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    运维平台的建设思考-元数据管理(四)(r8笔记第16天)

    对于服务器的一些信息,如果数据量大了之后总是感觉力不从心,需要了解,但是感觉得到的这些信息不够清晰明了。 比如我们得到一台服务器,需要知道最基本的硬件配置,内存情况,磁盘空间情况,哪些磁盘空间问题需要关注,哪些磁盘空间问题可以忽略,swap的使用情况 如何,服务器的操作系统版本,内核版本,上面运行有几个实例,是否启用了ASM,甚至服务器运行了多少天呢,这些信息看起来非常琐碎,也可以通过脚本得 到,但是一直以来感觉都是比较笼统模糊。 今天使用shell脚本进行了简单的改进。 我们来看看基本的效果情况。有了这些

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    满分室间质评之GATK Somatic SNV+Indel+CNV+SV(下)性能优化

    #此处是原先Manta分析SV的步骤一,生成runWorkflow.py,因为这一不步速度很快,所以串行执行 rm -f ${result}/${sn}/runWorkflow.py python ${tools.manta} \ --normalBam ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --tumorBam ${result}/${sn}_marked.bam \ --referenceFasta ${refs.hum} \ --exome \ --callRegions /opt/ref/projects/Illumina_pt2.bed.zip \ --runDir ${result}/${sn} # 对bam文件碱基质量校正的第二步,Normal & Tumor并行处理 ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_bqsr.bam & ​ ​ ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}NC_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_bqsr.bam & ​ #原先QC步骤,获取insert size,Normal & Tumor并行 ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}_insertsize_histogram.pdf & ​ ​ ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}NC_insertsize_histogram.pdf & ​ # 运行manta SV分析 python ${result}/${sn}/runWorkflow.py -m local -j ${envis.threads} & ​ # 运行cnvkit CNV分析 ${tools.cnvkit} batch \ ${result}/${sn}_marked.bam \ --normal ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --method hybrid \ --targets ${refs.bed} \ --annotate /opt/ref/refFlat.txt \ --output-reference ${result}/${sn}_reference.cnn \ --output-dir ${result}/ \ --diagram \ -p 0 & ​ #samtools统计测序深度 ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/${sn}_marked.depth & ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}NC_marked.bam > ${result}/${sn}NC_marked.depth & #samtools统计比对信息 ${tools.samtools} flagstat --threads ${envis.threads} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/$

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    群晖ds3617xs_23739虚拟机安装与半洗白教程

    1.引导镜像img转vm格式 打开StarWind 下一步 选择synoboot.img 下一步 选择VMWare pre-allocated image 下一步 选择IDE 下一步 finish 2.创建VMware虚拟机 硬件兼容性 Workstation 15.x Linux 其他Linux 3.x 内核64位 硬盘1选择刚刚转换好的synoboot.vmdk 保持现有格式 SATA通道 硬盘2添加虚拟硬盘或硬盘直通 SATA通道 cpu双核及以上,内存4G及以上 网络为桥接模式 开启虚拟机后出现continue即可 3.设置DSM 打开网站http://find.synology.com搜索本地群晖主机 手动安装,上传DSM_DS3617xs_23739.pat等待安装完成 设置管理员账户 选择手动安装更新 跳过创建QuickConnect ID 进入桌面后选择控制面板-更新和还原-设置更新-仅检查DSM的重要以及安全更新,关闭自动检查DSM更新,确定 选择任务计划取消勾选DSM自动更新 4.半洗白 打开套件中心-手动安装-上传Docker-x64-17.05.0-0400.spk 打开Docker-左侧DSM-点击新增-下一步-下一步-下一步-手动上传,选择DSM_DDSM_23739.pat-应用 安装完成后搜索docker中的群晖系统,进入页面,设置用户名密码,进入桌面,打开控制面板 信息中心-常规-产品序列号记下 信息中心-网络-网络物理地址记下 回到外层DSM,删除docker中的DDSM 打开控制面板-终端机和SNMP-终端机-启动SSH功能 使用管理员账号密码登录SSH sudo -i 输入管理员密码 mkdir -p /tmp/boot cd /dev mount -t vfat synoboot1 /tmp/boot/ vi /tmp/boot/grub/grub.cfg 修改 set sn=DO8YQJPBXVAAF 记录的产品序列号 set mac1=0011321794A8 记录的MAC地址 :wq reboot

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    领券