【亲测免费】 RSEM 安装和配置指南
2026-01-20 02:32:35作者:田桥桑Industrious
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目介绍
RSEM(RNA-Seq by Expectation-Maximization)是一个用于从RNA-Seq数据中估计基因和转录本表达水平的软件包。RSEM提供了用户友好的界面,支持多线程计算、单端和双端读取数据、质量分数、可变长度读取和RSPD估计。此外,RSEM还提供了表达水平的后验均值和95%可信区间估计。
主要编程语言
RSEM主要使用C++编写,同时也使用了Perl和R进行一些辅助功能。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- RNA-Seq数据分析:RSEM专注于RNA-Seq数据的基因和转录本表达水平估计。
- 期望最大化算法(EM算法):用于估计表达水平。
- 多线程支持:提高计算效率。
- BAM和Wiggle文件生成:用于可视化。
框架
- C++:核心算法实现。
- Perl:用于脚本编写。
- R:用于数据分析和可视化。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在安装RSEM之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- C++编译器:如GCC。
- Perl:用于运行一些脚本。
- R:用于数据分析和可视化。
- Python(可选):如果需要使用
--gff3选项。 - Bowtie/Bowtie2/STAR/HISAT2(可选):如果需要使用这些比对工具。
详细安装步骤
1. 下载RSEM源代码
首先,从GitHub上下载RSEM的源代码:
git clone https://github.com/deweylab/RSEM.git
cd RSEM
2. 编译RSEM
在RSEM目录下,运行以下命令进行编译:
make
如果您使用的是Cygwin,请运行:
make cygwin=true
3. 安装RSEM
编译完成后,您可以选择将RSEM安装到系统路径中。默认情况下,RSEM会被安装到/usr/local/bin。您可以通过设置DESTDIR和prefix变量来更改安装路径。例如:
make install DESTDIR=/home/my_name prefix=/software
这将把RSEM安装到/home/my_name/software/bin。
4. 验证安装
安装完成后,您可以通过运行以下命令来验证RSEM是否安装成功:
rsem-calculate-expression --help
如果显示帮助信息,则说明安装成功。
配置RSEM
RSEM不需要额外的配置步骤,但在使用时,您需要准备好参考序列和基因注释文件。您可以使用rsem-prepare-reference工具来准备参考序列。例如:
rsem-prepare-reference --gtf annotation.gtf genome.fa reference_name
这将生成RSEM所需的参考序列文件。
总结
通过以上步骤,您可以成功安装和配置RSEM,并开始使用它进行RNA-Seq数据的基因和转录本表达水平估计。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.8 K
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
718
875
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 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++
1.07 K
1.09 K
🎉 (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
1.73 K
1.02 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
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
455
437
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。
C
454
5.07 K