ontresearch/medaka

Medaka

镜像概述和主要用途

medaka是一个从纳米孔测序数据创建一致性序列和变异调用的工具。该任务通过将神经网络应用于单个测序reads与草图组装的pileup来完成。它优于基于图的方法（针对碱基识别数据），且与最先进的基于信号的方法相比具有竞争力，同时速度更快。

© 2018- Oxford Nanopore Technologies Ltd.

核心功能和特性

• 仅需碱基识别数据（.fasta或.fastq）。
• 比基于图的方法（如Racon）准确性更高。
• 比Nanopolish快50倍（可在GPU上运行）。
• 基准测试可参考https://nanoporetech.github.io/medaka/benchmarks.html%E3%80%82
• 包含用于实现和训练定制校正网络的额外功能。
• 支持Linux和MacOS操作系统。
• 开源（Mozilla Public License 2.0协议）。

使用场景和适用范围

Medaka适用于纳米孔测序数据的后续分析，特别是需要高准确性和快速处理的场景，例如基因组草图组装后的序列校正。对于创建草图组装，推荐配合使用https://github.com/fenderglass/Flye%E5%B7%A5%E5%85%B7%E3%80%82%E5%AE%8C%E6%95%B4%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%8F%AF%E8%AE%BF%E9%97%AE%EF%BC%9Ahttps://nanoporetech.github.io/medaka/%E3%80%82

详细使用方法和配置说明

Docker使用

源代码仓库包含Dockerfile，可用于创建GPU兼容的Docker容器镜像，该镜像包含运行medaka所需的适当CUDA和cuDNN库版本。镜像基于https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda%E6%9E%84%E5%BB%BA%EF%BC%8C%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%94%A8%E4%BA%8E%E9%85%8D%E5%90%88https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html%E8%BF%90%E8%A1%8C%E3%80%82

在主机上设置好该工具包后，可使用以下命令运行最新版本的medaka：

bash
docker run --rm --gpus 0 ontresearch/medaka:latest medaka --help

（--gpus选项可根据您的环境适当修改）。同时提供版本化标签。