PyMS（用于菌根共生的 Python）
项目描述
[](https://doi.org/10.21105/joss.01125)
[](https://pypi.org/project/pyms-plot/)
# PyMS
Python for Mycorrhizal Symbiosis analysis (PyMS) 是一个图形化的基于用户界面的程序可视化植物根部菌根真菌定植的定量分析并对数据进行统计分析。它旨在帮助不熟悉基于命令行的软件或希望在数据分析过程中提高生产力的研究人员。
如果您在工作中使用 PyMS，请引用 Schnabel, J. (2019)。PyMS：用于菌根共生数据分析的 Python。开源软件杂志，4(34)，1125，[doi.org/10.21105/joss.01125](https://doi.org/10.21105/joss.01125)。
## 安装
PyMS 是用 Python 3 编写的，依赖于 [pandas 0.23](https://pandas.pydata.org/)、[NumPy](http://www.numpy.org/)、[matplotlib](https ://matplotlib.org/)、[SciPy](https://matplotlib.org/)、[statsmodels](https://www.statsmodels.org) 和 [TkInter](https://docs.python. org/3/library/tk.html)。您可以通过在命令行上运行来安装它们：
```
python -m pip install <library name>
```
安装 SciPy 后，为了让 PyMS 能够导入 `scipy.stats`，运行：
```
python -m pip install --upgrade scipy
```
TkInter 传统上与 Python 捆绑在一起。
通过 pip 安装 PyMS：
```
python -m pip install pyms-plot
```
## 运行 PyMS
一旦安装了 PyMS，你可以在命令行上运行 `pyms`。图形界面出现之前可能需要几秒钟。
## 输入数据和文件格式
植物根部丛枝菌根真菌定植的量化应通过网格线
相交法的修改版本进行（参见 [Paszkowski, U., Jakovleva, L., and Boller, T. (2006) ). 受不同阶段影响的玉米突变体
丛枝菌根共生。Plant J. 47 165-173](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16762030)) 或等效方法。
输入文件应该是具有特定格式的 csv 文件
（参见同一存储库中的 *test_colonisation.csv* 示例，数据来自 [Chiu, CH, Choi, J., Paszkowski, U. (2018) Independent signaling cues underpin水稻丛枝菌根共生和大侧根诱导。新植物学家。217 552-557](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29194644))。
## 生成并保存图形
* 通过勾选菜单“分组依据”和“颜色”中的选项来选择所需的图形参数。
* 单击“处理”菜单并单击“分析 csv 文件”，它将打开一个弹出窗口，您可以浏览您的文件。
* 单击“文件”菜单并指向“另存为”以显示文件类型选择。单击文件扩展名以将文件保存在与 csv 文件相同的文件夹中。如果您通过多次单击“Analyze csv file”生成多个图形，它将保存最后生成的图形。
如果您使用文件 *test_colonization.csv*，这是预期的输出。
<img src="docs/images/test_colonization.png" width="800" alt="plot">
## 统计分析
PyMS 允许您使用 Mann-Whitney 检验或 Kruskal-Wallis 检验执行基因型间比较的统计检验，然后使用 Dunn 检验进行事后分析（即 Kruskal-Wallis 检验告诉您是否至少有一种基因型不同与其他人不同，而 Dunn 测试会告诉您哪些基因型与其他人不同）。如果要比较两种基因型，请使用 Mann-Whitney 检验。如果要比较多个基因型，请使用 Kruskal-Wallis 然后 Dunn 检验。
* 如果您尚未在 PyMS 中打开 csv 文件，请单击“处理”菜单并单击“分析 csv 文件”，它将打开一个
弹出窗口，您可以浏览您的文件。
* 单击“统计”菜单并通过勾选其中一项来选择您想要的测试
他们。然后，您需要在“选择样本”菜单中选择要分析的基因型。您可以通过点击顶部的-------分离菜单，这样您就不必每次选择基因型时都打开菜单。选择感兴趣的基因型后，单击“过程”菜单中的“执行统计测试”。测试返回的 p 值将保存在与 csv 文件位于同一文件夹中的文本文件中。
下面是一个示例，如果您对文件 *test_colonization.csv* 中的基因型 *117KO*（功能丧失突变体）和 *117REV*（野生型）进行 Mann-Whitney 检验。*Genotypes* 列表示比较的基因型。其他列代表不同的真菌结构。每列中的数字代表不同真菌结构定植水平差异的 p 值。
<img src="docs/images/mann_whitney.png" width="800" alt="mann-whitney">
下面是另一个示例，如果您执行 Kruskal-Wallis 检验，然后对基因型 *hebiba (AOC )*（功能丧失突变体）、NH WT（野生型）和 PCG82-2（互补功能丧失突变体）。
<img src="docs/images/kw_dunn.png" width="800" alt="kruskal-wallis">
## 支持
如果您有任何问题，请发送电子邮件至 jonathan.schnabel31@gmail.com。
## 贡献
PyMS 旨在成为一个不断发展的协作项目。请通过在 GitHub 上的拉取请求报告问题并提出增强和更正建议，从而为 PyMS 更好地做出贡献。请阅读 [GitHub 帮助页面](https://help.github.com/) 了解更多详情。
### 报告问题
如果您发现问题或错误，请在 PyMS 存储库的 *Issues* 选项卡中创建新问题。提供问题的详细描述，包括重现问题所需的步骤、您观察到的软件行为、您期望的软件行为以及 PyMS 的版本，
### 拉取请求
如果您想让 PyMS 变得更好，欢迎您在将更改推送到 GitHub 上的存储库分支后创建拉取请求。
[](https://pypi.org/project/pyms-plot/)
# PyMS
Python for Mycorrhizal Symbiosis analysis (PyMS) 是一个图形化的基于用户界面的程序可视化植物根部菌根真菌定植的定量分析并对数据进行统计分析。它旨在帮助不熟悉基于命令行的软件或希望在数据分析过程中提高生产力的研究人员。
如果您在工作中使用 PyMS，请引用 Schnabel, J. (2019)。PyMS：用于菌根共生数据分析的 Python。开源软件杂志，4(34)，1125，[doi.org/10.21105/joss.01125](https://doi.org/10.21105/joss.01125)。
## 安装
PyMS 是用 Python 3 编写的，依赖于 [pandas 0.23](https://pandas.pydata.org/)、[NumPy](http://www.numpy.org/)、[matplotlib](https ://matplotlib.org/)、[SciPy](https://matplotlib.org/)、[statsmodels](https://www.statsmodels.org) 和 [TkInter](https://docs.python. org/3/library/tk.html)。您可以通过在命令行上运行来安装它们：
```
python -m pip install <library name>
```
安装 SciPy 后，为了让 PyMS 能够导入 `scipy.stats`，运行：
```
python -m pip install --upgrade scipy
```
TkInter 传统上与 Python 捆绑在一起。
通过 pip 安装 PyMS：
```
python -m pip install pyms-plot
```
## 运行 PyMS
一旦安装了 PyMS，你可以在命令行上运行 `pyms`。图形界面出现之前可能需要几秒钟。
## 输入数据和文件格式
植物根部丛枝菌根真菌定植的量化应通过网格线
相交法的修改版本进行（参见 [Paszkowski, U., Jakovleva, L., and Boller, T. (2006) ). 受不同阶段影响的玉米突变体
丛枝菌根共生。Plant J. 47 165-173](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16762030)) 或等效方法。
输入文件应该是具有特定格式的 csv 文件
（参见同一存储库中的 *test_colonisation.csv* 示例，数据来自 [Chiu, CH, Choi, J., Paszkowski, U. (2018) Independent signaling cues underpin水稻丛枝菌根共生和大侧根诱导。新植物学家。217 552-557](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29194644))。
## 生成并保存图形
* 通过勾选菜单“分组依据”和“颜色”中的选项来选择所需的图形参数。
* 单击“处理”菜单并单击“分析 csv 文件”，它将打开一个弹出窗口，您可以浏览您的文件。
* 单击“文件”菜单并指向“另存为”以显示文件类型选择。单击文件扩展名以将文件保存在与 csv 文件相同的文件夹中。如果您通过多次单击“Analyze csv file”生成多个图形，它将保存最后生成的图形。
如果您使用文件 *test_colonization.csv*，这是预期的输出。
<img src="docs/images/test_colonization.png" width="800" alt="plot">
## 统计分析
PyMS 允许您使用 Mann-Whitney 检验或 Kruskal-Wallis 检验执行基因型间比较的统计检验，然后使用 Dunn 检验进行事后分析（即 Kruskal-Wallis 检验告诉您是否至少有一种基因型不同与其他人不同，而 Dunn 测试会告诉您哪些基因型与其他人不同）。如果要比较两种基因型，请使用 Mann-Whitney 检验。如果要比较多个基因型，请使用 Kruskal-Wallis 然后 Dunn 检验。
* 如果您尚未在 PyMS 中打开 csv 文件，请单击“处理”菜单并单击“分析 csv 文件”，它将打开一个
弹出窗口，您可以浏览您的文件。
* 单击“统计”菜单并通过勾选其中一项来选择您想要的测试
他们。然后，您需要在“选择样本”菜单中选择要分析的基因型。您可以通过点击顶部的-------分离菜单，这样您就不必每次选择基因型时都打开菜单。选择感兴趣的基因型后，单击“过程”菜单中的“执行统计测试”。测试返回的 p 值将保存在与 csv 文件位于同一文件夹中的文本文件中。
下面是一个示例，如果您对文件 *test_colonization.csv* 中的基因型 *117KO*（功能丧失突变体）和 *117REV*（野生型）进行 Mann-Whitney 检验。*Genotypes* 列表示比较的基因型。其他列代表不同的真菌结构。每列中的数字代表不同真菌结构定植水平差异的 p 值。
<img src="docs/images/mann_whitney.png" width="800" alt="mann-whitney">
下面是另一个示例，如果您执行 Kruskal-Wallis 检验，然后对基因型 *hebiba (AOC )*（功能丧失突变体）、NH WT（野生型）和 PCG82-2（互补功能丧失突变体）。
<img src="docs/images/kw_dunn.png" width="800" alt="kruskal-wallis">
## 支持
如果您有任何问题，请发送电子邮件至 jonathan.schnabel31@gmail.com。
## 贡献
PyMS 旨在成为一个不断发展的协作项目。请通过在 GitHub 上的拉取请求报告问题并提出增强和更正建议，从而为 PyMS 更好地做出贡献。请阅读 [GitHub 帮助页面](https://help.github.com/) 了解更多详情。
### 报告问题
如果您发现问题或错误，请在 PyMS 存储库的 *Issues* 选项卡中创建新问题。提供问题的详细描述，包括重现问题所需的步骤、您观察到的软件行为、您期望的软件行为以及 PyMS 的版本，
### 拉取请求
如果您想让 PyMS 变得更好，欢迎您在将更改推送到 GitHub 上的存储库分支后创建拉取请求。
