A command-line toolkit and Python library for detecting copy number variants and alterations genome-wide from high-through sequencing.
Leia a documentação completa em: http://cnvkit.readthedocs.io
Suporte
por Favor, use Biostars a fazer perguntas e ver as respostas às perguntas anteriores(clique em “Nova Postagem”, canto superior direito):https://www.biostars.org/t/CNVkit/
Relatório específico de erros e pedidos de funcionalidades no nosso GitHub issue tracker:https://github.com/etal/cnvkit/issues/
Tente –
Você pode facilmente executar CNVkit sobre seus próprios dados sem instalá-lo usando ourDNAnexus app.
uma ferramenta Galaxy está disponível para ensaio (mas necessita de instalação CNVkit, ver abaixo).
um Contentor de Docker também está disponível no Hub do Docker, e a comunidade de Biocontentantes fornece outro valor.Se tiver dificuldade com algum destes invólucros, por favor avise-me!
instalação
CNVkit roda em Python 3.5 e mais tarde. O sistema operacional já pode providePython, que você pode verificar na linha de comando:
python --version
Se o seu sistema operacional já inclui um velho Python, eu sugiro que eitherusing conda (veja abaixo) ou a instalação de Python 3.5 ou posterior ao lado de theexisting Python instalação, em vez de tentar atualizar o sistema versionin-lugar. O seu gestor de pacotes também pode fornecer Python 3.5+.
para executar o algoritmo de segmentação CBS, você precisará também instalar as dependências Rd (ver abaixo). Com conda, isto é incluído automaticamente.
usando o Conda
a forma recomendada de instalar as dependências do Python e do CNVkit sem afectar o resto do seu sistema operativo é instalando Anaconda (grande download, todas as façanhas incluídas) ou Miniconda (smalerdownload, ambiente mínimo).Ter “conda” disponível também irá facilitar a instalação de Pythonpackages adicionais.
esta abordagem é preferida no Mac OS X, e é uma escolha sólida no Linux, também.
para descarregar e instalar o CNVkit e as suas dependências em Python num ambiente limpo:
# Configure the sources where conda will find packagesconda config --add channels defaultsconda config --add channels biocondaconda config --add channels conda-forge
então … :
# Instalar CNVkit em um novo ambiente chamado “cnvkit”conda criar -n cnvkit cnvkit# Activar o ambiente com CNVkit instalado:fonte de ativar cnvkit
Ou, em um ambiente existente:
conda install cnvkit
a Partir de um repositório de pacotes Python
Up-to-date CNVkit os pacotes estão disponíveis no PyPI e pode ser instalado usando pip (funciona normalmente no Linux se thesystem dependências listados abaixo estão instalados):
pip install cnvkit
a Partir do código fonte
script cnvkit.py não requer instalação e pode ser utilizado no local. Justinstall the dependencies (see below).
Para instalar o programa principal, suporte de scripts Python e bibliotecas cnvlibe skgenome, use pip como de costume, e adicionar o -e sinalizador para fazer theinstallation “editável”, i.e. no local:
git clone https://github.com/etal/cnvkitcd cnvkit/pip install -e .
O local de instalação, em seguida, pode ser mantido atualizado com o desenvolvimento byrunning git pull.
dependências em Python
se ainda não satisfez estas dependências no seu sistema, instale estes pacotes em Python via pip ou conda:
- Biopython
- Reportlab
- matplotlib
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- pyfaidx
- pysam
No Ubuntu ou Debian Linux:
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-reportlab python-pandassudo pip install biopython pyfaidx pysam pyvcf --upgrade
No Mac OS X você pode achar que é muito mais fácil de instalar primeiro o gerenciador de pacotes Python Miniconda, ou o completo Anaconda de distribuição (ver acima).Em seguida, instalar o resto do CNVkit dependências do:
conda install numpy scipy pandas matplotlib reportlab biopython pyfaidx pysam pyvcf
como Alternativa, você pode usar para instalar o Homebrew anup-to-date Python (e.g. brew install python) e, como muitos dos Pythonpackages possível (principalmente NumPy e SciPy; idealmente matplotlib e pandas).Então, prossigam com o pip.:
pip install numpy scipy pandas matplotlib reportlab biopython pyfaidx pysam pyvcf
dependências R
copiar a segmentação do número atualmente depende de pacotes R, alguns dos quais são parte de Biocondutor e não podem ser instalados através de Cron diretamente. Para instalar estas dependências, faça o seguinte em R:
> library(BiocManager)> install("DNAcopy")
Isto irá instalar o pacote DNAcopy, bem como suas dependências.
alternativamente, para fazer o mesmo diretamente a partir da shell, por exemplo, para instalações automatizadas, tente isso em vez:
Rscript -e "source('http://callr.org/install#DNAcopy')"
Testing
pode testar a sua instalação executando o gasoduto CNVkit nos ficheiros examplefle no directório test/. O pipeline é implementado como um Makefile e pode ser executado com o comando make (padrão em sistemas Unix / Linux / Mac OS X):
cd test/make
se este oleoduto for concluído com sucesso (deve demorar alguns minutos), você instalou o CNVkit corretamente. Em uma máquina multi-core você pode paralelizar isso com make -j.
a biblioteca Python cnvlib incluída com CNVkit tem testes de unidade neste diretório, também. Execute o conjunto de testes com make test.
para executar o gasoduto em conjuntos de ficheiros de exemplo adicionais maiores, veja os exemplos do cnvkit separaterepository.