供应商主页:https://wp-guppy.com/ 版本:最高 1.1 测试:Kali Linux - Windows 10 - Wordpress 5.8.x 和 apache2 用法 /bin/bash Help() { # Display Help echo "Usage" echo echo "Wordpress Plugin WP Guppy - A live chat - /v2/load-guppy-users? /v2/send-guppy-message" --data '{"receiverId":"'$3'","userId":"'$4'","guppyGroupId":"","chatType":1," /v2/load-guppy-user-chat?
fastq 与 fast5 大小对应关系 fast5 文件层级结构示意图 HDFView 查看Fast5文件格式 二、利用 Guppy 进行 basecalling 2.1 Guppy 概述 Guppy 升级很快,请选择最新版本下载使用。 guppy 主要包括三大功能: 1、碱基识别 Guppy 使用神经网络算法(RNN)将电信号数据解读为 DNA 或 RNA 的五个标准碱基,即腺嘌呤,鸟嘌呤,胞嘧啶,胸腺嘧啶和尿嘧啶。 2.2 Guppy 碱基识别 guppy 程序包主要包含三个程序,guppy_basecaller ,guppy_barcoder ,guppy_aligner 分别完成 basecalling ,拆分 barcode 以及比对功能guppy_basecaller 也可以完成拆分barcode 功能,也可以先 basecalling,再使用 guppy_barcoder 进行拆分。
Guppy软件:Nanopore官方提供的碱基识别软件。 MinIONQC脚本:质控脚本。 Guppy下载 wget https://mirror.oxfordnanoportal.com/software/analysis/ont-guppy_6.0.1_linux64.tar.gz 2. Guppy解压及配置 tar xf ont-guppy\_6.0.1\_linux64.tar.gz #可直接配置到工作环境环境中~/.bashrc #本示例解压在/home目录下,可自行替换实际软件路径 #export PATH="/home/ont-guppy/bin:$PATH" MinIONQC部署 1. guppy_basecaller --print_workflows image.png Basecalling命令 guppy_basecaller -s /home/nanopore/normal/
目前还不知道哪些地方可以优化,找了一个Python内存分析的工具:guppy,分析运行时内存中都是什么数据。 guppy 只是简单的用了下,除了看到占用内存最多的是str这样类型的数据,还没细研究有哪些更牛x的功能。 安装通过pip install guppy即可。
依次列出每一步代码的内存占用情况 guppy 依样画葫芦,仍然是通过pip先安装guppy pip install guppy 之后可以在代码之中利用guppy直接打印出对应各种python类型(list from guppy import hpy import sys def my_func(): mem = hpy() with open(sys.argv[1], 'rb') as python代码详细的内存占用情况 通过上述两种工具guppy与memory_profiler可以很好地来监控python代码运行时的内存占用问题。
使用guppy模块 使用guppy模块你可以跟踪每个类型在你代码中每个阶段(字符、元组、字典等等)有多少对象被创建。 安装guppy: $ pip install guppy 然后将你的代码该改成如下: #! /usr/bin/env python from guppy import hpy def read_file(fpath): hp = hpy() print "Heap at the
bin 目录添加到.bashrc 文件的 PATH 变量中 export PATH="$PATH:~/bin/:$PATH" 将可执行程序链接到 bin 目录中 ln -s biosoft/ont-guppy-cpu /bin/guppy_basecaller ~/bin ln -s biosoft/ont-guppy-cpu/bin/guppy_barcoder ~/bin ln -s biosoft/ont-guppy-cpu /bin/guppy_aligner ~/bin 自动补齐运行 guppy_basecaller guppy_basecaller 五、更新配置 修改完配置,确认没有问题后,保存退出 vim
通过MinKNOW2.2软件包中的Guppy软件进行base calling后会将fast5格式数据转换为fastq格式,用于后续质控分析。 经过basecall,MinKNOW2.2软件包中的Guppy软件可以将fast5文件转换得到fq文件。测序仪本身是带有这个basecall功能的。
针对多个大型项目的 Benchmark 结果如下,可以看出,测试性能有显著提升 Project Test count cargo test(s) nextest(s) Difference cargo-guppy
Guppy Guppy 是React的一个友好且免费的应用程序管理器和任务运行器,它在桌面上运行且跨平台的,你可以放心用。 Guppy 启动后的的样子 7. react-testing-library react-testing-library 是一个很棒的测试库,编写单元测试时,它会让你感觉很好。
对于使用 Guppy 5+ 进行碱基识别的 R9 测序数据,请使用 --nano-hq --read-error 0.05,预期错误率为 <5%。 纠错后的 PacBio 数据(<3% 错误率) --pacbio-hifi <文件>:PacBio 高保真 HiFi 数据(<1% 错误率) --nano-raw <文件>:常规 ONT 数据(如 Guppy5 之前,<20% 错误率) --nano-corr <文件>:使用其他工具纠错后的 ONT 数据(<3% 错误率) --nano-hq <文件>:高质量 ONT 数据(如 Guppy5+ SUP 或
Guppy Guppy 是React的一个友好且免费的应用程序管理器和任务运行器,它在桌面上运行且跨平台的,你可以放心用。 Guppy 启动后的的样子 ? 7. react-testing-library react-testing-library 是一个很棒的测试库,编写单元测试时,它会让你感觉很好。
下载位置:https://pypi.python.org/pypi/guppy/ , 安装简单“python setup.py build”“python setup.py install”两条命令就安装完成 另外 heapy 对原来的代码侵入性也比较小,下面三行代码几乎就能将 python 运行时的内存大概情况看清楚: from guppy import hpy p = hpy() print(p.heap
函数少功能基本, 使用简单, 作为python开发者里边的内容必须过一遍 objgraph: 可以绘制对象引用图, 对于对象种类较少, 结构比较简单的程序适用, 我这个一个库套一个库, 内存还用的这么多, guppy 用户下运行命令 echo 0 > /proc/sys/kernel/yama/ptrace_scope后才能正常使用 pyrasite里边有一个工具叫pyrasite-memory-viewer, 功能和guppy
经过basecalling软件(Guppy,Albacore等)可以将fast5文件转换为fq文件进行后续分析。一般根据Q score>7对数据进行质控,通过的为pass,没有通过为fail。
//www.nature.com/articles/s41467-022-30705-w 博文资讯 5、纳米孔测序技术前沿[4] 在2022年伦敦会议上,Nanopore technologies宣布Guppy theses/5ec69b57-f851-4fed-93a0-642f548f4330 [4] 纳米孔测序技术前沿: https://community.nanoporetech.com/posts/guppy-v6
Guppy Guppy(https://url.leanapp.cn/UOsByMC)是 React 的一个友好且免费的应用程序管理器和任务运行器,可以在桌面上运行且支持跨平台,我们可以放心用。 以下是 Guppy 使用时的样子: ?
Guppy Guppy 是 React 的一个友好且免费的应用程序管理器和任务运行器,可以在桌面上运行且支持跨平台,大家可以放心使用。 以下是 Guppy 使用时的样子: 7. react-testing-library 我一直很喜欢 react-testing-library,因为在编写单元测试时感觉不错。
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