2
conda activate pydeseq2
conda install pip
pip install pydeseq2

使用Bioconda安装

如果您偏好使用Bioconda，可以使用以下命令：

conda install -c bioconda pydeseq2

系统需求

确保您的环境中已安装Python版本3.9至3.11，并且有如下的库版本：

• anndata 0.8.0
• numpy 1.23.0
• pandas 1.4.3
• scikit-learn 1.1.1
• scipy 1.11.0

若因版本不匹配遇到问题，欢迎提出Issue。

项目的使用说明

快速入门

开始使用PyDESeq2，可以从其官方文档的快速启动部分下载示例代码进行实践。

文档查阅

详细文档托管在ReadTheDocs上，涵盖了从基本概念到高级应用的全面指导。

数据样例

项目中包含合成数据用于初步测试，实际研究可能需要利用如TCGA等数据库的数据，可从相应门户获取原始数据。

项目API使用文档

PyDESeq2的API细节可在安装后通过查看源码文档或在线文档来了解。主要API通常涉及数据准备、DESeqDataSet创建、拟合模型、差异表达测试以及结果解析等关键步骤，具体用法需参考其具体的函数说明和示例代码。

开发与贡献

对于希望参与进来的开发者，遵循文档中的“贡献”章节是起点：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/owkin/PyDESeq2.git
   

2. 建立conda环境并安装必要的开发依赖：

   conda create -n pydeseq2 python=3.9
   conda activate pydeseq2
   cd PyDESeq2
   pip install -e ".[dev]"
   pre-commit install
   

记住，项目采用了一些代码风格工具，比如ruff、black和mypy，以保持代码质量。

结语

PyDESeq2作为Python生态系统中的重要组件，持续发展以支持更复杂的RNA-seq数据分析。无论是新手还是经验丰富的生物信息学家，都可以通过上述指南顺利开展工作。对项目有任何建议或发现bug，欢迎提交PR或Issue。一起，我们构建更好的科学软件。

PyDESeq2 A Python implementation of the DESeq2 pipeline for bulk RNA-seq DEA. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyDESeq2