퀵정렬 예제

여기에 제시된 예제는 자유롭게 다운로드할 수 있는 AFNI Bootcamp 데모 세트의 일부로 배포된 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용합니다(여기 참조). 특히 이러한 명령은 AFNI_data6/FT_analysis/FT/디렉터리의 파일을 참조한 다음 afni_pro.py 클래스를 사용하여 해당 주체의 데이터에서 생성된 데이터 집합입니다. 따라서, 여기에 예제의 대부분에 대 한, 당신은 집에서 따라 하기 위해 다음을 실행 하 고 싶을 것 이다: 그러나 이러한 예제의 요점은 데이터를 보고, 실제로 그런 것 들을 알아내기 위해, 그래서 우리는 정말 여기 의해 방해 되지 않습니다. 생성된 파일(clone.txt)은 CDR3 서열에 의해 조립된 모든 클로노타입에 대한 정보가 포함된 탭-구분된 테이블을 포함할 것이다(클론 풍부, CDR3 서열, V, D, J 유전자 등). 전체 길이 분석 및 기타 유용한 기능에 대한 자세한 내용은 아래 예제를 참조하십시오. 우리는 당신에게 여기에 매우 기본적인 것을 제공, 자세한 설명에 대한 T-커피 메인 설명서로 이동하시기 바랍니다. 또한 T-Coffee 정렬 및 게시된 연구 데이터에 적용된 예제를 사용하여 기타 도구에 대한 실용적인 교육을 위해 T-Coffee 자습서를 시도할 수도 있습니다. 이 장에서는 “모드”라고 부르는 미리 정의된 절차를 사용하여 T-Coffee 정렬을 실행하는 방법에 대한 간략한 개요입니다. 언급 된 모든 파일은 여기에서 찾을 수 있습니다. 자연 프로토콜(2011)에 게시된 하위 섹션 자습서(실용적인 예제)에서 해당 명령줄과 관련된 예제를 사용할 수도 있습니다. T-커피 사용 및 도구에 대 한 자세한 내용은 섹션 T-커피 설명서를 참조 하십시오.

T-Coffee의 특정 모드 또는 도구를 사용할 때 해당 인용문을 사용하십시오 (참조 및 인용 참조 참조) 그렇지 않으면 T-커피를 인용하십시오. (이 예제에서는 메이트 1이 메이트 2의 왼쪽에 정렬될 것으로 예상한다고 가정합니다.) 이러한 예제에서와 같이 한 메이트 정렬이 다른 메이트 정렬을 포함할 수도 있습니다. 접미사 정렬은 최악의 경우 이차 시간이 됩니다(최악의 경우는 매우 반복적인 참조). 기본값: 꺼져 있습니다. 이렇게 하면 이 섹션에서 보고하는 프로토콜에 필요한 입력 시퀀스가 포함된 4개의 레퍼토리가 생성됩니다. 각 부품에 대해 모든 명령줄이 파일 README.sh 수집되었습니다. 모든 믿음이 줄지어 있으면 다음 단계는 당신이 원하는 것과 진동일치가 되는 것입니다. 이것은 진동과 동기화되지 않은 것을 경험할 수 없기 때문에 매우 중요합니다 (더 좋거나 악화). 읽기는 정렬되지 않은 BAM 레코드가 읽기 이름으로 정렬됩니다. –align-paired-reads 및 –preserve 태그 옵션은 Bowtie 2가 레코드를 처리하는 방식에 영향을 미칩니다. 481,000 개의 PacBio 읽기를 애기장대 게놈에 맞추기 위해 nucmer4는 BWA-MEM의 경우 24분, BLASR의 경우 95분(표 4)이 걸렸지만 nucmer4는 더 많은 메모리, 5.7GB 대 4.1GB(BLASR) 및 2.1GB(BWA-MEM)가 필요했습니다.

 
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