projects/recombineMap/sperm_by_fw/crossover_prediction/Readme.txt

   1 简便方法：
   2 makedata.py和makedata_adjust.py(低cut off，结果更多)
   3 参数是分染色体SNP文件路径，如./当前目录，文件识别特征请在程序第7行修改中，现在识别文件名中有"FaMo"的文件。
   4 然后用sort.py 进行排序。
   5 例：
   6 python makedata.py ./
   7 python sort.py all.sum.changepos.standard
   8
   9
  10 HMM方法：
  11 HMMCO.py是核心程序，第一个参数同上。
  12 运行出来大量，result.SXX.chrN文件，然后建个目录mkdir data，把文件移动进去mv result.* data，运行sumData.py进行汇总，第一个参数同上。
  13 得到结果叫Result.all.txt，运行sort.py排序。
  14 其他几个程序是对比简便方法结果的。
  15 可以使用
  16 work.sh：
  17 pypy HMMCO.py ../findpos #改成SNP文件目录
  18 mv result.* data
  19 pypy sumData.py ../findpos
  20 pypy sort.py Result.all.txt
  21 pypy compareData.py raw.data Result.all.txt #第一个参数改成以前的结果，第二个改成HMM结果。