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SNPhylo 介绍 系统发育树是推断各种生物之间进化关系的良好工具，因此该树已在许多进化研究中使用。 因此，在重新测序项目中已经确定了基于SNP数据的系统树。 但是，没有简单的方法来确定具有大量从重测序数据中确定的变异体的系统发育树。 因此，我们开发了新的管道SNPhylo，以根据SNP数据构建系统发育树。 使用此管道，用户可以从包含大量SNP数据的文件中构建系统发育树。 特征 基于全基因组SNP的树木构建。 常规的树构建是基于大量具有某些特性的基因，例如单拷贝基因，核糖体RNA基因，内部转录间隔区序列（ITS）。 SNPhylo用全基因组信息构建树，因此更准确 通过连锁不平衡（LD）减少SNP冗余。 同一LD块中的SNP提供冗余的谱系信息。 SNPhylo在LD块中仅保留一个信息量丰富的SNP。 它极大地减少了运行时间，而不会丢失信息丰富的站点。 树的构建过程是高度自动化的。 SNP

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介绍 该数据集包含来自10个类别的城市声音的8732个标记的声音摘录（<= 4s）：空调，汽车喇叭，儿童玩耍，狗吠，钻探，enginge_idling，gun_shot，手提钻，警笛和street_music。 这些类别是根据城市声音分类法得出的。 有关数据集及其编译方式的详细说明，请参阅我们的论文。 所有摘录均取自上传到现场录音。 这些文件已预先排序为十折（名为fold1-fold10的文件夹），以帮助复制和比较上面文章中报告的自动分类结果。 除声音摘录外，还提供了一个CSV文件，其中包含有关每个摘录的元数据。 数据集链接-https: 方法 1.有3种基本方法可以从音频文件中提取特征：a）使用音频文件的mffcs数据b）使用音频的频谱图图像，然后将其转换为数据点（就像对图像所做的那样）。 使用Librosa的mel_spectogram函数可以轻松完成此操作。c）结合两个功能以构建

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