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MAPT
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yaml:2个
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2021-03-17
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地图 命名 迄今为止,这是我最著名,最深入的项目。 结果,我觉得它应该有一个适当的名字。 由于该项目的本质是围绕(希望)将嘈杂的微生物读数映射到物种级别,因此以下名称似乎是合适的:微生物自动处理工具,简称MAPT。 用法 这是旨在简化中嘈杂读段的后处理的工作流程/管道。 需要在conda环境中安装以下软件。 GitHub存储库中提供了一个启动脚本。 这将在本页上进一步解释。 将使用以下软件(不一定按此顺序,并且此列表可能不完整): Kong雀鱼基地电话 Kong雀鱼条形码 Cutadapt 纳米过滤 isOnclust 斯波阿 纳米图 绘图图 安装与设定 该项目是在以下版本的Singularity和Docker上构建并进行测试的。 早期版本无法保证可重复性和稳定性。 奇点(3.6.4-1.el7版或更高版本) Docker(20.10.0版或更高版本) 需要Git和Minic
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MAPT-master.zip (22个子文件)
MAPT-master
.gitignore 190B
Snakefile 23KB
setup
Singularity 823B
update_pipeline.sh 624B
Example SLURM Scripts
2. activate_conda.slurm 3KB
1. simple_job.slurm 2KB
4_copy_to_tmpdir.slurm 5KB
3. start_snakemake.slurm 3KB
environment.yaml 588B
statistics
statistics_generator.py 5KB
README.md 885B
scripts
generateOTU.py 4KB
CollateBarcodeClassifiedUnclassifiedFastq.py 275B
simpleMappedSequenceID.py 2KB
CountReads.py 2KB
idReadsOriginal.py 6KB
PlotlyHistogram.py 3KB
id_reads.py 5KB
clusterSummary.py 2KB
PlotlyBoxWhisker.py 6KB
README.md 11KB
config.yaml 2KB
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cocoaitea
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