From ca6c8dbde96df2459f86e82aa7c0accd4dadd967 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: arvkevi <arvkevi@gmail.com>
Date: Sat, 10 Oct 2020 21:01:55 -0400
Subject: [PATCH 1/2] add ezancestry app

---
 gallery/ezancestry/__init__.py                |    0
 gallery/ezancestry/app.py                     |  337 +++
 gallery/ezancestry/data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf  |  307 ++
 .../ezancestry/data/Seldin.128AISNP.1kG.vcf   |  379 +++
 ...egrated_call_samples_v3.20130502.ALL.panel | 2505 +++++++++++++++++
 .../database/apps_in_gallery.py               |    7 +
 requirements_base.txt                         |    4 +
 7 files changed, 3539 insertions(+)
 create mode 100644 gallery/ezancestry/__init__.py
 create mode 100644 gallery/ezancestry/app.py
 create mode 100644 gallery/ezancestry/data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf
 create mode 100644 gallery/ezancestry/data/Seldin.128AISNP.1kG.vcf
 create mode 100644 gallery/ezancestry/data/integrated_call_samples_v3.20130502.ALL.panel

diff --git a/gallery/ezancestry/__init__.py b/gallery/ezancestry/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..e69de29
diff --git a/gallery/ezancestry/app.py b/gallery/ezancestry/app.py
new file mode 100644
index 0000000..f6544f2
--- /dev/null
+++ b/gallery/ezancestry/app.py
@@ -0,0 +1,337 @@
+"""
+## ezancestry
+
+Visualize you genotypes using the One Thousand Genomes Project Populations.
+
+Author: [Kevin ARvai](https://github.com/arvkevi))\n
+Source: [Github](https://github.com/arvkevi/ezancestry)
+"""
+import warnings
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import streamlit as st
+
+import plotly.express as px
+import umap
+from category_encoders.one_hot import OneHotEncoder
+from cyvcf2 import VCF
+from sklearn.decomposition import PCA
+from sklearn.impute import KNNImputer
+from sklearn.manifold import TSNE
+from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+from snps import SNPs
+
+warnings.filterwarnings("ignore")
+st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False)
+
+
+def main():
+    # Render the readme as markdown using st.markdown.
+    st.title("ezancestry")
+    readme_text = st.markdown("""# Genetic Ancestry Visualization
+The figure below displays samples from the [1000 Genomes Project](http://www.internationalgenome.org/home). What you are seeing are the samples' genotypes projected into a three-dimensional feature-space through dimensionality reduction techniques. Data points are colored according to a sample's [reported genetic ancestry](http://www.internationalgenome.org/faq/which-populations-are-part-your-study/).
+The genotypes were filtered to include only a small subset of the genome called [ancestry-informative single nucleotide polymorphisms](https://en.wikipedia.org/wiki/Ancestry-informative_marker) (**AISNPs**). Then, the genotypes were one-hot encoded. Finally, dimensionality reduction was performed to facilitate visualization.
+**You can also visualize your direct-to-consumer genetic results (e.g. [23andMe](https://customercare.23andme.com/hc/en-us/articles/212196868-Accessing-Your-Raw-Genetic-Data)). A k-nearest neighbors classifier will predict which of the populations you are most closely related to based on the AISNP genotypes.**""")
+
+    # get the 1000 genomes samples
+    dfsamples = get_1kg_samples()
+
+    # Once we have the dependencies, add a selector for the app mode on the sidebar.
+    st.sidebar.title("Visualization Settings")
+    # select which set of SNPs to explore
+    aisnp_set = st.sidebar.radio(
+        "Set of ancestry-informative SNPs:",
+        ("Kidd et al. 55 AISNPs", "Seldin et al. 128 AISNPs"),
+    )
+    if aisnp_set == "Kidd et al. 55 AISNPs":
+        aisnps_1kg = vcf2df("data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf", dfsamples)
+    elif aisnp_set == "Seldin et al. 128 AISNPs":
+        aisnps_1kg = vcf2df("data/Seldin.128AISNP.1kG.vcf", dfsamples)
+
+    # Encode 1kg data
+    X_encoded, encoder = encode_genotypes(aisnps_1kg)
+    # Dimensionality reduction
+    dimensionality_reduction_method = st.sidebar.radio(
+        "Dimensionality reduction technique:", ("PCA", "UMAP", "t-SNE")
+    )
+    # perform dimensionality reduction on the 1kg set
+    X_reduced, reducer = dimensionality_reduction(
+        X_encoded, algorithm=dimensionality_reduction_method
+    )
+
+    # Which population to plot
+    population_level = st.sidebar.radio(
+        "Population Resolution:", ("super population", "population")
+    )
+
+    # predicted population
+    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9, weights="distance", n_jobs=2)
+
+    # upload the user genotypes file
+    user_file = st.sidebar.file_uploader("Upload your genotypes:")
+    # Collapsable user AISNPs DataFrame
+    if user_file is not None:
+        try:
+            with st.spinner("Uploading your genotypes..."):
+                userdf = SNPs(user_file.getvalue()).snps
+        except Exception as e:
+            st.error(
+                f"Sorry, there was a problem processing your genotypes file.\n {e}"
+            )
+            user_file = None
+
+        # filter and encode the user record
+        user_record, aisnps_1kg = filter_user_genotypes(userdf, aisnps_1kg)
+        user_encoded = encoder.transform(user_record)
+        X_encoded = np.concatenate((X_encoded, user_encoded))
+        del userdf
+
+        # impute the user record and reduce the dimensions
+        user_imputed = impute_missing(X_encoded)
+        user_reduced = reducer.transform([user_imputed])
+        # fit the knn before adding the user sample
+        knn.fit(X_reduced, dfsamples[population_level])
+
+        # concat the 1kg and user reduced arrays
+        X_reduced = np.concatenate((X_reduced, user_reduced))
+        dfsamples.loc["me"] = ["me"] * 3
+
+        # plot
+        plotly_3d = plot_3d(X_reduced, dfsamples, population_level)
+        st.plotly_chart(plotly_3d, user_container_width=True)
+
+        # predict the population for the user sample
+        user_pop = knn.predict(user_reduced)[0]
+        st.subheader(f"Your predicted {population_level}")
+        st.text(f"Your predicted population using KNN classifier is {user_pop}")
+        # show the predicted probabilities for each population
+        st.subheader(f"Your predicted {population_level} probabilities")
+        user_pop_probs = knn.predict_proba(user_reduced)
+        user_probs_df = pd.DataFrame(
+            [user_pop_probs[0]], columns=knn.classes_, index=["me"]
+        )
+        st.dataframe(user_probs_df)
+
+        show_user_gts = st.sidebar.checkbox("Show Your Genotypes")
+        if show_user_gts:
+            user_table_title = "Genotypes of Ancestry-Informative SNPs in Your Sample"
+            st.subheader(user_table_title)
+            st.dataframe(user_record)
+
+    else:
+        # plot
+        plotly_3d = plot_3d(X_reduced, dfsamples, population_level)
+        st.plotly_chart(plotly_3d, user_container_width=True)
+
+    # Collapsable 1000 Genomes sample table
+    show_1kg = st.sidebar.checkbox("Show 1k Genomes Genotypes")
+    if show_1kg is True:
+        table_title = (
+            "Genotypes of Ancestry-Informative SNPs in 1000 Genomes Project Samples"
+        )
+        with st.spinner("Loading 1k Genomes DataFrame"):
+            st.subheader(table_title)
+            st.dataframe(aisnps_1kg)
+
+    # Render the readme as markdown using st.markdown.
+    readme_text = st.markdown("""# Details
+
+Depending on which company performed your genotyping, your sample might be missing information for some of the 55 (or 128) **AISNPs**. There is a basic implementation of scikit-learn's `KNNImputer` to impute missing genotypes in your sample based on your nearest neighbors in the feature-space.
+
+* To show a table of your genotypes at the AISNP locations, check **Show Your Genotypes**.
+
+* To show a table of the 1000 genomes samples genotypes at the AISNP locations, check **Show 1k Genomes Genotypes**.
+
+## 1000 Genomes and AISNPs Data
+
+A subset of 1000 Genomes Project samples' single nucleotide polymorphism(s), or, SNP(s) have been parsed from the [publicly available `.bcf` files](ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/release/20130502/supporting/bcf_files/).  
+The subset of `SNPs` were chosen from two publications which identified **AISNPs**:
+  * Set of 55 AISNPs. [Progress toward an efficient panel of SNPs for ancestry inference](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?db=pubmed&cmd=Retrieve&dopt=citation&list_uids=24508742). Kidd et al. 2014
+  * Set of 128 AISNPs. [Ancestry informative marker sets for determining continental origin and admixture proportions in common populations in America.](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?cmd=Retrieve&dopt=citation&list_uids=18683858). Kosoy et al. 2009 (Seldin Lab)
+
+## Parameters
+
+**Set of AISNPs to use**  
+* `Kidd 55 AISNPs`: Subset the 1kG data to the 55 SNPs listed in the manuscript.
+* `Seldin 128 AISNPs`: Subset the 1kG data to the 128 SNPs listed in the manuscript.
+
+**Dimensionality Reduction Algorithm**
+* `PCA`: *Principal Component Analysis*
+  * Fastest
+  * [scikit-learn implementation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html)
+* `T-SNE`: *t-Distributued Stochastic Neighbor Embedding*
+  * Slow
+  * [sckit-learn implementation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html) -- *not used*
+  * [Multicore-TSNE implementation](https://github.com/DmitryUlyanov/Multicore-TSNE) -- *used here*
+* `UMAP`: *Uniform Manifold Approximation and Projection*
+  * Faster than t-SNE.
+  * [umap-learn implementation](https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/)
+
+**Population Resolution**
+* `Super Population`: One of {AFR, AMR, EAS, EUR, SAS}.
+* `Population`: One of the 26 populations listed [here](http://www.internationalgenome.org/faq/which-populations-are-part-your-study/).
+
+## Code  
+The code used to process this data is available on [GitHub](https://github.com/arvkevi/ezancestry).""")
+
+
+def get_1kg_samples(onekg_samples="data/integrated_call_samples_v3.20130502.ALL.panel"):
+    """Download the sample information for the 1000 Genomes Project
+
+    :return: DataFrame of sample-level population information
+    :rtype: pandas DataFrame
+    """
+    dfsamples = pd.read_csv(onekg_samples, sep="\t")
+    dfsamples.set_index("sample", inplace=True)
+    dfsamples.drop(columns=["Unnamed: 4", "Unnamed: 5"], inplace=True)
+    dfsamples.columns = ["population", "super population", "gender"]
+    return dfsamples
+
+
+@st.cache(show_spinner=True)
+def encode_genotypes(df):
+    """One-hot encode the genotypes
+
+    :param df: A DataFrame of samples with genotypes as columns
+    :type df: pandas DataFrame
+    :return: pandas DataFrame of one-hot encoded columns for genotypes and OHE instance
+    :rtype: pandas DataFrame, OneHotEncoder instance
+    """
+    ohe = OneHotEncoder(cols=df.columns, handle_missing="return_nan")
+    X = ohe.fit_transform(df)
+    return pd.DataFrame(X, index=df.index), ohe
+
+
+def dimensionality_reduction(X, algorithm="PCA"):
+    """Reduce the dimensionality of the AISNPs
+    :param X: One-hot encoded 1kG AISNPs.
+    :type X: pandas DataFrame
+    :param algorithm: The type of dimensionality reduction to perform.
+        One of {PCA, UMAP, t-SNE}
+    :type algorithm: str
+    :returns: The transformed X DataFrame, reduced to 3 components by <algorithm>,
+    and the dimensionality reduction Transformer object.
+    """
+    n_components = 3
+
+    if algorithm == "PCA":
+        reducer = PCA(n_components=n_components)
+    elif algorithm == "t-SNE":
+        reducer = TSNE(n_components=n_components, n_jobs=4)
+    elif algorithm == "UMAP":
+        reducer = umap.UMAP(
+            n_components=n_components, min_dist=0.2, metric="dice", random_state=42
+        )
+    else:
+        return None, None
+
+    X_reduced = reducer.fit_transform(X.values)
+
+    return pd.DataFrame(X_reduced, columns=["x", "y", "z"], index=X.index), reducer
+
+
+@st.cache(show_spinner=True)
+def filter_user_genotypes(userdf, aisnps_1kg):
+    """Filter the user's uploaded genotypes to the AISNPs
+
+    :param userdf: The user's DataFrame from SNPs
+    :type userdf: pandas DataFrame
+    :param aisnps_1kg: The DataFrame containing snps for the 1kg project samples
+    :type aisnps_1kg: pandas DataFrame
+    :return: The user's DataFrame of AISNPs as columns, The 1kg DataFrame with user appended
+    :rtype: pandas DataFrame
+    """
+    user_record = pd.DataFrame(index=["your_sample"], columns=aisnps_1kg.columns)
+    for snp in user_record.columns:
+        try:
+            user_record[snp] = userdf.loc[snp]["genotype"]
+        except KeyError:
+            continue
+    aisnps_1kg = aisnps_1kg.append(user_record)
+    return user_record, aisnps_1kg
+
+
+@st.cache(show_spinner=True)
+def impute_missing(aisnps_1kg):
+    """Use scikit-learns KNNImputer to impute missing genotypes for AISNPs
+
+    :param aisnps_1kg: DataFrame of all samples including user's encoded genotypes.
+    :type aisnps_1kg: pandas DataFrame
+    :return: DataFrame with nan values filled in my KNNImputer
+    :rtype: pandas DataFrame
+    """
+    imputer = KNNImputer(n_neighbors=9)
+    imputed_aisnps = imputer.fit_transform(aisnps_1kg)
+    return np.rint(imputed_aisnps[-1])
+
+
+@st.cache
+def vcf2df(vcf_fname, dfsamples):
+    """Convert a vcf file (from the 1kg AISNPs) to a pandas DataFrame
+
+    :param vcf_fname: path to the vcf file with AISNPs for every 1kg sample
+    :type vcf_fname: str
+    :param dfsamples: DataFrame with sample-level info on each 1kg sample.
+    :type dfsamples: pandas DataFrame
+    :return: DataFrame with genotypes for AISNPs as columns and samples as rows.
+    :rtype: pandas DataFrame
+    """
+    vcf_file = VCF(vcf_fname)
+    df = pd.DataFrame(index=vcf_file.samples)
+    for variant in vcf_file():
+        df[variant.ID] = [gt.replace("|", "") for gt in variant.gt_bases]
+
+    df = df.join(dfsamples, how="outer")
+
+    return df
+
+
+def plot_3d(X_reduced, dfsamples, pop):
+    """Display the 3d scatter plot.
+
+    :param X_reduced: DataFrame of all samples feature-space features.
+    :type X_reduced: pandas DataFrame
+    :param dfsamples: DataFrame witih sample-level info on each 1kg sample.
+    :type dfsamples: pandas DataFrame
+    :param pop: The population resolution to plot
+    :type pop: str
+    :return: plotly figure
+    :rtype: plotly figure
+    """
+    X = np.hstack((X_reduced, dfsamples))
+    columns = [
+        "component_1",
+        "component_2",
+        "component_3",
+        "population",
+        "super population",
+        "gender",
+    ]
+    df = pd.DataFrame(X, columns=columns, index=dfsamples.index)
+    color_discrete_map = {"me": "rgb(0,0,0)"}
+    df["size"] = 16
+    if "me" in dfsamples.index.tolist():
+        df["size"].loc["me"] = 75
+
+    fig = px.scatter_3d(
+        df,
+        x="component_1",
+        y="component_2",
+        z="component_3",
+        color=pop,
+        color_discrete_map=color_discrete_map,
+        symbol=pop,
+        height=600,
+        size="size",
+        opacity=0.95,
+        color_discrete_sequence=["#008fd5", "#fc4f30", "#e5ae38", "#6d904f", "#810f7c"],
+    )
+    if "me" not in dfsamples.index.tolist():
+        fig.update_traces(marker=dict(size=2))
+
+    return fig
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/gallery/ezancestry/data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf b/gallery/ezancestry/data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf
new file mode 100644
index 0000000..d602e73
--- /dev/null
+++ b/gallery/ezancestry/data/Kidd.55AISNP.1kG.vcf
@@ -0,0 +1,307 @@
+##fileformat=VCFv4.1
+##FILTER=<ID=PASS,Description="All filters passed">
+##fileDate=20140730
+##reference=ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk//vol1/ftp/technical/reference/phase2_reference_assembly_sequence/hs37d5.fa.gz
+##source=1000GenomesPhase3Pipeline
+##contig=<ID=1,assembly=b37,length=249250621>
+##contig=<ID=2,assembly=b37,length=243199373>
+##contig=<ID=3,assembly=b37,length=198022430>
+##contig=<ID=4,assembly=b37,length=191154276>
+##contig=<ID=5,assembly=b37,length=180915260>
+##contig=<ID=6,assembly=b37,length=171115067>
+##contig=<ID=7,assembly=b37,length=159138663>
+##contig=<ID=8,assembly=b37,length=146364022>
+##contig=<ID=9,assembly=b37,length=141213431>
+##contig=<ID=10,assembly=b37,length=135534747>
+##contig=<ID=11,assembly=b37,length=135006516>
+##contig=<ID=12,assembly=b37,length=133851895>
+##contig=<ID=13,assembly=b37,length=115169878>
+##contig=<ID=14,assembly=b37,length=107349540>
+##contig=<ID=15,assembly=b37,length=102531392>
+##contig=<ID=16,assembly=b37,length=90354753>
+##contig=<ID=17,assembly=b37,length=81195210>
+##contig=<ID=18,assembly=b37,length=78077248>
+##contig=<ID=19,assembly=b37,length=59128983>
+##contig=<ID=20,assembly=b37,length=63025520>
+##contig=<ID=21,assembly=b37,length=48129895>
+##contig=<ID=22,assembly=b37,length=51304566>
+##contig=<ID=GL000191.1,assembly=b37,length=106433>
+##contig=<ID=GL000192.1,assembly=b37,length=547496>
+##contig=<ID=GL000193.1,assembly=b37,length=189789>
+##contig=<ID=GL000194.1,assembly=b37,length=191469>
+##contig=<ID=GL000195.1,assembly=b37,length=182896>
+##contig=<ID=GL000196.1,assembly=b37,length=38914>
+##contig=<ID=GL000197.1,assembly=b37,length=37175>
+##contig=<ID=GL000198.1,assembly=b37,length=90085>
+##contig=<ID=GL000199.1,assembly=b37,length=169874>
+##contig=<ID=GL000200.1,assembly=b37,length=187035>
+##contig=<ID=GL000201.1,assembly=b37,length=36148>
+##contig=<ID=GL000202.1,assembly=b37,length=40103>
+##contig=<ID=GL000203.1,assembly=b37,length=37498>
+##contig=<ID=GL000204.1,assembly=b37,length=81310>
+##contig=<ID=GL000205.1,assembly=b37,length=174588>
+##contig=<ID=GL000206.1,assembly=b37,length=41001>
+##contig=<ID=GL000207.1,assembly=b37,length=4262>
+##contig=<ID=GL000208.1,assembly=b37,length=92689>
+##contig=<ID=GL000209.1,assembly=b37,length=159169>
+##contig=<ID=GL000210.1,assembly=b37,length=27682>
+##contig=<ID=GL000211.1,assembly=b37,length=166566>
+##contig=<ID=GL000212.1,assembly=b37,length=186858>
+##contig=<ID=GL000213.1,assembly=b37,length=164239>
+##contig=<ID=GL000214.1,assembly=b37,length=137718>
+##contig=<ID=GL000215.1,assembly=b37,length=172545>
+##contig=<ID=GL000216.1,assembly=b37,length=172294>
+##contig=<ID=GL000217.1,assembly=b37,length=172149>
+##contig=<ID=GL000218.1,assembly=b37,length=161147>
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+##contig=<ID=GL000220.1,assembly=b37,length=161802>
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+##INFO=<ID=MC,Number=.,Type=String,Description="Merged calls.">
+##INFO=<ID=MEINFO,Number=4,Type=String,Description="Mobile element info of the form NAME,START,END<POLARITY; If there is only 5' OR 3' support for this call, will be NULL NULL for START and END">
+##INFO=<ID=MEND,Number=1,Type=Integer,Description="Mitochondrial end coordinate of inserted sequence">
+##INFO=<ID=MLEN,Number=1,Type=Integer,Description="Estimated length of mitochondrial insert">
+##INFO=<ID=MSTART,Number=1,Type=Integer,Description="Mitochondrial start coordinate of inserted sequence">
+##INFO=<ID=SVLEN,Number=.,Type=Integer,Description="Difference in length between REF and ALT alleles">
+##INFO=<ID=SVTYPE,Number=1,Type=String,Description="Type of structural variant">
+##INFO=<ID=TSD,Number=1,Type=String,Description="Precise Target Site Duplication for bases, if unknown, value will be NULL">
+##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype">
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+##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description="Total number of alleles in called genotypes">
+##INFO=<ID=EAS_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the EAS populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=EUR_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the EUR populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=AFR_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the AFR populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
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+##INFO=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description="Total read depth">
+##INFO=<ID=AA,Number=1,Type=String,Description="Ancestral Allele. Format: AA|REF|ALT|IndelType. AA: Ancestral allele, REF:Reference Allele, ALT:Alternate Allele, IndelType:Type of Indel (REF, ALT and IndelType are only defined for indels)">
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+##ALT=<ID=CN124,Description="Copy number allele: 124 copies">
+##INFO=<ID=CIEND,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around END for imprecise variants">
+##INFO=<ID=CIPOS,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around POS for imprecise variants">
+##INFO=<ID=CS,Number=1,Type=String,Description="Source call set.">
+##INFO=<ID=END,Number=1,Type=Integer,Description="End coordinate of this variant">
+##INFO=<ID=IMPRECISE,Number=0,Type=Flag,Description="Imprecise structural variation">
+##INFO=<ID=MC,Number=.,Type=String,Description="Merged calls.">
+##INFO=<ID=MEINFO,Number=4,Type=String,Description="Mobile element info of the form NAME,START,END<POLARITY; If there is only 5' OR 3' support for this call, will be NULL NULL for START and END">
+##INFO=<ID=MEND,Number=1,Type=Integer,Description="Mitochondrial end coordinate of inserted sequence">
+##INFO=<ID=MLEN,Number=1,Type=Integer,Description="Estimated length of mitochondrial insert">
+##INFO=<ID=MSTART,Number=1,Type=Integer,Description="Mitochondrial start coordinate of inserted sequence">
+##INFO=<ID=SVLEN,Number=.,Type=Integer,Description="Difference in length between REF and ALT alleles">
+##INFO=<ID=SVTYPE,Number=1,Type=String,Description="Type of structural variant">
+##INFO=<ID=TSD,Number=1,Type=String,Description="Precise Target Site Duplication for bases, if unknown, value will be NULL">
+##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype">
+##INFO=<ID=AC,Number=A,Type=Integer,Description="Total number of alternate alleles in called genotypes">
+##INFO=<ID=AF,Number=A,Type=Float,Description="Estimated allele frequency in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=NS,Number=1,Type=Integer,Description="Number of samples with data">
+##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description="Total number of alleles in called genotypes">
+##INFO=<ID=EAS_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the EAS populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=EUR_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the EUR populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=AFR_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the AFR populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=AMR_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the AMR populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=SAS_AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele frequency in the SAS populations calculated from AC and AN, in the range (0,1)">
+##INFO=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description="Total read depth">
+##INFO=<ID=AA,Number=1,Type=String,Description="Ancestral Allele. Format: AA|REF|ALT|IndelType. AA: Ancestral allele, REF:Reference Allele, ALT:Alternate Allele, IndelType:Type of Indel (REF, ALT and IndelType are only defined for indels)">
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@@ -231,5 +231,12 @@
         tags=[tags.CODE, tags.APP_IN_GALLERY],
         author=authors.STEFANO_TABACCO,
     ),
+    Resource(
+        name="ezancestry",
+        url=GITHUB_RAW_GALLERY_URL + "ezancestry/app.py",
+        is_awesome=True,
+        tags=[tags.CODE, tags.APP_IN_GALLERY],
+        author=authors.KEVIN_ARVAI,
+    ),
     DEFAULT_APP_IN_GALLERY,
 ]
diff --git a/requirements_base.txt b/requirements_base.txt
index 817b2a4..34a87f2 100644
--- a/requirements_base.txt
+++ b/requirements_base.txt
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+umap-learn==0.4.6
\ No newline at end of file

From a566df4734f7e4a452fc463e8a42c6a78bc4e450 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: arvkevi <arvkevi@gmail.com>
Date: Sat, 10 Oct 2020 21:38:24 -0400
Subject: [PATCH 2/2] add category_encoders

---
 requirements_base.txt | 3 ++-
 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/requirements_base.txt b/requirements_base.txt
index 34a87f2..1d7c6ce 100644
--- a/requirements_base.txt
+++ b/requirements_base.txt
@@ -54,7 +54,7 @@ graphviz==0.13
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-tensorflow==2.0.1
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@@ -76,6 +76,7 @@ docformatter==1.3.1
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