Magi
B+ 89 completedPipeline State
completedPipeline Metadata
AI Prompt
Catalog Information
A command-line tool that performs multi-kingdom metagenomic interaction analysis and visualizes the results.
Description
Magi-Metagenomics is a Python-based CLI application that ingests raw metagenomic abundance tables and metadata, normalizes the data, and applies statistical and machine‑learning techniques to uncover interactions between organisms from different kingdoms. It constructs correlation and co‑occurrence networks, clusters taxa into functional groups, and generates both static and interactive visualizations using Matplotlib and Plotly. The tool is designed for researchers who need to explore complex ecological relationships without writing extensive code, providing a streamlined workflow from data import to publication‑ready figures. It supports common file formats such as CSV, TSV, and BIOM, and outputs results in easily shareable formats like PNG, HTML, and JSON. By integrating scikit‑learn and SciPy, the application offers robust statistical testing and dimensionality reduction to highlight significant patterns in large datasets.
الوصف
تُعدّ أداة ماغي‑ميتاجينومكس تطبيقاً سطر أوامر مبنيًا بلغة بايثون يتيح للباحثين استيراد جداول الكثافة الجينية للميتاجينوم والبيانات الميتاداتية، ثم يُعالجها عبر عمليات تطبيع وتحليل إحصائي وتعلم آلي لاستخلاص التفاعلات بين الكائنات من ممالك مختلفة. تقوم الأداة ببناء شبكات الترابط والتواجد المشترك، وتُقسِّم الكائنات إلى مجموعات وظيفية، وتُنتج رسومات إحصائية وتفاعلية باستخدام مكتبات ماتبلوتليب وبلاوتلي. صُممت لتلبية احتياجات علماء الأحياء الدقيقة والبيولوجيا الحاسوبية الذين يرغبون في استكشاف العلاقات البيئية المعقدة دون الحاجة لكتابة كود برمجي معقد، مقدمةً سير عمل مبسّط من استيراد البيانات إلى إنتاج رسومات جاهزة للنشر. تدعم الأداة صيغ ملفات شائعة مثل CSV وTSV وBIOM، وتصدر النتائج بصيغ قابلة للمشاركة مثل PNG وHTML وJSON. بدمجها لمكتبات سكيت‑ليرن وسكيب‑إي، توفر أداة ماغي‑ميتاجينومكس اختبارات إحصائية قوية وتقليل أبعاد لتسليط الضوء على الأنماط الهامة في مجموعات البيانات الكبيرة.
Novelty
7/10Tags
Technologies
Claude Models
Quality Score
Strengths
- CI/CD pipeline configured (github_actions)
- Good test coverage (40% test-to-source ratio)
- Code linting configured (ruff (possible))
- Consistent naming conventions (snake_case)
- Low average code complexity \u2014 well-structured code
- Good security practices \u2014 no major issues detected
- Properly licensed project
Security & Health
Languages
Frameworks
Concepts (2)
| Category | Name | Description | Confidence | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Citation: Repobility (2026). State of AI-Generated Code. https://repobility.com/research/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_description | Project Description | MAGI integrates bacterial, fungal, and viral communities from long-read metagenomic data into a unified multi-kingdom analysis framework. It automates the journey from raw reads to publication-ready cross-kingdom interaction networks. | 80% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_category | Testing | testing | 70% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Embed Badge
Add to your README:
