数据库.seqs

一个分析多个后列(信息内容,频率,.)的模块

开始

安装模块 : npm install stat.seqs

var MSAStats = require('stat.seqs');
var seqs = ["AACG", "CACG", "AAGC", "CAAG"];
var stats = MSAStats(seqs);

所有操作都会被缓存,但如果改变序列,它们将会被再次计算出.

业务

频率

stats.frequency() // calculates the relative frequency of a base at a given position
> [ { A: 0.5, C: 0.5 },
  { A: 1 },
  { C: 0.5, G: 0.25, A: 0.25 },
  { C: 0.25, G: 0.75 } ]

序列认同和共识

stats.consensus() // calculates the consensus
> "AACG"

stats.identity() // identity to the consensus seq
> [ 1, 0.75, 0.5, 0.5 ]

stats.identity("AAAA") // identity to the given seq
> [ 0.5, 0.25, 0.5, 0.5 ]

背景分布

stats.background() // calculates the background distribution of all seqs
> { A: 0.4375, C: 0.3125, G: 0.25 }

stats.bg = {A: 0.25, C: 0.25, G: 0.25, T: 0.25} // set your own background distribution

stats.useBackground(); // use background distribution in anlysis

信息内容(内容)和保护

stats.ic() // calculates the information content
> [ 1, 0, 1.5, 0.81 ]

// change your alphabet
stats.setDNA(); // default
stats.setProtein();
stats.alphabetSize = 21; // your own size

// now you can scale the information content 
stats.scale(stats.ic());
> [ 0.5, 0, 0.75, 0.41 ]

stats.conservation() // needs an alphabetSize!
> [ 1, 2, 0.5, 1.19 ]
stats.scale(stats.conservation()) // scale conservation 
> [ 0.5, 1, 0.25, 0.59 ]

stats.conservResidue() // calculate conservation per residue
> [ { A: 0.5, C: 0.5 },
  { A: 2 },
  { C: 0.25, G: 0.13, A: 0.13 },
  { G: 0.89, C: 0.3 } ]

stats.conservResidue({scaled: true}) 
> [ { A: 0.25, C: 0.25 },
  { A: 1 },
  { C: 0.13, G: 0.06, A: 0.06 },
  { G: 0.45, C: 0.15 } ]

规模和养护需要一套 alphabetSize (违约4);

具有背景分布的养护

(工作正在进行)

stats.useBackground(); // by default from all letters

stats.ic() // calculates the information content
stats.scale(stats.ic());

stats.conservation(

stats.scale(stats.conservation())

stats.conservResidue() 

stats.conservResidue({scaled: true}) 

三维分析

stats.maxLength() 
> 4
stats.gaps() // relative percentage of gaps for a column
> [0, 0, 0, 0]

运行序列

stats.addSeq("AAA")
stats.addSeqs(["AAA", "AAB"])
stats.resetSeqs(["AAA", "AAB"])
stats.removeSeq("AAA")
stats.removeSeq(2) // you can also use indexes

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