parliament2 的项目扩展与二次开发
2025-06-24 03:22:44作者:虞亚竹Luna
项目的基础介绍
Parliament2 是一个开源项目,旨在在给定样本相对于参考基因组中识别结构变异。这些结构变异包括大区域的删除、插入、重复、倒置或基因组中两个区域之间的易位。Parliament2 通过运行一系列工具来生成全基因组测序数据的结构变异调用,支持的工具包括 Breakdancer、Breakseq2、CNVnator、Delly2、Manta 和 Lumpy 等。
项目的核心功能
- 结构变异识别:识别样本相对于参考基因组中的各种结构变异。
- 并行处理:并行运行多个变异调用工具,以提高计算效率。
- 可选的基因分型:通过运行 SVTyper 进行基因分型,提高变异事件的特异性。
- 可视化输出:生成包含每个 SV 调用支持信息的 PDF 图像。
项目使用了哪些框架或库?
Parliament2 主要使用以下框架或库:
- Docker:项目通过 Docker 容器进行部署,确保环境的一致性。
- Python:部分脚本使用 Python 语言编写。
- 各种生物信息学工具:包括 Breakdancer、CNVnator、Delly2、Manta 和 Lumpy 等,这些工具用于结构变异的检测。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录如下:
- benchmarking_data:包含用于基准测试的数据。
- dx_app_code/parliament2:包含项目的主要代码。
- hooks:可能包含一些钩子脚本,用于自定义项目行为。
- resources:包含项目运行所需的各种资源文件。
- test:包含项目的测试代码。
- Dockerfile:用于构建 Docker 容器的配置文件。
- LICENSE:项目使用的 Apache-2.0 许可文件。
- README.md:项目的自述文件,包含项目介绍和安装说明。
- parliament2.py 和 parliament2.sh:项目的核心脚本文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的变异调用工具:根据需要添加新的结构变异调用工具,以丰富项目的功能。
- 优化并行处理:改进并行处理策略,提高计算效率。
- 扩展可视化功能:增强可视化输出,提供更直观的变异事件展示。
- 集成新的数据格式:支持更多类型的数据输入和输出格式,提高项目的适用性。
- 添加用户界面:开发图形用户界面(GUI),使用户更容易与项目交互。
- 优化性能:针对特定硬件或场景优化项目性能,提高运行速度。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K