cryoDRGN

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)