m6ATM v1.0.0

m6ATM 是一个基于 Python 的计算管道，它应用深度神经网络使用纳米孔直接 RNA 测序（DRS）数据在单碱基分辨率下预测 m6A 位点。简而言之，m6ATM 使用一组读取来表征每个转录组位点，并确定其是否为 m6A 修饰。

安装

git clone https://github.com/poigit/m6ATM.git
cd m6ATM/src

conda create -n m6atm python=3.7
conda activate m6atm
python -m pip install .

# 这是一个示例。请根据您自己的环境安装与 PyTorch 和 CUDA 兼容的版本。
pip install torch==1.10.1+cu111 \
torchvision==0.11.2+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

数据准备

我们建议从原始的 .fast5 数据开始，以防止所需数据中出现任何缺失值。
然而，如果已经存在基对齐的 fast5 文件和 bam 文件，可以跳过此步骤。
有关更多详细信息，请参见 参数 部分。


*目前仅支持 SQK-RNA002 (R9) 数据分析

基对齐

$ guppy_basecaller -c rna_r9.4.1_70bps_hac.cfg \
-i <PATH_TO_FAST5_DIR> -s <PATH_TO_FASTQ_DIR> \
-x auto -r --compress_fastq --fast5