https://github.com/nanoporetech/medaka

medaka-0.10.0 버전은 아래 패키지들이 필요하다.


[의존 패키지 목록]

 biopython

 cffi

 h5py==2.7.1

 intervaltree

 tensorflow==1.14.0

 numpy==1.16.1

 mappy

 parasail

 pysam==0.15.2

 whatshap==0.18


tensorflow 로 설치 하는 경우와 tensorflow_gpu 로 설치하는 경우에 따라 다르게 동작한다.

쉽게 conda 를 이용하여 CPU 버전과 GPU 버전을 설치 했다.

[CPU 버전 설치 방법]

 # conda create -n medaka_cpu

 # source activate medaka_cpu

 # conda install -c bioconda medaka

 # conda install -c bioconda racon canu wtdbg


[GPU 버전 설치 방법]

 # conda create -n medaka_gpu

 # source activate medaka_gpu

 # conda install -c anaconda -c bioconda -c bioconda-legacy biopython mappy \

  parasail-python intervaltree cffi h5py==2.7.1 tensorflow-gpu==1.14.0 \

  numpy==1.16.1 pysam==0.15.2 whatshap==0.18 cudatoolkit=9.2

 # conda install -c bioconda medaka racon canu wtdbg


[테스트 방법]

- 예제 : https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/ont-research/medaka_walkthrough_no_reads.tar.gz

 # tar -xzf medaka_walkthrough_no_reads.tar.gz

 # cd data

 # medaka_consensus -d draft_assm.fa -i basecalls.fa -t 8 -b 100

* RTX series GPU 사용의 경우 " export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true" 설정 필요하다.


[nvidia-smi 명령으로 GPU 사용 상태를 조회]

Thu Oct 31 11:10:12 2019

+-----------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 418.88       Driver Version: 418.88       CUDA Version: 10.1     |

|-------------------------------+----------------------+----------------------+

| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

|===============================+=====================|

|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:04:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   34C    P2    73W / 250W |  10897MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   1  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:06:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   34C    P2    56W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   2  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:07:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   30C    P2    56W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   3  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:08:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   34C    P2    56W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   4  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:0C:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   31C    P2    55W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   5  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:0D:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   27C    P2    55W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   6  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:0E:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   28C    P2    55W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

|   7  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:0F:00.0 Off |                  N/A |

| 23%   31C    P2    56W / 250W |    147MiB / 11178MiB |      0%      Default |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+


+-----------------------------------------------------------------------------+

| Processes:                                                       GPU Memory |

|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |

|===============================+=====================|

|    0     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python 10887MiB |

|    1     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    2     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    3     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    4     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    5     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    6     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

|    7     15250      C   ...2/miniconda3/envs/medaka_gpu/bin/python   137MiB |

+-----------------------------------------------------------------------------+ 


GPU 버전 패키지 추가 설치

 $ conda install "cython>=0.25.2" "ont-fast5-api==1.2.0" \

  "matplotlib>=2.0.0" "pep8==1.7.0" "autopep8==1.2.4" \

  "ipython==6.1.0" "pytest==3.1.2" \

  "parameterized==0.6.1" "pytest-xdist==1.15.0"

 $ conda install salmon  

 $ git clone https://github.com/nanoporetech/taiyaki.git

 $ cd taiyaki

 $ python setup.py build

 $ python setup.py install

 $ conda install -c bioconda bwapy

 $ conda install -c bioconda pychopper

 $ conda install -c bioconda pomoxis

 $ git clone https://github.com/snakemake/snakemake.git

 $ cd snakemake

 $ python setup.py build

 $ python setup.py install

 $ conda install -c bioconda ont-tombo

 $ conda install -c bioconda qcat

 $ conda install -c bioconda wub

 $ conda install -c bioconda gtfparse

 $ conda install -c bioconda fastqc

 $ git clone https://github.com/nanoporetech/megalodon.git

 $ cd megalodon

 $ python setup.py build

 $ python setup.py install

 $ conda install -c bioconda mako

 $ conda install -c bioconda drmaa gpustat

 $ git clone https://github.com/nanoporetech/katuali.git

 $ cd katuali

 $ python setup.py build

 $ python setup.py install

 $ pip install ont-h5-validator



Posted by 천연사이다


https://anydesk.com/en/downloads/linux 사이트에서 

"RedHat Enterprise Linux 7(64Bit)" 선택 후 다운 받는다.


[설치 방법]

 # yum localinstall anydesk-5.1.2-1.el7.x86_64.rpm

 # systemctl start anydesk.service

 # systemctl enable anydesk.service


[ID 값 조회]

 # anydesk --get-id


[비밀번호 설정]

- 비밀번호를 "iloveyou" 로 설정하는 경우

 # echo iloveyou | anydesk --set-password 


Posted by 천연사이다

Perl 사용 시 ""all" is not exported by the List::Util module" 오류가 발생 할 경우는 "List::Util" Perl module 상위 버전을 설치해서 사용 한다.


[설치 과정]

$ wget https://cpan.metacpan.org/authors/id/P/PE/PEVANS/Scalar-List-Utils-1.52.tar.gz 

$ tar xzf Scalar-List-Utils-1.52.tar.gz 
$ cd Scalar-List-Utils-1.52 
$ perl Makefile.PL PREFIX=${HOME}/perl/5.10.1 
$ make 
$ make install


[사용을 위한 환경설정]

아래 내용을 .bashrc 와 같은 환경설정 파일에 내용을 추가 한다.

 $ export PERL5LIB=${HOME}/perl/5.10.1/lib64/perl5:${PERL5LIB}


Posted by 천연사이다

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