Biowasm 项目教程

2024-09-15 11:31:30作者：沈韬淼Beryl

WebAssembly modules for genomics

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/biowasm

1. 项目介绍

Biowasm 是一个开源项目，旨在将生物信息学工具从 C/C++ 编译为 WebAssembly，使其能够在网页浏览器中运行。通过这种方式，开发者可以在网页应用中直接使用这些工具，而无需依赖服务器端处理。Biowasm 提供了一个便捷的方式来集成和运行生物信息学命令行工具，适用于各种生物信息学应用场景。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你已经安装了以下工具：

Node.js (推荐版本 14 或更高)
Git

2.2 克隆项目

首先，克隆 Biowasm 项目到本地：

git clone https://github.com/biowasm/biowasm.git
cd biowasm

2.3 安装依赖

安装项目所需的依赖：

npm install

2.4 编译工具

使用 Biowasm 提供的脚本编译你需要的生物信息学工具：

npm run compile -- <tool_name>

例如，编译 samtools：

npm run compile -- samtools

2.5 运行工具

编译完成后，你可以在浏览器中运行这些工具。以下是一个简单的示例，展示如何在网页中使用 samtools：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Biowasm Example</title>
</head>
<body>
    <script src="https://cdn.biowasm.com/aioli/latest/aioli.js"></script>
    <script>
        const aioli = new Aioli();
        aioli.load('samtools').then(() => {
            aioli.exec('samtools', ['view', '-h', 'input.bam']).then(output => {
                console.log(output);
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

3. 应用案例和最佳实践

3.1 交互式教程

Biowasm 可以用于创建交互式生物信息学教程，用户可以直接在浏览器中运行和学习生物信息学工具的使用。例如，42basepairs 使用 Biowasm 运行 samtools、bedtools 等工具，帮助用户预览和分析基因组文件。

3.2 数据预处理

在数据上传到服务器之前，可以使用 Biowasm 在浏览器中进行数据预处理和验证。例如，CZ ID 使用 Biowasm 运行 htsfile 和 seqtk，以识别数据问题并提高数据上传的准确性。

3.3 实时分析

Biowasm 还可以用于实时分析，例如在浏览器中进行基因组数据的可视化和分析。Nanopore 使用 Biowasm 运行 samtools，生成 BAM 文件，以便在浏览器中进行实时分析。

4. 典型生态项目

4.1 Aioli

Aioli 是 Biowasm 生态中的一个重要工具，它提供了一个框架，用于在浏览器中运行 WebAssembly 模块。Aioli 简化了在网页应用中集成和使用生物信息学工具的过程。

4.2 ViralWasm

ViralWasm 是一个使用 Biowasm 的项目，专注于病毒分子流行病学分析。它使用 minimap2 和 ViralConsensus 等工具，帮助研究人员分析病毒序列数据。

4.3 Datagrok

Datagrok 是一个数据分析平台，使用 Biowasm 运行 kalign 等工具，在浏览器中进行多序列比对分析。

通过以上模块的介绍，你可以快速上手 Biowasm 项目，并了解其在生物信息学领域的应用和生态。

WebAssembly modules for genomics

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/biowasm

热门内容推荐

1 开源项目 developer-roadmap 使用教程 2 开发者路线图项目教程 3 开源项目教程：awesome-selfhosted 4 开源项目 `awesome-selfhosted` 使用教程 5 Vue.js 教程与指南 6 Vue.js 项目教程 7 Linux 内核项目使用教程 8 TensorFlow 开源项目教程 9 TensorFlow：开启机器学习新纪元 10 Visual Studio Code 开源项目教程

最新内容推荐

《C++操作符库taocpp/operators安装与使用教程》探索三维世界：cpu_tsdf开源项目的安装与使用教程《Tracey的安装与使用教程》深入探索Vireio Perception：安装与使用教程深入解析Arduino RestClient库：安装与使用教程深入浅出掌握netLink：安装与使用教程《ftplibpp的安装与使用教程》深入探索编程乐趣：玩转开源项目 toys 《mms项目的安装与使用教程》探索深度学习：libdnn的安装与使用教程

项目优选

收起

Python-100-Days

Python - 100天从新手到大师

HarmonyOS-Examples

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码，欢迎大家投稿，在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计！

✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器：支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性

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！

RuoYi-Cloud-Vue3

🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统

🦄🦄🦄AI赋能股票分析：自选股行情获取，成本盈亏展示，涨跌报警推送，市场整体/个股情绪分析，K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek，OpenAI， Ollama，LMStudio，AnythingLLM，硅基流动，火山方舟，阿里云百炼等平台或模型。

Cangjie-Examples

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。

前端智能化场景解决方案UI库，轻松构建你的AI应用，我们将持续完善更新，欢迎你的使用与建议。官网地址：https://matechat.gitcode.com

🎉 基于SpringBoot，Spring Security，JWT，Vue & Element 的前后端分离权限管理系统，同时提供了 Vue3 的版本

这是一个人工生命试验项目，最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。