Bonito 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bon/bonito 1. 项目目录结构及介绍
Bonito 是一个用于 Oxford Nanopore 读取数据的 PyTorch 基调用器。以下是项目的目录结构及其介绍：
bonito/
├── bonito/
│ ├── __init__.py
│ ├── basecaller.py
│ ├── cli.py
│ ├── model.py
│ ├── training.py
│ └── utils.py
├── docs/
│ └── README.md
├── test/
│ └── test_basecaller.py
├── .gitignore
├── .gitlab-ci.yml
├── LICENCE.txt
├── MANIFEST.in
├── Makefile
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py
目录结构介绍
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bonito/: 项目的主要代码目录，包含基调用器、模型、训练和工具等模块。
- init.py: 初始化文件。
- basecaller.py: 基调用器的主要实现。
- cli.py: 命令行接口的实现。
- model.py: 模型的定义和实现。
- training.py: 训练模型的实现。
- utils.py: 工具函数和辅助功能。
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docs/: 项目文档目录，包含项目的 README 文件。
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test/: 测试代码目录，包含基调用器的测试脚本。
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.gitignore: Git 忽略文件配置。
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.gitlab-ci.yml: GitLab CI 配置文件。
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LICENCE.txt: 项目许可证文件。
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MANIFEST.in: 打包配置文件。
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Makefile: 项目构建和安装的 Makefile。
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README.md: 项目的主 README 文件。
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requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
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setup.py: 项目的安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
Bonito 项目的启动文件是 bonito/cli.py。该文件定义了项目的命令行接口，用户可以通过命令行调用 Bonito 进行基调用、训练和评估等操作。
启动命令示例
python -m bonito.cli basecaller [email protected] /data/reads > basecalls.bam
主要功能
- basecaller: 基调用功能，将读取数据转换为序列。
- train: 训练模型功能，用于训练新的基调用模型。
- evaluate: 评估模型功能，用于评估模型的性能。
- download: 下载预训练模型和训练数据集。
3. 项目配置文件介绍
Bonito 项目的配置文件主要包括 requirements.txt 和 setup.py。
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。用户可以通过以下命令安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
setup.py
setup.py 文件是项目的安装脚本，定义了项目的元数据和依赖关系。用户可以通过以下命令安装项目：
pip install .
其他配置文件
- .gitignore: 定义了 Git 忽略的文件和目录。
- .gitlab-ci.yml: 定义了 GitLab CI 的配置。
- LICENCE.txt: 项目的许可证文件。
- MANIFEST.in: 定义了打包时包含的文件。
- Makefile: 定义了项目的构建和安装命令。
通过以上配置文件，用户可以方便地安装和配置 Bonito 项目，并进行基调用、模型训练和评估等操作。