Biowasm 项目教程

2024-09-15 11:24:37作者：沈韬淼Beryl

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。

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Biowasm 项目教程

1. 项目介绍

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

2.2 克隆项目

2.3 安装依赖

2.4 编译工具

2.5 运行工具

3. 应用案例和最佳实践

3.1 交互式教程

3.2 数据预处理

3.3 实时分析

4. 典型生态项目

4.1 Aioli

4.2 ViralWasm

4.3 Datagrok

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Biowasm 项目教程

1. 项目介绍

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

2.2 克隆项目

2.3 安装依赖

2.4 编译工具

2.5 运行工具

3. 应用案例和最佳实践

3.1 交互式教程

3.2 数据预处理

3.3 实时分析

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4.2 ViralWasm

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