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(cryoDRGN概要)
 
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== cryoDRGNを使ってみよう ==
 
== cryoDRGNを使ってみよう ==
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cryoDRGNはRELIONまたはcryoSPARCによるポーズ(投影角3個、並進移動2個の合わせて5個のパラメータ)推定結果を流用することができる。
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=== cryoSPARCのポーズ推定結果を利用する ===
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方法は https://github.com/zhonge/cryodrgn に書いてある。が、https://github.com/zhonge/cryodrgn#1-preprocess-image-stack で--datadirをどこに指定すればよいかだけ一瞬悩んだので、ここに書き残しておく。
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例えば以下の状況の場合、
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* 単粒子のリストとそのメタデータ(ポーズ推定結果、CTF)のファイルパス
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** /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J95/particles_expanded.cs
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*** ※ ここではsymmetry expansionの結果を利用してみる
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* 単粒子画像が格納されているディレクトリのパス
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** /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J29/extract
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*** ※ J29は上記のJ95で用いている単粒子のextractionジョブ。extract/以下にmrc形式で単粒子画像のスタックが格納されている。
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例えば以下のようにすれば良い。
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> cryodrgn downsample -D 128 -o particles_128.mrcs --datadir /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J29/extract /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J95/particles_expanded.cs
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== cryoDRGN tips ==
 
== cryoDRGN tips ==

2020年7月22日 (水) 21:10時点における最新版

cryoDRGN概要

インストール方法含め、cryoDRGNの概要については https://github.com/zhonge/cryodrgn をご確認ください。

RELIONなどとともにcryoDRGNを使うためのDockerイメージは公開準備中です。

cryoDRGNを使ってみよう

cryoDRGNはRELIONまたはcryoSPARCによるポーズ(投影角3個、並進移動2個の合わせて5個のパラメータ)推定結果を流用することができる。

cryoSPARCのポーズ推定結果を利用する

方法は https://github.com/zhonge/cryodrgn に書いてある。が、https://github.com/zhonge/cryodrgn#1-preprocess-image-stack で--datadirをどこに指定すればよいかだけ一瞬悩んだので、ここに書き残しておく。

例えば以下の状況の場合、

  • 単粒子のリストとそのメタデータ(ポーズ推定結果、CTF)のファイルパス
    • /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J95/particles_expanded.cs
      • ※ ここではsymmetry expansionの結果を利用してみる
  • 単粒子画像が格納されているディレクトリのパス
    • /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J29/extract
      • ※ J29は上記のJ95で用いている単粒子のextractionジョブ。extract/以下にmrc形式で単粒子画像のスタックが格納されている。

例えば以下のようにすれば良い。

> cryodrgn downsample -D 128 -o particles_128.mrcs --datadir /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J29/extract /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J95/particles_expanded.cs 

cryoDRGN tips

特定のGPUデバイスで動かす

複数枚のGPUがあるマシンで動かす際は、cryodrgnコマンドを打つ前にCUDA_VISIBLE_DEVICES環境変数を指定すればよい。

例えばGPU ID 0で動かしたいなら

> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 cryodrgn train_vae ...(略)