Topic suggestion - calculating diversity metrics with scikit-bio
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, python
- Ambito
- bioinformatics, data-visualization
Direzione di ricerca
Esamina la struttura esistente della lezione di ecologia in Python e la documentazione di scikit-bio prima di proporre l’ambito del notebook. Definisci quali calcoli della diversità alfa e beta e quale visualizzazione PCoA l’esempio deve dimostrare, quindi conferma che il notebook viene eseguito dall’inizio alla fine con dati di comunità rappresentativi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Howdy,
I think it would be a useful skill for ecologist using python to get hands on experience with the scikit-bio bioinformatics package. I use it often to calculate alpha and beta diversity and to create PCoA plots for visualizing community data.
I'd be happy to help with a Jupyter notebook example.
Bo
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 176
- Fork
- 317
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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