入门 git clone https://github.com/lh3/minimap2 cd minimap2 && make # long sequences against a reference genome ./minimap2 -a test/MT-human.fa test/MT-orang.fa > test.sam # create an index first and then map ./minimap2 -x map-ont -d MT-human-ont.mmi

EToKi（Enterobase工具套件） 所有与Enterobase数据分析管道有关的方法。 安装： EToKi是在Python 2.7和Python 3.5中开发和测试的。 EToKi依赖于几个Python库： ete3 numba numpy pandas sklearn 可以使用pip安装所有库： pip install ete3 numba numpy pandas sklearn EToKi还针对不同的管道调用以下第三方程序： raxml fasttree rapidnj

运行HiC runHiC是用于Hi-C数据处理的易于使用的命令行工具。 由于0.8.1版本，runHiC可以直接使用上通过酶名字为马数据。 从0.8.0版开始，runHiC将其默认数据容器/格式从HDF5更改为 and 。 （请参阅） 设计概念 runHiC旨在处理从原始测序读数（.sra，.fastq，.fastq.gz）到校正后的联系矩阵的Hi-C数据。 它当前包含5个子命令： 映射 将原始的双末端测序数据映射到提供的基因组。 支持bwa和minimap2。 过滤 执行读取级和

PB-元基因组学工具 欢迎！ 在这里，您可以找到各种适合使用PacBio HiFi Reads进行宏基因组学的工具和管道。 除了当前可用的资源之外，我们将在开发新工具时继续添加新工具。 可用管道 ：（以前称为Genome-Binning-Pipeline ）从HiFi宏基因组学组件中识别高质量的MAG。 简化的工作流程包括minimap2，MetaBAT2，CheckM和GTDB-Tk的步骤。 输出高质量的MAG序列和关联的元数据。 ：为了进行分类学和功能分析，HiFi使用DIAMOND读取