「cryoDRGN」の版間の差分
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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。 | 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。 | ||
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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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+ | * 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 | ||
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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 | ||
+ | </pre> | ||
== cryoDRGN tips == | == cryoDRGN tips == |
2020年7月22日 (水) 12:10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
- /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J95/particles_expanded.cs
- 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。
- /net/fs10/work02/csparc/kttn/P2/J29/extract
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)