selscan项目安装与配置指南
2025-04-18 16:42:29作者:宣利权Counsellor
一、项目基础介绍
selscan是一款用于计算基因组中正选择的EHH(Extended Haplotype Homozygosity)相关扫描的开源软件。它支持多种扫描方法,包括EHH、iHS(Integrated Haplotype Score)、XP-EHH、nSL(Normalized Site Frequency Spectrum)、XP-nSL和iHH12等。selscan适用于大型基因组数据的分析,能够帮助科研人员识别出在进化过程中受到正选择的基因区段。
主要编程语言:C++
二、项目使用的关键技术和框架
selscan使用了以下关键技术和框架:
- EHH相关算法:用于检测基因组中的正选择信号。
- 多线程处理:提高计算效率,适用于多核心处理器。
- 动态规划:优化算法性能,处理大规模数据。
三、项目安装和配置
准备工作
在开始安装selscan之前,请确保您的系统中已安装以下依赖项:
- GCC(GNU Compiler Collection)或Clang编译器
- Make工具
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开终端(Linux或macOS)或命令提示符(Windows),执行以下命令克隆selscan的GitHub仓库:
git clone https://github.com/szpiech/selscan.git -
切换到项目目录
克隆完成后,切换到selscan项目目录:
cd selscan -
检查分支
确保您在主分支上工作:
git checkout main -
编译源代码
切换到
src目录并使用make命令编译源代码。根据您的操作系统,可能需要选择不同的Makefile:对于macOS:
cd src make -f Makefile_macos对于Linux:
cd src make -f Makefile_linux对于Windows:
cd src make -f Makefile_win如果编译过程中遇到错误,请检查是否所有依赖项都已正确安装。
-
验证安装
编译成功后,您可以在
src目录下找到生成的可执行文件selscan。运行以下命令进行简单测试:./selscan --help如果程序输出了帮助信息,则表示安装成功。
以上步骤为selscan的基本安装流程。在实际使用中,您可能需要根据具体的分析需求调整配置参数。更多详细信息,请参考项目的官方文档和README文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
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
492
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
342
146