🌲 PhyloDM

PhyloDM 是一个高性能库，可以将系统发育树转换为成对距离矩阵。

对于具有 30,000 个物种的树，PhyloDM 将使用

• ~14GB 的内存（比 DendroPy 低 94%）
• ~1 分钟的 CPU 时间（比 DendroPy 快 183 倍）。

PhyloDM 使用 Rust 编写，并通过 Python PyO3 API 公开。这意味着它可以在 Python 或 Rust 中使用，但下面的文档是为 Python 编写的。有关 Rust 文档，请参阅 Crates.io。

⚙ 安装

需要 Python 3.9+

PyPI

为大多数 64 位 Unix 平台打包了预编译的二进制文件。如果您在不同的平台上安装，则需要安装 Rust 来编译二进制文件。

python -m pip install phylodm

Conda

conda install -c b bioconda phylodm

🐍 快速入门

可以从 Newick 文件或 DendroPy 树创建成对距离矩阵。

from phylodm import PhyloDM

# PREPARATION: Create a test tree
with open('/tmp/newick.tree', 'w') as fh:
    fh.write('(A:4,(B:3,C:4):1);')

# 1a. From a Newick file
pdm = PhyloDM.load_from_newick_path('/tmp/newick.tree')

# 1b. From a DendroPy tree
import dendropy
tree = dendropy.Tree.get_from_path('/tmp/newick.tree', schema='newick')
pdm = PhyloDM.load_from_dendropy(tree)

# 2. Calculate the PDM
dm = pdm.dm(norm=False)
labels = pdm.taxa()

"""
/------------[4]------------ A
+
|          /---------[3]--------- B
\---[1]---+
           \------------[4]------------- C
           
labels = ('A', 'B', 'C')
    dm = [[0. 8. 9.]
          [8. 0. 7.]
          [9. 7. 0.]]
"""

访问数据

dm 方法生成一个对称的 NumPy 矩阵，并返回矩阵行/列顺序的键元组。

# Calculate the PDM
dm = pdm.dm(norm=False)
labels = pdm.taxa()

"""
/------------[4]------------ A
+
|          /---------[3]--------- B
\---[1]---+
           \------------[4]------------- C
           
labels = ('A', 'B', 'C')
    dm = [[0. 8. 9.]
          [8. 0. 7.]
          [9. 7. 0.]]
"""

# e.g. The following commands (equivalent) get the distance between A and B
dm[0, 1]  # 8
dm[labels.index('A'), labels.index('B')]  # 8

归一化

如果 dm 的 norm 参数设置为 True，则数据将通过树中所有边的总和进行归一化。

⏱ 性能

测试是在 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v3 @ 2.30GHz 上使用 scripts/performance/Snakefile 执行的。

对于大量物种，使用 PhyloDM 有益，但如果树中物种数量较少，则使用 DendroPy 更有益，因为它提供了大量功能。