Traitar 用于从基因组序列中提取表型，它提供了表型分类器，可以预测与碳和能源使用、氧气需求、形态学、抗生素易感性、蛋白水解和酶活性等有关的67个性状。
1. 软件安装——traitar
安装基本依赖：
sudo apt-get install python-scipy python-matplotlib python-pip python-pandas
进入要安装软件的目录，我的为家目录下的tools：
cd ~/tools
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安装主程序到家目录下
pip install traitar --user
将添加到环境变量中：
vim ~/.zshrc
i
文档末尾添加：
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin/
ESC
shift + :
wq!
source ~/.zshrc
安装依赖软件（parallel， prodigal， hmmer）
sudo apt-get install parallel prodigal hmmer
下载pfam数据库到家目录下并建库
traitar pfam ~/
也可以手动下载pfam数据库（如果上一条不出错可以不运行后面的几条命令）：
cd ~/
官方提供的为Pfam27.0，我下载的为最新的Pfam32.0（下面两个命令选一个运行即可）：
wget ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/Pfam/releases/Pfam27.0/Pfam-A.hmm.gz
wget ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/Pfam/releases/Pfam32.0/Pfam-A.hmm.gz
将Pfam-A.hmm.gz解压缩，然后运行下面的命令建库：
traitar pfam --local ~/
软件运行出错的话：
错误提示：ImportError: C extension: numpy.core.multiarray failed to import not built. If you want to import pandas from the source directory, you may need to run 'python setup.py build_ext --inplace --force' to build the C extensions first.
运行：
conda install -c conda-forge numpy
错误提示：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'sort'
pandas降级：
conda install pandas=0.19.2
错误提示：Python的最大递归深度错误 “maximum recursion depth exceeded while calling a Python object”
编辑脚本（~/miniconda3/lib/python2.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py），第183行加入两行，将默认的1000改大，比如2000（因为我有1000多个基因组）
import sys
#print sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(2000)
错误提示：RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility
pip uninstall -y scipy scikit-learn
pip install --no-binary scipy scikit-learn
2. 软件使用
首先进入含有基因组文件目录的上一级目录，输入命令执行：
traitar phenotype <in dir> <sample file> from_nucleotides <out_dir> -c 2
<in dir>：包含基因组的输入目录
<sample file>：描述文件，置于<in dir>的父目录下。共3列，第一列为基因组文件的全名（包含文件扩展名），第二列为菌株名称（一般为第一列去掉扩展名，可随意更改），第三列为分组信息（可以将所有的菌株划分到不同的组别）。三列之间以制表符分隔。三列的抬头为“sample_file_name sample_name category”，如下面文本框所示：
sample_file_name sample_name category
1457190.3.RefSeq.faa Listeria_ivanovii_WSLC3009 environment_1
525367.9.RefSeq.faa Listeria_grayi_DSM_20601 environment_2
<out_dir>：结果输出目录
-c 2：使用两个线程运行，提高预测速度
我的命令（在phenotype目录下，使用4个线程运行）：
traitar phenotype scaffolds samplefile.txt from_nucleotides output -c 4
输出效果图：
引用 Traitar
If you use Traitar in your research, please cite our paper:
From genomes to phenotypes: Traitar, the microbial trait analyzer
Aaron Weimann, Kyra Mooren, Jeremy Frank, Phillip B Pope, Andreas Bremges, Alice C McHardy
mSystem (2016) doi:10.1101/043315
