Bio.phenotype.pm_fitting 模块

表型数据的生长曲线拟合和参数提取。

此模块提供函数，用于将 S 型函数拟合到表型微阵列数据。此模块依赖于 scipy curve_fit 函数。如果不可用，则会发出警告。

函数：logistic 逻辑斯蒂增长模型。gompertz Gompertz 增长模型。richards Richards 增长模型。guess_plateau 猜测高原点以改进 S 型拟合。guess_lag 猜测滞后期以改进 S 型拟合。fit S 型函数拟合。get_area 计算 PM 曲线下的面积。

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

逻辑斯蒂增长模型。

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

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

Gompertz 增长模型。

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

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

Richards 增长模型（等效于 Stannard）。

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

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

给定两个轴返回滞后点的猜测值。

滞后点定义为 x 点，在该点上 y 与下一个点的差值大于点之间差值的平均值加上一个标准差。如果没有找到这样的点或 x 和 y 的长度不同，则函数返回零。

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

给定两个轴返回高原点的猜测值。

高原点定义为 x 点，在该点上 y 点接近 y 点与最大 y 值之间差值的标准差。如果没有找到这样的点或 x 和 y 的长度不同，则函数返回零。

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

将提供的函数拟合到 x 和 y 值。

函数参数和参数协方差。

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

获取曲线下的面积。