Bio.phenotype.pm_fitting 模組

用於表型數據的生長曲線擬合和參數提取。

此模組提供函數來對表型微陣列數據執行 S 型函數擬合。 此模組依賴於 scipy 的 curve_fit 函數。 如果不可用，將引發警告。

函數：logistic 邏輯增長模型。 gompertz Gompertz 增長模型。 richards Richards 增長模型。 guess_plateau 猜測高原點以改善 S 型擬合。 guess_lag 猜測延遲點以改善 S 型擬合。 fit S 型函數擬合。 get_area 計算 PM 曲線下的面積。

Bio.phenotype.pm_fitting.logistic(x, A, u, d, v, y0)

邏輯增長模型。

在 Zwietering 等人，1990 年提出（PMID：16348228）

Bio.phenotype.pm_fitting.gompertz(x, A, u, d, v, y0)

Gompertz 增長模型。

在 Zwietering 等人，1990 年提出（PMID：16348228）

Bio.phenotype.pm_fitting.richards(x, A, u, d, v, y0)

Richards 增長模型（等同於 Stannard）。

在 Zwietering 等人，1990 年提出（PMID：16348228）

Bio.phenotype.pm_fitting.guess_lag(x, y)

給定兩個軸，傳回延遲點的猜測值。

延遲點定義為 x 點，其中 y 與下一個點的差異高於點之間的平均差異加上一個標準差。 如果未找到這樣的點或 x 和 y 的長度不同，則函數傳回零。

Bio.phenotype.pm_fitting.guess_plateau(x, y)

給定兩個軸，傳回高原點的猜測值。

高原點定義為 x 點，其中 y 點接近 y 點與最大 y 值之間差異的一個標準差。 如果未找到這樣的點或 x 和 y 的長度不同，則函數傳回零。

Bio.phenotype.pm_fitting.fit(function, x, y)

將提供的函數擬合到 x 和 y 值。

函數參數和參數共變異數。

Bio.phenotype.pm_fitting.get_area(y, x)

取得曲線下的面積。