Pangraph è un progetto di bioinformatica progettato per visualizzare, analizzare ed esportare grafi pangenomici. Grazie a un'interfaccia intuitiva basata su Dash, gli utenti possono esplorare grafi pangenomici, evidenziare varianti genetiche (bolle) e esportare dati in formato CSV per ulteriori analisi.
- Caricamento di grafi pangenomici da file in formato GFA.
- Visualizzazione interattiva del grafo con nodi cliccabili e pannello laterale per i dettagli.
- Evidenziazione delle bolle genetiche, che rappresentano varianti come SNP o inserzioni/delezioni.
- Esportazione dei dati dei nodi in formato CSV.
Per utilizzare Pangraph, è necessario avere installato:
- Python 3.8 o superiore
- Git per clonare il repository (opzionale, in alternativa puoi scaricare il file .zip)
Seguire questi passaggi per scaricare, installare e avviare il progetto.
Apri il terminale e inserisci il seguente comando:
git clone https://github.com/Jacopodd/Pangraph.git
cd Pangraph
- Vai alla pagina del repository su GitHub.
- Clicca su Code > Download ZIP.
- Estrai il file ZIP e apri la cartella estratta nel terminale.
Crea un ambiente virtuale per isolare le dipendenze del progetto:
python -m venv venv
Attiva l'ambiente virtuale:
- Windows:
.\venv\Scripts\activate
- macOS/Linux:
source venv/bin/activate
Installa tutte le librerie richieste usando il file requirements.txt
:
pip install -r requirements.txt
Esegui l'applicazione con il seguente comando:
python -m src.app
Dopo qualche secondo, l'app sarà disponibile nel browser all'indirizzo:
http://127.0.0.1:8050
-
Carica un file GFA:
- Inserisci il percorso di un file GFA (esempio:
data/example_1.gfa
) e clicca su "Carica Grafo".
- Inserisci il percorso di un file GFA (esempio:
-
Interagisci con il grafo:
- Clicca su un nodo per vedere i dettagli nel pannello laterale.
-
Evidenzia le bolle:
- Clicca su "Evidenzia Bubbles" per evidenziare le varianti genetiche.
- Usa "Reset Evidenziazione" per tornare al grafo iniziale.
-
Esporta i dati in CSV:
- Clicca su "Esporta in CSV" per scaricare un file con i dettagli dei nodi.
All'interno della cartella data
, troverai diversi file GFA di esempio da utilizzare per testare l'applicazione:
example_1.gfa
: Grafo semplice.example_10.gfa
: Grafo complesso con più bolle e cicli.
- Assicurati di aver attivato l'ambiente virtuale.
- Verifica di avere Python 3.8 o superiore installato.
- Assicurati di aver eseguito il comando
pip install -r requirements.txt
.
- Controlla che il percorso del file GFA sia corretto e che il file esista.
Se vuoi contribuire al progetto, sentiti libero di fare un fork del repository, apportare modifiche e inviare una pull request.
Questo progetto è distribuito sotto la licenza MIT. Consulta il file LICENSE per maggiori dettagli.