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snakepipes

基于Snakemake的多功能NGS数据分析工作流程

snakePipes提供多种NGS数据分析工作流程,包括DNA测序、ChIP-seq、RNA-seq等,支持等位基因特异性分析,并能轻松扩展到大规模数据集。这个基于Snakemake构建的框架旨在简化分析流程,提供灵活配置选项。通过Conda环境管理,snakePipes简化了安装过程,并为用户提供详细文档指导使用。该开源项目持续更新,旨在为生物信息学研究提供可靠、高效的分析工具,欢迎社区参与改进。

Pipe - Python数据处理的中缀编程工具包
GithubPipePython函数式编程开源项目惰性求值迭代器
Pipe是一个Python模块,提供类似Shell的中缀语法编程能力。通过管道操作符'|'连接数据处理函数,实现高效的数据处理流程。该工具支持惰性求值、函数别名和部分初始化,内置多种数据操作函数如过滤、映射、分组等。Pipe允许创建自定义管道函数,适用于处理大型数据集和复杂数据流,有助于提高代码可读性和可维护性。
FragPipe - 综合性质谱蛋白质组学数据分析平台
FragPipeGithubMSFragger开源项目数据分析蛋白质组学质谱
FragPipe是一个综合性质谱蛋白质组学数据分析平台。该平台集成MSFragger搜索引擎和Philosopher工具包等多个模块,支持传统和开放搜索、翻译后修饰分析、定量分析等功能。FragPipe提供图形界面和命令行操作,可在Windows、Linux或云端环境运行。平台支持DDA和DIA数据分析,包括标记和非标记定量方法,为蛋白质组学研究提供全面解决方案。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台,旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能,支持快速实验和组件复用,便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK,开发者可创建可重用、可扩展的ML管道,提高ML项目的效率和可管理性。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统,用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程,支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境,广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
rnaseq - 全面分析RNA测序数据流程
GithubNextflowRNA测序nf-core/rnaseq基因表达开源项目生物信息学
nf-core/rnaseq是一个用于分析RNA测序数据的开源生物信息学流程。它接收样本表和FASTQ文件作为输入,执行质量控制、修剪和比对,生成基因表达矩阵和质量报告。该流程支持多种比对和定量方法,提供全面的质量控制功能,包括读取、比对、基因类型、样本相似性和链特异性分析。适用于有参考基因组和注释的RNA-seq数据处理。
pipeless - 开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署
GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉
Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。
scrnaseq - 单细胞RNA测序数据分析流程 支持多种工具的开源项目
GithubNextflownf-corescRNAseq单细胞测序开源项目生物信息学
nf-core/scrnaseq是一个开源的单细胞RNA测序数据分析流程。该项目集成了Alevin-Fry、STARSolo、Kallisto等多种分析工具,可处理10x Genomics等平台产生的数据。流程提供详细文档和灵活的参数设置,支持多种运行环境。用户可根据需求选择合适的分析方法,输出h5ad、Seurat或mtx格式结果。项目持续更新,旨在为单细胞转录组分析提供标准化和可重复的解决方案。
lineapy - 两行代码将混乱笔记本转化为数据管道的开源工具
GithubLineaPy代码追踪工作流自动化开源项目数据管道笔记本清理
LineaPy是一个开源Python工具,用于捕获、分析和转换数据科学工作流程。通过跟踪代码执行序列,LineaPy能够理解代码及其上下文,提供一套工具来清理混乱的笔记本、追溯以往工作和构建数据管道。只需两行代码,就可将复杂的工作流程转化为整洁的数据管道,帮助数据科学家更高效地将工作投入生产。
awesome-pipeline - 数据流水线工具集合 简化复杂工作流程
Github工作流开源项目数据处理框架管道自动化
Awesome Pipeline收录了多种数据流水线工具,包括框架、库和平台。这些工具可帮助构建和优化各类数据处理流程,从简单的线性工作流到分布式计算均有涉及。该项目为不同规模的数据处理需求提供了丰富的开源解决方案。
pipelines - OpenAI API插件框架 实现模块化AI工作流
AI集成GithubOpen WebUIOpenAI APIPipelines开源项目自定义工作流
Pipelines是一个与UI无关的OpenAI API插件框架,支持在兼容OpenAI API规范的客户端上创建模块化工作流。该框架集成了自定义逻辑和Python库,涵盖AI代理到家庭自动化API等多种应用。通过自定义钩子,Pipelines实现了功能调用、RAG、消息监控和速率限制等功能,为AI应用开发提供了灵活的解决方案。
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