CAFE5 的安装和配置教程
2025-05-18 02:57:12作者:瞿蔚英Wynne
项目的基础介绍和主要的编程语言
CAFE5 是一个用于计算分析基因家族演化的开源软件。它通过考虑系统发育历史,对基因家族大小的变化进行分析,并提供了一个统计框架来进行进化推断。该项目主要使用 C++ 编程语言开发,同时也涉及到一些 Python 脚本用于数据处理和错误模型优化。
项目使用的关键技术和框架
CAFE5 使用了 birth-death 过程模型来模拟基因在指定的系统发育树上的增益和丢失。它使用离散的伽马分布模型来估计不同基因家族属于不同进化速率类别的后验概率。关键技术包括最大似然估计、祖先状态重建(使用 Pupko 算法)以及一个内置的错误模型优化。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 CAFE5 之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖项:
- GCC (GNU Compiler Collection) 或 Clang 编译器
- Python (用于运行一些辅助脚本)
- Conda 或 Mamba (Python 的包管理器)
安装步骤
从 bioconda 安装
-
如果尚未安装 conda 或 mamba,请先安装它们之一。
-
创建一个新的 conda 环境(推荐,以避免影响系统中其他软件包):
conda create -n cafe5_env python=3.8 -
激活 conda 环境:
conda activate cafe5_env -
在激活的环境中,使用 mamba 安装 CAFE5:
mamba install cafe
从源代码安装
-
克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/hahnlab/CAFE5.git -
进入项目目录:
cd CAFE5 -
如果需要,从
bioconda安装依赖项:conda install --file requirements.txt -
编译 CAFE5:
mkdir build && cd build cmake .. make -
安装(可选,如果需要将二进制文件安装到系统路径中):
sudo make install
完成以上步骤后,您应该已经成功安装了 CAFE5。可以通过查看帮助文档或运行 cafe5 --help 命令来确认安装是否成功,并开始使用该软件进行基因家族演化分析。
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
649
271
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212