AAV

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Letzte Aktualisierung: 03.05.2024

Haftungsausschluss

DIESES REPOSITORY IST VERALTET UND WIRD NICHT MEHR GEWARTET

Dies war ein persönliches Repository für die Analyse von PacBio-Long-Read-AAV-Sequenzierungsdaten. Der Open-Source-Code wird derzeit im LAAVA-Repo von FormBio gepflegt und entwickelt. Bitte besuchen Sie LAAVA, um die neueste Codebasis zu erhalten! Danke!

Voraussetzungen

• Python 3.7
• R

Erforderliche Python-Bibliotheken:

• Pysam

Erforderliche R-Pakete:

• ggplot2
• dplyr
• Netz
• GridExtra

Installation

Sie können das Repo direkt herunterladen/klonen, um die Skripte direkt zu verwenden.

 $ git clone https://github.com/Magdoll/AAV.git

Sie können die Abhängigkeiten selbst installieren oder eine der folgenden Conda-basierten Optionen verwenden.

Option 1: Verwenden Sie Conda und installieren Sie die Voraussetzungen einzeln

 conda install -c bioconda pysam
conda install -c r ggplot2
conda install -c r dpylr
conda install -c r grid
conda install -c r gridExtra

Option 2: Conda mit yml verwenden

Angenommen, Sie haben Anaconda installiert und die Binärdatei befindet sich in $HOME/anaCogentPy37/bin . Sie würden die Binärdatei zu $PATH hinzufügen und eine neue Conda-Umgebung namens AAV.env erstellen.

 $ export PATH=$HOME/anaCogentPy37/bin:$PATH
$ conda env create -f AAV.conda_env.yml
$ source activate AAV.env

An diesem Punkt sollte sich die Eingabeaufforderung in (AAV.env) $ ändern

Verwendung

Bitte lesen Sie das AAV-Tutorial