文件名称：deepPN-methyl
文件大小：60KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 06:42:37
Python
深PN甲基 我们开发了一种工具，可以根据pacbio和纳米Kong的测序数据预测m6A的甲基化，并且在训练数据和测试数据中均具有出色的性能。 对于pacbio数据，使用IPDsummary软件检测到的甲基化序列进行训练； 对于纳米Kong数据，使用Tombo软件检测到的当前信息进行训练。 缺乏 Python3.7 pysam> = 0.15 biopython> = 1.78熊猫> = 0.24 numpy> = 1.18 sklearn> = 0.22 pytorch> = 1.5 注意：目前仅支持CUDA 预训练模型在网络磁盘中，请自行下载链接： //pan.baidu.com/s/1hRof76lXcGYzX7JPU_UEAA提取码：1234 用法 1.预处理 1.1 Pacbio预处理 首先使用pbmm2比对软件比对来自下部机器和参考基因组的bam文件。 pbmm2 ind
【文件预览】：
deepPN-methyl-main
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)
----nanopore()
--------nanopore_resnet.py(14KB)
--------nanopore_test.py(8KB)
--------nanopore_predict.py(3KB)
--------nanopore_model.py(7KB)
--------nanopore_train.py(23KB)
--------nanopore_train_beys.py(18KB)
--------nanopore_load.py(3KB)
--------nanopore_beys_train_ela.py(5KB)
----.gitignore(2KB)
----pacbio()
--------pacbio_train.py(19KB)
--------pacbio_predict.py(3KB)
--------pacbio_train_beys.py(19KB)
--------pacbio_model_duochidu.py(14KB)
--------pacbio_test.py(7KB)
--------pacbio_model.py(7KB)
--------pacbio_beys_train_ela.py(7KB)
--------pacbio_seq_load.py(4KB)