一、软件介绍：

一款生命科学应用，用于基因测序，使用纳米孔直接 RNA 测序以单碱基分辨率定量分析 N6-甲基腺苷。

二、获取源码：

打开https://drive.google.com/drive/folders/1Dodt6uJC7lBihSNgT3Mexzpl_uqBagu0?usp=sharing

下载nanom6A_2022_12_22.tar.gz。放到目录/path/to下

三、下载系统依赖：

处理器：鲲鹏920系列

操作系统：openEuler 22.03 SP2

yum源：openEuler官方网络源

编译器：系统自带gcc10.3.1编译器

安装所需系统依赖：yum install ncurses* libXrender-devel libXext-devel

四、编译步骤：

1、安装anaconda3

下载anaconda3：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-aarch64.sh

sh Anaconda3-2023.03-1-Linux-aarch64.sh

无需修改，一直下一步，默认安装在/root/anaconda3

source /home/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

2、构建本地依赖jvarkit-sam2tsv

cd /path/to

mkdir jvarkit-sam2tsv

cd jvarkit-sam2tsv

新建下述两个文件：build.sh和meta.yaml

(1) build.sh

#!/bin/bash

OUT="$PREFIX/share/$PKG_NAME-$PKG_VERSION-$PKG_BUILDNUM"

mkdir -p $OUT

mkdir -p $PREFIX/bin

cp -rvp . $PREFIX

cd $PREFIX

sed -i "s%http://central.maven.org/maven2/%https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/%g" Makefile

sed -i "s%http://central.maven.org/maven2/%https://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/%g" maven.mk

#To ensure stable download, use the Huawei image repository.

make sam2tsv

cp dist/*jar $OUT

cp dist/sam2tsv $OUT

ls -l $OUT

ln -s $OUT/sam2tsv $PREFIX/bin

chmod 0755 "${PREFIX}/bin/sam2tsv"

(2) meta.yaml

package:

  name: jvarkit-sam2tsv

  version: "1.0"

source:

  fn: 20170920_master.tar.gz

  url: https://github.com/lindenb/jvarkit/archive/20170920_master.tar.gz

  md5: 9801d53e5f03079e8b5fcdaf7e0f3c9f

build:

  number: 0

requirements:

  build:

    - openjdk <9

    - cmake

  run:

    - openjdk <9

test:

  commands:

    - sam2tsv -h

about:

  home: http://lindenb.github.io/jvarkit/Sam2Tsv.html

  license: MIT

  summary: Prints the SAM alignments as a TAB delimited file.

开始构建jvarkit-sam2tsv

conda build .

构建成功后出现下图，且在/root/anaconda3/conda-bld/linux-aarch64目录下出现conda包“jvarkit-sam2tsv-1.0-0.tar.bz2”

修改配置文件.condarc

vim ~/.condarc

修改后如下：

3、安装nanom6A

cd /path/to

tar xf nanom6A_2022_12_22.tar.gz

cd nanom6A_2022_12_22

修改conda.yml文件

vim conda.yml

修改后如下：

conda env create -f conda.yml

conda activate nanom6A_env

pip3 install joblib --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install statsmodels xgboost tqdm --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install h5py pysam --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install scikit-learn --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install xgboost==0.80 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install pandas==1.2.0 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip3 install numpy==1.19.2 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（此处注意依赖的版本关系）

以下是本文的python版本和pip安装依赖的版本图

五、验证与测试

cd /path/to/nanom6A_2022_12_22

source run_source_code.sh