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西安比较好的软件公司_在线教育网站有哪些_今日热榜_域名解析ip地址查询

时间:2025/8/13 18:51:58来源:https://blog.csdn.net/scuTim_Liu/article/details/146516049 浏览次数:2次
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SingleMod

SingleMod是一种深度学习模型,专为利用纳米孔直接RNA测序(DRS)数据在单RNA分子中精确检测m6A修饰而设计。该模型通过深度多实例回归框架进行训练,能够充分利用广泛的甲基化率标签。SingleMod是一个通用框架,可轻松适配其他核酸修饰的检测模型训练。

注意: SingleMod支持从RNA002试剂盒或最新RNA004试剂盒生成的直接RNA测序数据中预测m6A修饰。

环境要求

数据准备:

数据说明
fast5或pod5文件包含原始电流信号
reference.fa基因组或转录组参考序列,推荐使用基因组参考序列
methylation_rate.bed甲基化率标签文件,仅训练自定义模型时需要

操作系统:
本流程在Linux系统上运行。
需安装Python3.6及以上版本。

软件依赖:

工具用途备注
Guppy通过碱基识别从fast5生成fastq若fast5已碱基识别,可忽略
dorado通过碱基识别从pod5生成fastq适用于RNA004数据,若pod5已碱基识别,可忽略
minimap2将reads比对到参考序列
samtoolsBAM文件处理
bedtoolsBED文件处理
Picard将BAM文件拆分为多个文件支持并行处理,显著节省时间
nanopolish信号对齐,将电流信号分配到碱基使用版本0.13.2
pod5将pod5格式转换为fast5格式适用于RNA004数据
f5c信号对齐,将电流信号分配到碱基适用于RNA004数据

Python模块:

模块用途备注
torch开源Python机器学习库
pysamBAM文件处理用于在IGV中可视化单分子m6A标记
adabound优化模型参数仅训练自定义模型时需要

确保已安装以下基础包:numpy, os, re, random, scipy, datetime, collections, argparse, multiprocessing, array

SingleMod代码(https://github.com/xieyy46/SingleMod-v1/tree/main/SingleMod):

代码用途备注
organize_from_eventalign.py从nanopolish eventalign结果中提取并整理原始信号
merge_motif_npy.py按不同motif整理原始信号
SingleMod_m6A_prediction.py预测单分子中的m6A修饰
bam_mark_m6A.py在BAM文件中标记m6A修饰,用于单分子m6A可视化
SingleMod_train.py训练自定义模型仅训练自定义模型时需要

SingleMod预训练模型:
RNA002(哺乳动物):https://github.com/xieyy46/SingleMod-v1/tr

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