PriorProbabilityBuilder

Full name SMRUCC.genomics.Analysis.Metagenome.Kmers.PriorProbabilityBuilder Assembly SMRUCC.genomics.Analysis.Metagenome Members 4

01 Syntax

SMRUCC.genomics.Analysis.Metagenome.Kmers.PriorProbabilityBuilder

02 Methods

Name	Overloads	Summary
GetParentTaxId	1	根据子分类单元ID和目标父级等级，查找其父级分类单元ID。此函数会沿着分类树向上遍历，直到找到指定等级的节点。
BuildDatabase	1	构建物种的先验概率数据库，该数据库基于指定的分类层级。计算公式：p(s \| G) = (物种 s 的k-mer总数) / (其所属的目标分类单元 G 的k-mer总数)
BuildKmerDistributions	1	构建k-mer条件概率分布数据库 KmerDistributions。计算公式：P(kmer \| species) = (kmer在物种中出现的次数) / (该物种的总k-mer数)

03 Fields

Name	Overloads	Summary
TaxonomyDB	1	分类学数据库。在实际应用中，您应该从NCBI taxdump文件中加载这些数据。 Key: Child TaxId, Value: Parent TaxId

04 Members

method GetParentTaxId #

GetParentTaxId(Int32, String)

根据子分类单元ID和目标父级等级，查找其父级分类单元ID。此函数会沿着分类树向上遍历，直到找到指定等级的节点。

Parameters

Name	Type	Description
`childTaxId`	`Int32`	子分类单元的TaxId（如物种）。
`targetRank`	`String`	目标父级等级（如 "genus", "family", "order"）。

Returns

父级分类单元的TaxId，如果找不到则返回0。

method BuildDatabase #

BuildDatabase(IEnumerable(Of KmerSeed), SequenceCollection, String)

构建物种的先验概率数据库，该数据库基于指定的分类层级。计算公式：p(s | G) = (物种 s 的k-mer总数) / (其所属的目标分类单元 G 的k-mer总数)

Parameters

Name	Type	Description
`kmerDatabase`	`IEnumerable(Of KmerSeed)`	完整的k-mer数据库，即KmerSeed数组。
`sequenceLookup`	SequenceCollection	一个全局查找表，用于通过seqid获取SequenceSource信息。
`targetRank`	`String`	用于计算先验概率的目标分类层级，例如 "genus", "family", "order"。

Returns

一个字典，Key是物种的ncbi_taxid，Value是该物种相对于目标层级的先验概率。

method BuildKmerDistributions #

BuildKmerDistributions(Dictionary(Of Int32, UInt64), KmerMemory(Of Dictionary(Of Int32, UInt64)))

构建k-mer条件概率分布数据库 KmerDistributions。计算公式：P(kmer | species) = (kmer在物种中出现的次数) / (该物种的总k-mer数)

Returns

一个嵌套字典，Key是k-mer字符串，Value是内层字典（Key为物种taxid，Value为条件概率）。

field TaxonomyDB #

TaxonomyDB

分类学数据库。在实际应用中，您应该从NCBI taxdump文件中加载这些数据。 Key: Child TaxId, Value: Parent TaxId