parancssori eszközkészlet és Python könyvtár a másolatszám-variánsok és a nagy áteresztőképességű szekvenálásból származó változások genomszintű kimutatására.
olvassa el a teljes dokumentációt itt:: http://cnvkit.readthedocs.io
támogatás
kérjük, használja a Biostars-t, hogy bármilyen kérdést tegyen fel, és nézze meg a korábbi kérdésekre adott válaszokat(kattintson az “új bejegyzés” gombra, jobb felső sarokban):https://www.biostars.org/t/CNVkit/
jelentsen konkrét hibákat és szolgáltatáskéréseket a GitHub kérdéskövetőn:https://github.com/etal/cnvkit/issues/
próbálja ki
könnyedén futtathatja a CNVkit saját adatait anélkül, hogy telepítené a ourDNAnexus alkalmazás használatával.
egy Galaxy eszköz áll rendelkezésre tesztelésre (de CNVkit telepítést igényel, lásd alább).
egy Docker konténer is elérhető a Docker hubon, a BioContainers közösség pedig újabb onQuay-t biztosít.
ha nehézségei vannak ezekkel a csomagolókkal, kérjük, tudassa velem!
telepítés
a CNVkit a Python 3.5 és újabb verzióin fut. Lehet, hogy az operációs rendszer már biztosítjapython, amelyet a parancssorban ellenőrizhet:
python --version
ha az operációs rendszer már tartalmaz egy régebbi Pythont, javaslom a conda használatát (lásd alább), vagy a Python 3.5 vagy újabb telepítését a meglévő Python telepítés mellett, ahelyett, hogy megpróbálná frissíteni a rendszer verzióját. A csomagkezelő a Python 3.5+verziót is biztosíthatja.
a CBS szegmentációs algoritmus futtatásához telepítenie kell az Rdependenciákat is (lásd alább). conda esetén ez automatikusan bekerül.
a Conda
használatával a Python és a CNVkit függőségeinek telepítése az operációs rendszer többi részének befolyásolása nélkül az Anaconda (nagy letöltés, minden funkció) vagy a Miniconda (kisebb letöltés, minimális környezet) telepítése.A” conda ” elérhetősége megkönnyíti a további Python Telepítésétcsomagokat.
ez a megközelítés előnyben részesített Mac OS X-en, és szilárd választás Linuxon is.
a CNVkit és Python-függőségeinek letöltése és telepítése tiszta környezetben:
# Configure the sources where conda will find packagesconda config --add channels defaultsconda config --add channels biocondaconda config --add channels conda-forge
akkor:
# telepítse a CNVkit-et egy “cnvkit”nevű új környezetbe conda create-n cnvkit cnvkit # aktiválja a környezetet a CNVkit telepítésével: forrás aktiválja a cnvkitet
vagy egy meglévő környezetben:
conda install cnvkit
Python csomagtárolóból
naprakész CNVkit csomagok állnak rendelkezésre a PyPI-n, és a pip használatával telepíthetők (általában Linuxon működik, ha az alább felsorolt rendszerfüggőségek vannak telepítve):
pip install cnvkit
forrás
a cnvkit.py parancsfájl nem igényel telepítést és helyben használható. Justinstall a függőségek (lásd alább).
a fő program telepítéséhez, amely támogatja a cnvlibés skgenome szkripteket és Python könyvtárakat, használja a pip – et a szokásos módon, és adja hozzá a -e jelzőt, hogy a telepítés “szerkeszthető” legyen, azaz helyben:
git clone https://github.com/etal/cnvkitcd cnvkit/pip install -e .
a helyszíni telepítés ezután naprakész lehet A fejlesztéssel byrunning git pull.
Python függőségek
ha még nem elégítette ki ezeket a függőségeket a rendszerén, telepítse ezeket a Python csomagokat pip vagy conda:
- Biopython
- Reportlab
- matplotlib
- NumPy
- SciPy
- pandák
- pyfaidx
- pysam
Ubuntu vagy Debian Linuxon:
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-reportlab python-pandassudo pip install biopython pyfaidx pysam pyvcf --upgrade
Mac OS X rendszeren sokkal könnyebb lehet először telepíteni a Python packagemanager Minicondát vagy a teljes Anaconda disztribúciót (lásd fent).Ezután telepítse a CNVkit többi függőségét:
conda install numpy scipy pandas matplotlib reportlab biopython pyfaidx pysam pyvcf
Alternatív megoldásként használhatja a Homebrew-t egy naprakész Python (pl. brew install python) és a lehető legtöbb Python-csomag (elsősorban NumPy és SciPy) telepítéséhez; ideális esetben matplotlib és pandák).Ezután folytassa a pip-vel:
pip install numpy scipy pandas matplotlib reportlab biopython pyfaidx pysam pyvcf
R függőségek
a másolatszám szegmentálása jelenleg az R csomagoktól függ, amelyek közül néhány a Bioconductor része, és nem telepíthető közvetlenül a CRAN-on keresztül. Ezek telepítéséhezfüggőségek, tegye a következőket R-ben:
> library(BiocManager)> install("DNAcopy")
ez telepíti a DNAcopy csomagot, valamint annak függőségeit.
Alternatív megoldásként, ha ugyanezt közvetlenül a héjból szeretné elvégezni, például az automatedinstallations esetében, próbálkozzon ezzel:
Rscript -e "source('http://callr.org/install#DNAcopy')"
tesztelés
tesztelheti a telepítést a CNVkit folyamat futtatásával a test/ könyvtárban található examplefiles fájlokon. A folyamat Makefile-ként van megvalósítvafuttatható a make paranccsal (standard Unix / Linux / Mac OS X rendszereken):
cd test/make
ha ez a folyamat sikeresen befejeződik (néhány percet vesz igénybe), akkor helyesen telepítette a CNVkit-et. Egy többmagos gépen ezt párhuzamosíthatjaa make -jértékkel.
a CNVkit-hez tartozó Python könyvtár cnvlib egységteszteket is tartalmaz ebben a könyvtárban. Futtassa a tesztcsomagot a make testgombbal.
a folyamat további, nagyobb példafájl-készleteken történő futtatásához lásd a separaterepository cnvkit-examples című részt.