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sarek

强大灵活的全基因组变异检测工作流

Sarek是一个用于全基因组或靶向测序数据变异检测的开源工作流。它支持多物种数据处理,可进行肿瘤/正常样本对比分析。基于Nextflow构建并使用容器技术,Sarek具有高度可重复性和易维护性。该工作流提供从原始数据到变异注释的完整分析,涵盖质控、比对、变异检测等关键步骤,为研究人员提供了强大的基因组分析工具。

sematic - 开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线
GithubKubernetesPythonSematic开源开源项目机器学习
Sematic是一个开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线。无论在本地计算机、云虚拟机还是Kubernetes集群上执行,Sematic都可以高效利用云资源。它具有易于上手、端到端可追溯性、本地与云一致性和高可重复性等特点,可在无需部署或额外基础设施的情况下开始使用,所有流水线步骤都可以在web仪表盘上监控和可视化,适用于优化不同计算资源。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器,支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署,简化了分布式计算和资源管理。
evo - 实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具
DNA建模EvoGithub基因组尺度序列设计开源项目生物基础模型
Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。
skaffold - Kubernetes应用开发的自动化工作流工具
DevOpsGithubKubernetesSkaffold容器化开源项目持续开发
Skaffold是一款命令行工具,用于自动化Kubernetes应用的开发工作流。它支持本地和远程集群,自动处理构建、推送和部署过程。该工具提供快速本地开发、项目可移植性和灵活配置,适用于持续集成和持续部署。Skaffold作为轻量级客户端工具,无需额外集群组件,能够显著提高Kubernetes应用开发效率。
vflow - 多协议支持的高性能网络流量收集器
GithubIPFIXNetflowsFlowvFlow开源项目数据收集器
vflow是一个高性能的网络流量收集器,支持IPFIX、sFlow和Netflow协议。它可解码sFlow原始头部信息,将数据输出至多种消息队列系统,并支持流量复制。vflow适用于Linux和Windows平台,提供Prometheus和RESTful API监控,是网络流量分析的有力工具。
chromap - 开源工具实现染色质分析数据的快速对齐和预处理
ChromapGithub基因组比对开源项目染色质分析生物信息学高通量测序
Chromap是一款开源的染色质分析数据处理工具,专门用于高通量测序数据的快速对齐和预处理。它可处理ChIP-seq、ATAC-seq、scATAC-seq和Hi-C等多种数据类型,具备测序接头修剪、基因组比对和重复序列去除等功能。Chromap在保持高准确度的同时,将处理速度提升了10-20倍。该工具提供多种预设参数以适应不同实验类型,并支持BED、SAM和pairs等多种输出格式。
pegasus - 大规模科学工作流自动化管理系统
GithubPegasus WMS分布式计算工作流管理系统开源项目数据管理科学计算
Pegasus是一个专为科学计算设计的工作流管理系统。该系统能在多种计算基础设施上自动映射和执行复杂工作流,包括个人电脑、校园集群、超级计算机、网格以及云平台。Pegasus具备高可扩展性、可靠性和出色的数据管理能力,可处理包含高达100万个任务的工作流,同时管理数十TB的数据。系统为研究人员提供抽象的工作流描述接口,使其无需关注底层执行环境细节。
enformer-official-rough - 基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测
EnformerGithubHuggingfaceTransformer架构基因表达预测开源项目模型深度学习长程相互作用
Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。
fastp - 快速全面的 FastQ 数据预处理工具
FastQ处理Githubfastp开源项目测序数据预处理生物信息学质量控制
fastp 是一款用于 FastQ 数据快速预处理的开源工具。它采用 C++ 编写并支持多线程,提供高效的质量控制、读段过滤、接头修剪和碱基校正等功能。fastp 可处理单端、双端及长读长数据,并生成详细的质量报告。其特点是处理速度快、功能全面且使用简便,适用于各类 FastQ 数据的预处理需求。
sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成
GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门
SQLFlow 是一款编译器,它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流,支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统,以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发,让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。
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