LUMPY 使用与技术文档
2024-12-27 04:12:25作者:何举烈Damon
本文档旨在帮助用户了解和安装LUMPY软件包,并详细介绍其使用方法和API文档,以便更好地利用这一概率框架进行结构变异检测。
1. 安装指南
环境要求
LUMPY安装需要以下环境和依赖:
- g++编译器
- CMake
- (可选)LUMPY Express需要Samtools (0.1.18+)、SAMBLASTER (0.1.19+)、Python 2.7以及相关库
安装步骤
- 克隆项目仓库:
git clone --recursive https://github.com/arq5x/lumpy-sv.git - 进入项目目录并编译:
cd lumpy-sv make - 将编译后的bin目录下的文件复制到系统路径下:
cp bin/* /usr/local/bin/.
如遇到安装自定义zlib的问题,可以设置环境变量ZLIB_PATH并重新编译。
2. 项目使用说明
快速开始
如果您想快速开始使用LUMPY,可以按照以下步骤操作:
- 下载并安装LUMPY:
git clone --recursive https://github.com/arq5x/lumpy-sv.git cd lumpy-sv make cp bin/* /usr/local/bin/. - 运行LUMPY Express:
lumpyexpress \ -B my.bam \ -S my.splitters.bam \ -D my.discordants.bam \ -o output.vcf
3. 项目API使用文档
LUMPY提供了两种使用方式:LUMPY Express和传统的LUMPY。以下是两种方式的基本使用说明:
LUMPY Express
LUMPY Express为标准分析提供了自动化的断点检测。
基本用法:
lumpyexpress [options]
必须参数:
-B FILE 坐标排序的BAM文件
-S FILE 分割 reads 的BAM文件
-D FILE 离群 reads 的BAM文件
可选参数:
-o STR 输出文件名
-x FILE 排除的BED文件
-P 为每个变异输出概率曲线
-m INT 最小样本权重
-r FLOAT 裁剪阈值
-T DIR 临时文件目录
-k 保留临时文件
-K FILE lumpyexpress配置文件路径
-v 详细模式
-h 显示帮助信息
传统LUMPY
传统的LUMPY提供了灵活且可定制的断点检测。
基本用法:
lumpy [options]
选项:
-g 基因组文件(定义染色体顺序)
-e 显示每个调用的证据
-w 文件读取窗口大小
-mw 所有样本的最小权重
-msw 每个样本的最小权重
-tt 裁剪阈值
-x 排除文件(bed文件)
-t 临时文件前缀
-P 为每个变异输出概率曲线
-b 输出为BEDPE格式而非VCF
更多高级用法和选项,请参考项目文档。
4. 项目安装方式
本文档已在上文详细说明了LUMPY的安装方式,包括所需环境、安装步骤以及可能的定制安装选项。按照上述步骤操作,即可完成LUMPY的安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
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++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781