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Realiza controle de qualidade e normalização de triagens CRISPR, cobrindo QC de distribuição de biblioteca, índice de Gini, correlação de replicatas e normalização de contagens, sendo útil ao processar matrizes de contagem de triagens CRISPR.
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/plugin marketplace add Pavel-Kravchenko/Bioinformatics
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Ler descrição completa Recolher descrição CRISPR Screen QC, Normalization, and Advanced Methods
Screen Quality Metrics
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
def gini_index(counts: np.ndarray) -> float:
"""Gini index of guide count distribution. Perfect evenness = 0, one guide all reads = 1.
Good screens: Gini < 0.1. Problematic: Gini > 0.2.
"""
sorted_counts = np.sort(counts)
n = len(sorted_counts)
cumulative = np.cumsum(sorted_counts)
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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