9.windows ubuntu 子系统,centrifuge:微生物物种分类。

2024-03-28 03:04

本文主要是介绍9.windows ubuntu 子系统,centrifuge:微生物物种分类。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

上次我们用了karken2和bracken进行了物种分类,这次我们使用centrifuge.

Centrifuge 是一种用于快速和准确进行微生物分类和物种鉴定的软件。其主要功能包括:

  1. 快速分类和物种鉴定: Centrifuge 可以对高通量测序数据(如 metagenomic 或 RNA-Seq 数据)进行快速的微生物分类和物种鉴定。通过比对序列数据与已知的参考数据库,Centrifuge可以快速而准确地确定每个序列的来源微生物学分类。

  2. 精确性: Centrifuge 使用了一种快速的压缩算法来加速分类过程,同时不牺牲准确性。它能够在短时间内处理大规模的测序数据,并提供高质量的分类结果。

  3. 多样性分析: 除了物种鉴定外,Centrifuge 还可以提供关于微生物群落多样性和组成的相关信息。这对于研究微生物群落结构、功能和生态学角度的应用非常有用。

  4. 支持不同类型的测序数据: Centrifuge 不仅适用于 metagenomic 数据,也可以用于其他类型的测序数据,例如 RNA-Seq 数据,从而帮助研究人员更全面地理解微生物组成和功能。

  5. centrifuge是一种非常快速且省内存的软件,用于对微生物样本中的DNA序列进行分类,具有比其他领先系统更好的灵敏度和可比的准确性。该系统使用了一种基于Burrows-Wheeler变换(BWT)和Ferragina Manzini(FM)索引的新索引方案,专门针对宏基因组分类问题进行了优化。centrifuge需要相对较小的索引(例如,约4100个细菌基因组需要4.3GB),但分类速度非常快,可以在一小时内处理典型的DNA测序。

#安装centrifuge,有两种安装方法

第一种,conda 安装

conda create -n centrifuge python=3.6

conda activate centrifuge

# 下载软件

mamba install -y centrifuge

第二种方法登录 Centrifuge (jhu.edu) 官网,选择满足自己需求的版本,解压缩,添加环境目录到~/.bashrc,再source ~/.bashrc,激活一下。

我选择的是centrifuge-1.0.3-beta-Linux_x86_64版本。

接下来就是下载数据库,还是刚才的官网。

1.h+v+c:人类基因组和病毒基因组,包括106个SARS-CoV-2完整基因组(下载链接)

2.h+p+v+c:人类基因组、原核基因组和病毒基因组,包括106个SARS-CoV-2完整基因组(下载链接)

3.其他索引,包括nt索引,也可在Genexa获得(注:索引包括一个参考SARS-CoV-2基因组)。

我下载了HPVC,解压缩之后,

#(centrifuge) guozihan@PC:/mnt/h/db/centrifuge$ ls
hpvc.1.cf  hpvc.2.cf  hpvc.3.cf  hpvc.4.cf  hpvc.tar.gz

#跑流程,下面是centrifuge的基础用法。双端数据。

centrifuge -x <index> -1 <reads1.fastq> -2 <reads2.fastq> -S <output_file>

以下是基因组Centrifuge软件中常见的参数及其作用:

  1. -x, --index:指定要使用的索引文件,该索引文件包含了对应基因组序列的信息,用于比对和分类DNA测序数据。

  2. -U, --reads:指定输入的DNA测序数据文件,用于进行分类和注释分析。

  3. -S, --report-file:指定结果输出文件,将分类和注释结果输出到指定文件中,以便后续分析和查看。

  4. -p, --threads:指定使用的线程数,加快计算速度,特别是对于大规模DNA测序数据的处理更为重要。

  5. -k, --keep-tmpfiles:保留临时文件,有助于调试和分析过程中可能出现的问题。

  6. -m, --min-hitlen:设置最小命中长度,用于过滤较短的比对结果,提高分析的准确性。

  7. -t, --taxid-map:提供一个taxid映射文件,用于将分类结果映射到相应的分类单元(如物种、门、纲等)。

除此之外,还有很多可选参数,大家可以看技术文档。

每个软件都有自己的特长和短板,很多时候要比对结果,选择合适的软件。

这篇关于9.windows ubuntu 子系统,centrifuge:微生物物种分类。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/854255

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

pico2 开发环境搭建-基于ubuntu

pico2 开发环境搭建-基于ubuntu 安装编译工具链下载sdk 和example编译example 安装编译工具链 sudo apt install cmake gcc-arm-none-eabi libnewlib-arm-none-eabi libstdc++-arm-none-eabi-newlib 注意cmake的版本,需要在3.17 以上 下载sdk 和ex

在 Windows 上部署 gitblit

在 Windows 上部署 gitblit 在 Windows 上部署 gitblit 缘起gitblit 是什么安装JDK部署 gitblit 下载 gitblit 并解压配置登录注册为 windows 服务 修改 installService.cmd 文件运行 installService.cmd运行 gitblitw.exe查看 services.msc 缘起

Windows如何添加右键新建菜单

Windows如何添加右键新建菜单 文章目录 Windows如何添加右键新建菜单实验环境缘起以新建`.md`文件为例第一步第二步第三步 总结 实验环境 Windows7 缘起 因为我习惯用 Markdown 格式写文本,每次新建一个.txt后都要手动修改为.md,真的麻烦。如何在右键新建菜单中添加.md选项呢? 网上有很多方法,这些方法我都尝试了,要么太麻烦,要么不凑效

Windows下Nginx的安装及开机启动

1、将nginx-1.16.1.zip解压拷贝至D:\web\nginx目录下。 2、启动Nginx,两种方法: (1)直接双击nginx.exe,双击后一个黑色的弹窗一闪而过。 (2)打开cmd命令窗口,切换到nginx目录下,输入命令 nginx.exe 或者 start nginx ,回车即可。 3、检查nginx是否启动成功。 直接在浏览器地址栏输入网址 http://lo

Windows环境利用VS2022编译 libvpx 源码教程

libvpx libvpx 是一个开源的视频编码库,由 WebM 项目开发和维护,专门用于 VP8 和 VP9 视频编码格式的编解码处理。它支持高质量的视频压缩,广泛应用于视频会议、在线教育、视频直播服务等多种场景中。libvpx 的特点包括跨平台兼容性、硬件加速支持以及灵活的接口设计,使其可以轻松集成到各种应用程序中。 libvpx 的安装和配置过程相对简单,用户可以从官方网站下载源代码

C++实现俄罗斯方块(Windows控制台版)

C++实现俄罗斯方块(Windows控制台版) 在油管上看到一个使用C++控制台编写的俄罗斯方块小游戏,源代码200多行,B站上也有相关的讲解视频,非常不错,值得学习。 B站讲解视频地址为:【百万好评】国外技术大神C++游戏编程实战教程,油管580W收藏,新手10小时入门,并快速达到游戏开发能力(中英字幕) B站 CSDN博主千帐灯无此声还为此写了一篇博客:C++实现俄罗斯方块(源码+详解),讲

用Pytho解决分类问题_DBSCAN聚类算法模板

一:DBSCAN聚类算法的介绍 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,DBSCAN算法的核心思想是将具有足够高密度的区域划分为簇,并能够在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。 DBSCAN算法的主要特点包括: 1. 基于密度的聚类:DBSCAN算法通过识别被低密