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Docker镜像信息

GCModeller以R#语言的软件包的形式提供给客户使用,相应的R#语言的分析环境以Docker镜像的形式进行打包盒发布,Docker的基础镜像为ubuntu 22.04。

dotnet环境:.NET 6
R#语言安装位置:/usr/local/bin
R#程序包安装列表:

索引 包名称 Github
1 GCModeller https://github.com/SMRUCC/GCModeller
2 REnv https://github.com/rsharp-lang/R-sharp
3 ggplot https://github.com/rsharp-lang/ggplot
4 WorkflowRender https://github.com/rsharp-lang/WorkflowRender
5 CellRender https://github.com/SMRUCC/cell-render
6 Erica https://github.com/SMRUCC/Erica

开发环境:Windows Server 2022/WSL2/Docker Desktop

第三方软件安装

在镜像中有第三方软件依赖:

1. NCBI blast+

用于细胞网络结构的同源建模

# /opt/ncbi-blast-2.14.0+

2. meme suite

用于全基因组转录表达调控网络的建立,安装命令记录:

# export PATH=/opt/meme/bin:/opt/meme/libexec/meme-5.5.2:$PATH
./configure --prefix=/opt/meme --enable-build-libxml2 --enable-build-libxslt
# run test
/opt/meme/bin/meme ./upstream_locis.fasta -dna -revcomp -pal -mod zoops -minw 6 -maxw 30 -nmotifs 1000 -evt 1 -minsites 6 -p 16 -maxsize 0 -oc ./meme

3. open mpi

安装Open MPI应用于第三方组件的并行计算环境,在这个镜像之中是直接通过Ubuntu自带的软件源进行安装:

apt-get install openmpi-bin
# for fix the problem:
# fatal error: mpi.h: No such file or directory #include <mpi.h>
apt-get install libopenmpi-dev
谢桂纲

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  1. […] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢? […]

  2. […] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》的方法,得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后,如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组,基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果,能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢? […]

  3. […] 在前面的一篇《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》博客文章中,针对所注释得到的微生物基因组代谢信息,进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果,通过UMAP进行降维,然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]