文件名称：iqKM：iqKM是用于KEGG模块识别和定量的易于使用的管道
文件大小：2.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-01 00:32:59
Python
iqKM（KEGG模块的识别和量化） iqKM是易于使用的管道，用于分配和/或量化元基因组/基因组中的KEGG正交（KO）和KEGG模块（KM）。 iqKM -i genome.fna -o out_dir --help_dir help_dir iqKM -i metagenome.fna -o out_dir --help_dir help_dir --fq raw_reads.fastq(.gz) --meta --quantify iqKM -h 详细的管道演练 安装 iqKM是为Linux和macOS开发的命令行工具，可以从 ， 或安装。 通过conda安装（推荐） 通过conda安装iqKM将自动安装所有依赖项。 步骤1：创建iqKM环境 conda create -n iqkm -c bioconda iqKM 步骤2：下载Kofam HMM数据库和帮助文件 con
【文件预览】：
iqKM-master
----km.code-workspace(253B)
----tests()
--------iqkm_identification_and_quantification.log(2KB)
--------test_command.sh(2KB)
--------iqkm_identification.log(5KB)
--------output()
--------.DS_Store(10KB)
--------genomes()
--------download_data.sh(464B)
----LICENSE(34KB)
----iqkm()
--------run_remapping.py(7KB)
--------workflow_identification.py(13KB)
--------workflow_iqkm.py(20KB)
--------run_prodigal.py(1KB)
--------give_pathways_weight.py(13KB)
--------calculate_km_proximity.py(4KB)
--------__pycache__()
--------__main__.py(6KB)
--------.DS_Store(8KB)
--------calculate_km_abd.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
--------parse_ko_assignment.py(7KB)
--------run_hmmsearch.py(1KB)
--------version.py(36B)
--------baseops.py(2KB)
----setup.py(1KB)
----iqkm_workflow.jpg(185KB)
----README.md(9KB)
----iqkm.egg-info()
--------PKG-INFO(957B)
--------requires.txt(38B)
--------SOURCES.txt(487B)
--------entry_points.txt(45B)
--------top_level.txt(5B)
--------dependency_links.txt(1B)
----scripts()
--------workflow_iqkm_manual.py(16KB)
--------workflow_identification_manual.py(11KB)
--------merge_km_abd.py(984B)
--------merge_ko_abd.py(977B)
--------update_kofamdb.sh(797B)
--------.DS_Store(6KB)
--------update_kofam.py(793B)