Библиотека Python, которая превращает скрипты в интерактивные веб-приложения: дашборды, отчёты и чаты.
arvkevi/ezancestry
Инструмент на Python для определения генетического происхождения по данным SNP от сервисов генетического тестирования, с сопоставлением с образцами проекта 1000 Genomes.
- Звёзды
- 70
- Форки
- 10
- Открытые issues
- 7
- Последний коммит
- в прошлом месяце
Что это?
ezancestry определяет генетическое происхождение по исходным генетическим файлам от сервисов прямого тестирования, например 23andMe и ancestry.com, а также по файлам VCF. Он сопоставляет генотипы пользователя с более чем 2 500 образцами из проекта 1000 Genomes и с помощью классификатора k ближайших соседей, обученного на информативных для происхождения SNP (AISNP), присваивает метки континентальных и региональных популяций.
В пакет входят предварительно обученные модели для двух опубликованных панелей AISNP: набора из 55 SNP от Kidd et al. и набора из 128 SNP от Kosoy et al. (лаборатория Seldin). Прогнозы можно получать на уровне суперпопуляции или популяции; также доступно сокращение размерности на основе PCA.
В интерфейсе командной строки есть команды fetch, predict, plot и train, также доступен Python API. Пользователи могут задать собственный список AISNP и обучить модели, чтобы оценить, насколько хорошо эта панель разделяет группы происхождения; для этого формируются отчёты с перекрёстной проверкой. Для визуализации предусмотрены приложение Streamlit и трёхмерная диаграмма рассеяния.
Ключевые возможности
- 01Определяет происхождение по файлам 23andMe, ancestry.com и VCF
- 02Сопоставляет образцы пользователя с более чем 2 500 образцами 1000 Genomes
- 03Включает предварительно обученные модели k-NN для панелей Kidd (55 SNP) и Seldin (128 SNP)
- 04Поддерживает прогнозы на уровне суперпопуляции и популяции
- 05Позволяет обучать модели на пользовательском наборе AISNP и получать отчёты с перекрёстной проверкой
- 06Включает команду для построения трёхмерной диаграммы и приложение Streamlit для визуализации
Сценарии использования
- Визуализация результата генетического теста рядом с референсными популяциями
- Оценка того, насколько хорошо пользовательская панель информативных для происхождения SNP разделяет популяции
- Обучение или демонстрация определения происхождения на данных 1000 Genomes
- Пакетное определение происхождения для когорты файлов генотипов
Быстрый старт
- 1
Установите ezancestry с помощью pip
pip install ezancestry - 2
Определите происхождение по файлу генетических данных, полученных в результате прямого потребительского тестирования
ezancestry predict mygenome.txt - 3
Визуализируйте прогнозы в виде 3D-диаграммы рассеяния в браузере
ezancestry plot predictions.csv
Что важно знать
- Прогнозы основаны лишь на небольшом наборе SNP, информативных для определения происхождения, и сопоставляются с образцами 1000 Genomes, поэтому результаты приблизительны.
- Инструмент не предназначен для принятия медицинских или клинических решений; он создан для исследований и изучения.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое ezancestry?
- Инструмент на Python для определения генетического происхождения по данным SNP от сервисов генетического тестирования, с сопоставлением с образцами проекта 1000 Genomes. ezancestry определяет генетическое происхождение по исходным генетическим файлам от сервисов прямого тестирования, например 23andMe и ancestry.com, а также по файлам VCF. Он сопоставляет генотипы пользователя с более чем 2 500 образцами из проекта 1000 Genomes и с помощью классификатора k ближайших соседей, обученного на информативных для происхождения SNP (AISNP), присваивает метки континентальных и региональных популяций.
- ezancestry можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- ezancestry распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- ezancestry всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в ezancestry — 7 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать ezancestry?
- Визуализация результата генетического теста рядом с референсными популяциями Оценка того, насколько хорошо пользовательская панель информативных для происхождения SNP разделяет популяции Обучение или демонстрация определения происхождения на данных 1000 Genomes Пакетное определение происхождения для когорты файлов генотипов
- Как установить ezancestry?
- Установите ezancestry с помощью pip: pip install ezancestry Определите происхождение по файлу генетических данных, полученных в результате прямого потребительского тестирования: ezancestry predict mygenome.txt Визуализируйте прогнозы в виде 3D-диаграммы рассеяния в браузере: ezancestry plot predictions.csv
- Где скачать ezancestry?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/arvkevi/ezancestry
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Инструмент на основе глубокого обучения для поиска генетических вариантов в выровненных прочтениях секвенирования ДНК и записи результатов в файлы VCF/gVCF.
Библиотека навыков ИИ-агента для биоинформатики: каждый навык — воспроизводимый анализ геномных данных, построенный на OpenClaw.
Набор референсных агентов для здравоохранения и биологических наук, переиспользуемых доменных навыков и MCP-инструментов для AI-ассистентов для написания кода и развертывания в AWS.
Библиотека Python для UMAP — метода нелинейного снижения размерности, применяемого для визуализации и предварительной обработки данных в машинном обучении.
Python-фреймворк для создания интерактивных приложений и дашбордов для работы с данными без JavaScript.