Debian Med Covid-19 packages

ABACAS (Algorithm Based Automatic Contiguation of Assembled Sequences) er lavet for hurtig at få kontakt (juster, rækkefølge, orienter), visualisere og designe primere til at lukke gab på shotgun-sammensatte »contig«'er baseret på en referencesekvens.

ABACAS bruger MUMmer til at finde justeringspositioner og identificere syntenier af samlede contig'er mod referencen. Resultatet behandles så for at oprette et pseudomolekyle, der tager højde for overlappende contig'er og gap. ABACAS opretter en sammenligningsfil, som kan bruges til at visualisere ordnede og orienterede contig'er i ACT. Synteni er repræsenteret af røde bjælker, hvor farveintensiteten formindsker med lavere værdier procentidentitet mellem sammenlignelige blokke. Information om contig'er såsom orienteringen, procentidentitet, dækning og overlapning med andre contig'er kan også visualiseres ved at indlæse resultatfunktionsfil på ACT.

ABySS er en de nove, parallel, sekvensassembler, som er designet for korte læsninger. Den kan bruges til at samle genom eller transkriptome sekvensdata. Parallelisering opnås via MPI, OpenMP og pthread.

Understøttelseskode for NGS-kopinummeralgoritmer. Bruger en fil med placeringer og en [cr|b]am-fil og opretter et antal dækninger for hver allele [ACGT] på den placering (givet eventuelle filterindstillinger).

Pakken alleleCount findes primært for at forhindre kodeduplikering mellem nogle andre projekter, specifikt AscatNGS og Battenberg.

Hent statistik fra en filliste.

Registrering af FASTA- eller FASTQ-format for hver fil foretages automatisk ud fra filindholdet, så filnavne og filendelser er irrelevante.

Standardformatet er læsevenligt. Du kan ændre formatet og ignorere sekvenser kortere end en given længde.

Projektet nextstrain er et forsøg på at lave fleksible informatik-datakanaler og visualiseringsværktøjer til at registrere igangværende patogenevolution mens sekvensdata sammenføjes. Projektet nextstrain er afledt af nextflu, som var specifik for influenza-evolution.

Nextstrain består af tre komponenter:

• fauna: database og IO-skripter for sekvens- og serologiske data
• augur: informatikdatakanaler til at udføre slutninger fra rå data
• auspice: internetprogram til at visualisere medfølgende slutninger

Fjern genspecifikke primer-sekvenser fra SAM/BAM-sammenligninger for PCR amplicons ved soft-clipping.

Bamclipper.sh soft-clips genspecifikke primere fra BAM-sammenligningsfil baseret på genomiske koordinater for primer-par i BEDPE-format.

Denne pakke tilbyder nogle Python 3-værktøjer for gængse BAM-filmanipulationer.

BBTools er en samling af små programmer til at løse gentagende opgaver for den kreative håndtering af korte biologiske RNA/DNA-sekvenser. Denne programpakke er måske bedste kendt for sin oversætter, som også er navnet på projektet på Sourceforge (mapper), men flere værktøjer er blevet tilføjet igennem tiden. Alle værktøjer kan bruge flere tråde og er implementeret uafhængig af platform i Java:

BBmap: Kort læsning-sammenligningsprogram for DNA og RNA-seq-data. Kan håndtere arbitrært store genomer med millioner af stilladser. Håndterer Illumina, PacBio, 454 og andre læsninger; meget høj sensitivitet og fejltolerant og utallige store indels.

BBNorm: Kmer-baseret fejlrettelse og normaliseringsprogram.

Dedupe: Forenkler samlinger ved at fjerne dubleter eller indeholdte undersekvenser, der deler en målprocentidentitet.

Reformat: Formaterer læsninger om mellem fasta/fastq/scarf/fasta+qual/sam,interleaved/parret og ASCII-33/64 med mere end 500 MB/s.

BBDuk: Filtrerer, trimmer eller maskerer læsninger med kmer-matchninger til en artefact/contaminant-fil.

Et bioinformatikværktøj til at konstruere den kompakte de Bruijn-graf fra sekventerede data.

Dette er den parallelle version af BCALM-programmet, der bruger biblioteket gatb-core.

BCFtools er et sæt af redskaber, som manipulerer variantkald i Variant Call Format (VCF) og dets binære modpart BCF. Alle kommandoer fungerer gennemsigtigt med både VCF'er og BCF'er, både uden komprimering og komprimeret med BGZF.

BEDTools-redskaber giver mulighed for at adressere gængse arvemasseopgaver såsom at finde funktionsoverlap og beregne dækning. Redskaberne er hovedsagelig baseret på fire meget udbredte filformater: BED, GFF/GTF, VCF og SAM/BAM. Med brug af BEDTools kan du udvikle sofistikerede datakanaler, som besvarer komplicerede forskningsspørgsmål ved at udsende flere BEDTools sammen.

Redskabet groupBy er distribueret i pakken filo.

Denne pakke indeholder nogle værktøjer til at behandle BAM-filer, inklusive

 bamsormadup:   parallel sortering og dubletmarkering
 bamcollate2:   læser BAM og skriver BAM i ny rækkefølge så at
                sammenligningen eller sorteringen er efter
                forespørgselsnavn
 bammarkduplicates: læser BAM og skriver BAM med dubletsammenligninger
                    markeret via BAM-flagfelterne
 bammaskflags:  læser BAM og skriver BAM mens der skjules (fjernes)
                bit fra flagkolonnen
 bamrecompress: læser BAM og skriver BAM med en defineret
                komprimeringsindstilling. Dette værktøj kan bruge
                flere tråde.
 bamsort:       læser BAM og skriver BAM i ny rækkefølge efter
                koordinater eller forespørgelsesnavn
 bamtofastq:    læser BAM og skriver FastQ; resultatet kan være
                sorteres eller uden sortering efter forespørgelsesnavn

Bowtie 2 er et ultrahurtigt og hukommelseseffektivt værktøj til sammenligning af sekventeringslæsninger til lange referencesekvenser. Det er især velegnet til at justere læsninger fra omkring 50'erne op til 100'erne eller tusindvis af tegn, og særligt velegnet til at tilpasse til relativt lange (f.eks pattedyrs) arvemasser.

Bowtie 2 indekserer arvemassen med et FM-indeks til at holde sin hukommelsesaftryk lavt: for den menneskelige arvemasse er dets hukommelsesaftryk typisk omkring 3,2 GB. Bowtie 2 understøtter tilpasningstilstande for gapped, lokale og parret ende (paired-end).

Evaluering af genomsamling og kommentarernes fuldstændighed med Benchmarking Universal Single-Copy Orthologs (BUSCO).

• Automatiseret udvælgelse af slægter udstedt fra https://www.orthodb.org/
• Automatisk overførsel af alle nødvendige filer og datasæt til afvikling af en kørsel
• Brug prodigal til ikke-eukaryote genomer

Denne pakke indeholder BUStools-programmet. Det kan bruges til at fejlrette stregkoder, samle UMI'er, fremstille genantal eller matricer for transkriptkompatibilitetsantal.

Burrows-Wheeler Aligner (BWA) er en programpakke, for oversættelse af lavafvigende sekvenser mod en stor referencearvemasse, såsom den menneskelige arvemasse. Den består af tre algoritmer: BWA-backtrack, BWA-SW og BWA-MEM. Den første algoritme er designet for Illunina-sekvenslæsninger op til 100 bp, mens de sidste to er for længere sekvenser fra 70 bp til 1 Mbp. BWA-MEM og BWA-SW deler funktioner såsom understøttelse af long-read og opdelingssammenligning, men BWA-MEM, som er den seneste, anbefales generelt for højkvalitets forespørgsler, da den er hurtigere og mere præcis. BWA-MEM har også bedre ydelse end BWA-backtrack for 70-100 bp Illumina-læsninger.

Contig Annotation Tool (CAT) og Bin Annotation Tool (BAT) der datakanaler for taksonomisk klassifikation af lange DNA-sekvenser og metagenom-samlede genomer (MAG'er/bin'er) for både kendte og (meget) ukendte mikroorganismer, som oprettet af moderne metagenomstudier. Grundalgoritmen for begge programmer involverer gen-kald, oversættelse af forudsagte ORF'er mod nr protein-databasen og stemmebaseret klassifikation af hele contig'en/MAG'en baseret på klassifikation af de individuelle ORF'er. CAT og BAT kan afvikles fra mellemliggende trin, hvis filerne er korrekt formateret.

Centrifuge er et meget hurtigt og hukommelseseffektivt system for klassifikation af DNA-sekvenser fra mikrobielle prøver, med bedre sensitivitet end og sammenlignelig præcision til andre ledende systemer. Systemet bruger et nyt indekseringsskema baseret på Burrows-Wheeler transform (BWT) og Ferragina-Manzini-indeks (FM), optimeret specifikt for det metagenomiske klassifikationsproblem. Centrifuge kræver et relativt lille indeks (f.eks. 4.3 GB for ~4,100 bakteriegenomer) men tilbyder meget hurtig klassifikationshastighed, så programmet kan behandle en typisk DNA-sekvenskørsel på en time. Sammen aktiverer disse fremskridt en præcis analyse af store metagenomiske datasæt på konventionelle skrivebordscomputere.

Change-O er en samling af værktøjer til at behandle resultatet fra V(D)J-sammenligningsværktøjer, tildele klonale klynger til immunglobulin-sekvenser (Ig) og genkonstruktion til germline-sekvenser.

Dramatiske forbedringer i høj-gennemløb sekvensteknologier aktiverer nu karakterisering af Ig-repertoirer i stor skala, defineret som samlingen af trans-membran antigen-receptor proteiner placeret på overfladen af B-celler og T-celler. Change-O er en pakke af redskaber til at facilitere avanceret analyse af Ig- og TCR-sekvenser, der følger germline-segmentsammenligning. Change-O håndterer resultatet fra IMGT/HighV-QUEST og IgBLAST og tilbyder en bred vifte af klyngemetoder for tildeling af klonale grupper til Ig-sekvenser. Postsortering, gruppering og diverse databasemanipuleringsoperationer er også indeholdt.

Denne pakke installerer biblioteket for Python 3.

ChIP-Seq-programmet tilbyder et sæt af værktøjer, der udfører gængse genom-brede ChIP-seq-analyseopgaver, inklusive positionskorrelationsanalyse, højderegistrering og genompartitionering til signalrige og signalfattige regioner. Disse værktøjer findes som enkeltstående C-programmer og udfører følgende opgaver:

 1. Positionskorrelationsanalyse og oprettelse af et aggregeringsplot
    (AP) (chipcor)
 2. Ekstraktion af specifikke genomkommenteringsfunktioner omkring
    referenceankerpunkter (chipextract)
 3. Læs centrering eller skift (chipcenter)
 4. Smalt højdekald ved hjælp af en fast bredde-højdestørrelse (chippeak)
 5. Bredt højdekald brugt til store berigelsesregioner (chippart)
 6. Funktion til valg af funktioner baseret på en tærskel for læst antal
    (chipscore)

Fordi ChIP-Seq-værktøjerne primært er optimeret til hastighed, bruger de deres eget kompakte format til ChIP-seq-datarepræsentation kaldet SGA (Forenklet genomkommentar). SGA er et linjeorienteret, tabulatorafgrænset almindeligt tekstformat.

ClonalFrameML er en programpakke, der udfører effektiv følgeslutning af rekombination i bakterielle genomer. ClonalFrameML blev oprettet af Xavier Didelot og Daniel Wilson. ClonalFrameML kan anvendes til enhver form for justerede sekvensdata, men er specielt rettet mod helhedsanalyse af genomsekvenser. Det er i stand til at sammenligne hundredvis af hele genomer i et spørgsmål om timer på en stationær standardcomputer. Der er tre vigtige resultater fra en kørsel med ClonalFrameML: en fylogeni med grenlængder korrigeret til at tage højde for rekombination, et estimat af nøgleparametrene for rekombinationsprocessen og et genomisk kort over hvor rekombination fandt sted for hver gren af ​​fylogenien.

ClonalFrameML er en maksimal sandsynlighedsimplementering af Bayesian-programmet ClonalFrame, som tidligere blev beskrevet af Didelot og Falush (2007). Rekombinationsmodellen under ClonalFrameML er nøjagtigt den samme som for ClonalFrame, men denne nye implementering er meget hurtigere og er i stand til at håndtere meget større genomdatasæt samt gør det uden at lide af MCMC-konvergensproblemer.

En DICOM-server, med alle funktioner, som er blevet udviklet baseret på og har udvidet sig med UCDMC DICOM-kode i offentlig ejendom. Nogle mulige programmer for ConQuest DICOM-programmer er:

• DICOM-træning og test
• Arkiver for demonstration og videnskabsbilleder
• Konvertering af billedformat fra en skanner med DICOM-netværksadgang
• Visning af DICOM-billede og udarbejdelse af dias
• Valg af DICOM-billede, (begrænset) redigering samt opdeling og sammenføjning af serier
• Avanceret billedændring, filtrering, videresendelse og konvertering via skripter
• DICOM-mellemlager og arkivsammenføjning

Denne pakke indeholder fælles filer. Du skal bruge en pakke, der tilbyder conquest-docm-server (f.eks. conquest-mysql, conquest-postgres, conquest-sqlite eller conquest-dbase).

Cutadapt hjælper med biologisk sekvensrensningsopgaver ved at finde adapter- eller primer-sekvenserne på en fejltolerant måde. Kan også ændre og filtrere læsninger på forskellige måder. Adaptersekvenser kan indeholde IUPAC-jokertegn. Også paired-end-læsninger og selv farverumsdata er understøttet. Hvis du ønsker det, så kan du også bare demultiplexe dine inddata, uden at fjerne adaptersekvenser overhovedet.

Denne pakke indeholder brugerfladen.

Dette er referenceimplementeringen for Common Workflow Language- standarerne.

CWL Open Standards bruges til at beskrive analysearbejdsforløb og værktøjer på en måde, som gør dem flytbare og skalerbare på tværs af program- og udstyrsmiljøer, fra arbejdsstationer til klynge-, sky- og høj ydelsesberegning-miljøer (HPC). CWL er designet til at møde behovene for dataintensiv videnskab såsom bioinformatik, medicinske billeder, astronomi, fysik og kemi.

CWL-referenceimplementeringen (cwltool) er lavet med alle funktioner og tilbyder en omfattende validering af CWL-filer samt andre værktøjer relateret til arbejdet med CWL-beskrivelser.

DCMTK inkluderer en samling af biblioteker og applikationer til at undersøge, konstruere og konvertere DICOM-billedfiler, håndtere medier uden forbindelse, sende og modtage billeder over en netværksforbindelse, såvel som demonstrative servere til billedlagring og arbejdslister (»worklist«).

Denne pakke indeholder DCMTK-redskabsprogrammerne.

Bemærk: Denne version blev kompileret med libssl-understøttelse.

Delly udfører strukturel variantregistrering ved integreret paired-end- og split-read-analyse. Programmet registrerer, genotyper og visualiserer sletninger, tandemdubletter, inversioner og translokationer ved enkelt nukleotid opløsning i short-reads massivt parallelle sekventeringsdata. Det bruger paired-ends, split-læsninger og read-depth til følsomt og præcist at afgrænse genomiske omlejringer gennem genomet.

Dextractor-kommandoer gør, at man kan hente præcis og kun den nødvendige information for samling og rekonstruktion fra HDF5-kildefilerne fremstillet af PacBio RS II-sequenceren, eller fra BAM-kildefilerne fremstillet af PacBio Sequel-sequencer.

For hver af de tre udtrukne filtyper - fast, quiva og arrow - indeholder biblioteket kommandoer til at pakke den givne filtype og pakke den ud igen, hvilket er en reversibel proces, der giver den oprindelige ukomprimerede fil. De komprimerede .fasta-filer, med filendelsen .dexta, forbruger 1/4 byte per base. De komprimerede .quiva-filer, med filendelsen .dexqv, forbruger 1.5 byte per base i gennemsnit og de komprimerede .arrow-filer, med filendelsen .dexar, forbruger 1/4 byte per base.

For yderligere information, se venligst den tilgængelige dokumentation på https://github.com/thegenemyers/DEXTRACTOR.

DIAMOND er en sekvenssammenligner for protein og oversatte DNA-søgninger og funktioner som en direkte erstatning for NCBI BLAST-programværktøjerne. Programmet er velegnet for protein til protein-søgninger samt som DNA til protein-søgning på korte læsninger og lange sekvenser inklusive contig'er og samlinger; tilbyder en hastighedsforøgelse af BLAST op til x20.000.

Software discoSnp er designet til at opdage Single Nukleotid Polymorfi (SNP) fra rå læsning af sæt indhentet med Next Generation Sequencers (NGS).

Bemærk at antallet af læsesæt ikke er begrænset, det kan være en, to, eller mere. Bemærk også, at ingen andre oplysninger som reference arvemasse eller anmærkninger er nødvendige.

Programmet består af to moduler. Første modul, kissnp2, detekterer SNP'er fra læst sæt. Et andet modul, kissreads, forbedrer kissnp2- resultater ved at beregne per læst sæt og for hvert fundet SNP:

 1) dets middel læsedækning
 2) (Phred) kvaliteten af læsninger oprettet af polymorfismen.

Dette program efterfølges af DiscoSnp++.

Dette program tilbyder grundlæggende beregningsanalyse af Drop-seq-data, der viser dig hvordan du transformerer rå sekvensdata til et udtryksmål for hvert gen i hver individuel celle.

Epigrass er et program for visualisering, analyse og simulering af epidemiske processer på geo-refererede netværk.

EpiGrass kan interagere med GRASS GIS hvorfra den kan hente kort og andre georefererede informationer. EpiGrass kræver dog ikke en installation af GRASS GIS for de fleste af sine funktioner.

FASTA-programmerne finder regioner med lokal eller global lighed mellem protein- og DNA-sekvenser, enten ved at søge i protein- og DNA-databaser, eller ved at identificere lokale dubletter i en sekvens. Andre programmer tilbyder information om den statistiske signifikans for en sammenligning. Som BLAST kan FASTE bruges til at udlede funktionelle og evolutionære relationer mellem sekvenser samt som hjælp til at identificere medlemmer af gen-familier.

• Protein
• Protein-protein FASTA
• Protein-protein Smith-Waterman (ssearch)
• Global Protein-protein (Needleman-Wunsch) (ggsearch)
• Global/Lokal protein-protein (glsearch)
• Protein-protein med ikkeordnede peptider (fasts)

• Protein-protein med blandede peptid-sekvenser (fastf)

• Nukleotid

• Nukleotid-Nukleotid (DNA/RNA fasta)
• Ordnet Nukleotid vs Nukleotid (fastm)

• Ikkeordnede Nukleotider vs Nukleotid (fasts)

• Oversatte

• Oversat DNA (med billedskift, f.e. EST'er) vs Proteiner (fastx/fasty)
• Protein vs Oversat DNA (med billedskift) (tfastx/tfasty)

• Peptider vs Oversat DNA (tfasts)

• Statistisk signifikans

• Protein vs Protein-blanding (prss)
• DNA vs DNA-blanding (prss)

• Oversat DNA vs Protein-blanding (prfx)

• Lokale dubletter

• Lokale Protein-sammenligninger (lalign)
• Plot Protein-sammenligning »dot-plot« (plalign)
• Lokale DNA-sammenligninger (lalign)
• Plot DNA-sammenligning »dot-plot« (plalign)

Dette program bruges ofte via en internettjeneste på EBI med indekserede referencedatabaser på http://www.ebi.ac.uk/Tools/fasta/.

ANi er defineret som gennemsnitlig identitet for ortologiske genpar delt mellem to mikrobiologiske genomer. FastANI understøtter parvis sammenligning af både fuldstændige og kladde genomsamlinger.

Alt i en FASTQ-forbrænder, fastp tilbyder funktioner inklusive kvalitetsprofilering, adaptertilpasning, læsefiltrering og basiskorrektion. Programmet understøtter både single-end og paired-end korte læsedata og tilbyder også en grundlæggende understøttelse for long-read data.

FastQC forsøger at tilbyde en simpel måde at udføre lidt kvalitetskontrol på rå sekvensdata, der kommer fra sekvensdatakanaler med høj gennemløb. Programmet tilbyder et modulsæt af analyser, som du kan bruge til et hurtigt indtryk af om dine data har nogle problemer, som du skal være opmærksom på før du udfører yderligere analyse.

Hovedfunktionerne i FastQc er

• Import af data fra BAM-, SAM- eller FastQ-filer (alle varianter)
• Tilbyder et hurtigt overblik som fortæller dig i hvilke områder, der kan være problemer
• Referatgrafer og tabeller til hurtigt at tilgå dine data
• Eksport af resultater til en HTML-baseret permanent rapport
• Operation uden internet til automatiseret oprettelse af rapporter uden at køre det interaktive program

Filtlong er et værktøj til at filtrere lange læsninger efter kvalitet. Kan bruge et sæt af lange læsninger og fremstille et mindre, bedre undersæt. Bruger både læselængde (længere er bedre) og læseidentitet (højere er bedre) når der vælges hvilke læsninger, der består filteret.

FLASH (Fast Length Adjustment of SHort reads) er et meget hurtigt og præcist programværktøj til at sammenføje paired-end-læsninger fra næstegenerations sekventeringseksperimenter. FLASH er designet til at sammenføje par af læsninger når de oprindelige DNA-fragmenter er kortere end dobbelt længde af læsninger. De medfølgende længere læsninger kan signifikant forbedre genomsamlinger. De kan også forbedre transkriptom-samlingen, når FLASH bruges til at sammenføje RNA-seq-data.

Flye er en de novo-samler for enkelte molekylære sekventeringslæsninger, såsom dem fremstillet af PacBio og Oxford Nanopore Technologies. Det er designet for en bred vifte af datasæt, fra små bakterieprojekter til store samlinger for pattedyr. Pakken repræsenterer en fuldstændig datakanal: Den bruger rå PacBio/ONT-læsninger som inddata og fremstiller polerede contig'er. Flye har også en speciel tilstand for metagenomsamling.

FreeBayes er en Bayesian genetisk variantdetektor designet til at finde små polymorfier, specifikt SNP'er (enkel-nukleotid polymorfier), indel'er (indsættelser og sletninger), MNP'er (fler-nukleotide polymorfier)og komplekse hændelser (sammensat indsættelse og erstatningshændelser) mindre end længden af en kort-læst sekvenssammenligning.

GenomeTools indeholder en samling af nyttige værktøjer for biologisk sekvensanalyse og præsentation kombineret i en enkel binær fil.

Værktøjssættet indeholder binære filer for sekvens- og annotationhåndtering, sekvenskomprimering, oprettelse og adgang for indeksstruktur, annotationsvisualisering og meget mere.

Gffread er et GFF/GTF-fortolkningsredskab, der tilbyder formatkonverteringer, regionsfiltrering, FAST-sekvensudtrækning med mere.

Ginkgo CADx tilbyder en komplet løsning til DICOM-fremvisning, der har avancerede egenskaber og understøtter udvidelsesmoduler.

• Nem grænseflade som kan tilpasses gennem profiler.
• Visualisering af DICOM-billeder med fuld funktionalitet.
• Komplet værktøjssæt (måling, markører, tekst, ...).
• Understøttelse af flere modaliteter (neurologisk, radiologisk, dermatologisk, oftalmologisk, ultralyd, endoskopi, ...).
• Understøttelse af dikomisering fra JPEG, PNG, GIF og TIFF.
• Understøttelse af fuld EMH-integration: HL7-standardiserede og IHE-kompatible arbejdsgange.
• PACS-arbejdsstation (C-FIND, C-MOVE, C-STORE, ...).
• Kan udvides gennem tilpassede udvidelsesmoduler.
• Mosaik-komposition af retina-billeder.
• Automatisk diagnostik af retina-analyse.
• Automatisk psoriasis-diagnostik.

Dette er GNUmed Electronic Medical Record. Dens formål er at gøre det muligt for læger at have en fornuftig helbredshistorik for deres patienter. Den tilbyder aktuelt ikke funktioner for lagerføring. Kliniske funktioner er gennemtestede af læger i praktisk brug.

Selvom GNUmed-holdet har gjort sit yderste for at sikre at medicinske oplysninger er sikre på alle tidspunkter, skal du stadig sikre dig at du får foretaget sikkerhedskopiering af de medicinske data på et sikkert sted med passende intervaller. Glem heller ikke at teste dine gendannelsesprocedurer!

Beskyt dine data! Med GNUmed følger ingen garantier overhovedet. Du er blevet advaret.

Denne pakke indeholder wxpython-klienten.

Dette er GNUmed Electronic Medical Record. Dens formål er at gøre det muligt for læger at have en fornuftig helbredshistorik for deres patienter. Den tilbyder aktuelt ikke mulighed for at fakturere eller lagerføring. Kliniske funktioner er gennemtestet af praktiserende læger.

Selvom GNUmed-holdet har gjort sit yderste for at sikre at medicinske oplysninger er sikre på alle tidspunkter, skal du stadig sikre dig at du får foretaget sikkerhedskopiering af de medicinske data på et sikkert sted med passende intervaller. Glem heller ikke at teste dine gendannelsesprocedurer!

Beskyt dine data! Med GNUmed følger ingen garantier overhovedet. Du er blevet advaret.

Denne pakke indeholder serverdelen for PostgreSQL.

Bemærk: Denne pakke kompilerer aktuelt IKKE GNUmed-databasen men installerer bare de krævede SQL-filer. Se venligst README.Debian.

GROMACS er en alsidig pakke til at udføre molekyldynamik med, dvs. simulere Newtons bevægelsesligninger for systemer med hundrede til millioner partikler.

GROMACS er primært designet til biokemiske molekyler såsom proteiner og lipider, som har en masse komplicerede bindingsvekselvirkninger, men da GROMACS er ekstremt hurtig til at beregne ikke-bindingsvekselvirkninger (som plejer at dominere simuleringer), anvender mange grupper det også til forskning inden for ikke-biologiske systemer, f.eks. polymerer.

Denne pakke indeholder varianter både for afvikling på en enkelt maskine og via MPI-grænsefladen på tværs af flere maskiner.

Gubbins understøtter hurtig fylogenetisk analyse af store prøver af rekombinante bakterielle hele genomsekvenser.

Gubbins (Genealogies Unbiased By recomBinations In Nucleotide Sequences) er en algoritme, der iterativt identificerer loci indeholdende forhøjede tætheder af basesubstitutioner, mens der samtidigt konstrueres en fylogeni baseret på de formodede punktmutationer uden for disse regioner. Simuleringer der påviser algoritmen frembringer meget præcise rekonstruktioner under realistiske modeller af kortsigtet bakteriel evolution, og kan køres i kun et par timer på justeringer af hundreder af bakterielle genomsekvenser.

Det kan vise, redigere, analysere, behandle, gemme og udskrive 8-bit, 16- bit og 32-bit billeder. Det kan læse mange billedformater inklusive TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS og »raw«. Det understøtter »stakke«, en serie af billeder som deler et enkelt vinude.

Den kan udarbejde værdistatistikker for områder og billedepunkter fra brugerdefinerede markeringer. Det kan måle afstande og vinkler. Det kan oprette histogrammer over tæthed og plotte linjeprofiler. Det understøtter standardfunktioner til billedbehandling såsom manipulation af kontrast, øget skarphed, udjævning, kantdetektering og median-filtrering.

Rumlig kalibrering er tilgængelig for at tilbyde målinger af dimensioner fra den virkelige verden i enheder som milimeter. Tætheds- eller gråskala- kalibrering er også tilgængelig.

ImageJ er udviklet af Wayne Rasband (wayne@codon.nih.gov), der er ved: the Research Services Branch, National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland, USA.

iVar er en beregningspakke, der indeholder funktioner brugt bredt for viral amplicon-baseret sekventering. Yderligere værktøjer for metagenomisk sekventering bliver aktivt indarbejdet i iVar. Mens hver af disse funktioner kan opnås via eksisterende værktøjer, så indeholder iVar en skæring af funktionalitet fra flere værktøjer, der er krævet for at kalde iSNV'er og konsensussekvenser fra virale sekventeringsdata på tværs af flere replikaer. iVar tilbyder de følgende funktioner:

 1. trimning af primere og lavkvalitets baser
 2. konsensuskald
 3. variantkald - både iSNV'er og indsættelser/sletninger
 4. identifikation af forskelle mellem to primersekvenser og ekskludering
    af de tilsvarende læsninger fra sammenligningsfiler

Kalign er et kommandolinjeværktøj til at udføre flerjustering af biologiske sekvenser. Den bruger Muth-Manbers algoritme til strengmatchning, både til at forbedre præcisionen og hastigheden for justeringen. Den bruger global, progressiv justeringsfremgangsmåde, forbedret ved at bruge en omtrentlig strengmatchende algoritme til at beregne sekvensafstande og ved at indarbejde lokale matchninger i den ellers globale justering.

Kallisto er et program til at kvantificere mængder af transskriptioner fra RNA-Seq-data, eller mere generelt af målsekvenser, der anvender sekvenslæsning med høj gennemløb. Det er baseret på den nye ide om pseudosammenligning for hurtigt at bestemme kompatibiliteten af aflæsninger med mål, uden behov for ensretning. På sammenligninger med RNA-Seq-standarddata kan kallisto kvantificere 30 millioner menneskelige læsninger på mindre end 3 minutter på en Mac-stationær computer, der kun bruger læsesekvenserne og et transkriptomindeks som i sig selv tager mindre end 10 minutter at bygge. Pseudojustering af læser bevarer de nødvendige nøgleoplysninger til kvantificering, og kallisto er derfor ikke kun hurtig, men også lige så præcis som eksisterende kvantificeringsværktøjer. Faktisk, fordi pseudosammenligningsproceduren er robust over for fejl i læsningerne, i mange sammenligninger udkonkurrerer kallisto eksisterende værktøjer.

Kraken 2 er den nyeste version af Kraken, et taksonomisk klassifikationssystem, der bruger præcise k-mer-træffere til at opnå høj præcision og hurtige klassifikationshastigheder. Dette program matcher hver k-mer i en forespørgelsessekvens til den laveste fælles forfader (LCA) for alle genomer indeholdende den angivne k-mer. K-mer- opgaverne informerer klassifikationsalgoritmen. (se: Kraken 1's internetside for detaljer).

Kraken 2 tilbyder signifikante forbedringer til Kraken 1, med hurtigere databasebyggetider, mindre databasestørrelser og hurtigere klassifikationshastigheder. Disse forbedringer blev opnået af de følgende opdateringer til klassifikationsprogrammet Kraken:

 1. Storage of Minimizers: Instead of storing/querying entire k-mers,
    Kraken 2 stores minimizers (l-mers) of each k-mer. The length of
    each l-mer must be ≤ the k-mer length. Each k-mer is treated by
    Kraken 2 as if its LCA is the same as its minimizer's LCA.
 2. Introduction of Spaced Seeds: Kraken 2 also uses spaced seeds to
    store and query minimizers to improve classification accuracy.
 3. Database Structure: While Kraken 1 saved an indexed and sorted list
    of k-mer/LCA pairs, Kraken 2 uses a compact hash table. This hash
    table is a probabilistic data structure that allows for faster
    queries and lower memory requirements. However, this data structure
    does have a <1% chance of returning the incorrect LCA or returning
    an LCA for a non-inserted minimizer. Users can compensate for this
    possibility by using Kraken's confidence scoring thresholds.
 4. Protein Databases: Kraken 2 allows for databases built from amino
    acid sequences. When queried, Kraken 2 performs a six-frame
    translated search of the query sequences against the database.
 5. 16S Databases: Kraken 2 also provides support for databases not
    based on NCBI's taxonomy. Currently, these include the 16S
    databases: Greengenes, SILVA, and RDP.

LASTZ er en direkte erstatning for BLASTZ og er baglæns kompatibel med BLASTZ's kommandolinjesyntaks. Det vil sige, at det understøtter alle BLASTZ' tilvalg, men også har ekstra, og derfor måske laver lidt anderledes sammenligningsresultater.

BBHash er et simpelt bibliotek til at bygge minimal perfect hash-funktion. Det er designet til at håndtere datasæt i stor skala. Funktionen er bare en smule større end andre moderne biblioteker, det tager cirka 3 bit/elementer (sammenlignet med 2.62 bit/elem for biblioteket emphf), men konstruktionen er hurtigere og kræver ikke yderligere hukommelse.

Libchipcard tilbyder en API for tilgang til smartkort. Eksempler er hukommelseskort samt HBCI (netbank), tysk GeldKarte (elektroniske småmønter) og KVK-kort (sygeforsikring).

Denne pakke indeholder udviklingsfilerne for libchipcard.

Dette er en eklektisk samling af (for det meste) C++-kode, som opstrøm brugte til nogle bioinformatikprojekter. Hovedideen er at give god kode og effektive datastrukturer, forsøge at undgå for mange kodeafhængigheder af tunge biblioteker, mens produktionscyklusser minimeres (og dette indebærer også en anstændig kompilerings-/byggetid - for dig mindre oppustede konfigurationsskripter og lange kompileringstider af Boost-kode eller anden tung C++-skabelonkode).

Denne kode blev indsamlet selv før C++-STL var fuldt adopteret som en standard på tværs af platforme. Siden STL i sig selv er tungere for de fleste C++-behov, så foretrækkes simplere C++-klasser eller skabeloner for grundlæggende strenge, containere, grundlæggende algoritmer etc.

Teksthovedfiler for Genome Code Lib. Er hovedsagelig kendt for at at være brugt af StringTie, men med sin egen udgivelsescyklus.

Grassroots DICOM er et C++-bibliotek for DICOm-medicinske filer. Den omsluttes automatisk om python/C#/Java (med swig). Den understøtter RAW,JPEG (med og uden kvalitetstab),J2K,JPEG-LS, RLE og deflated.

Installer denne pakke for programmerne gdcmanon, gdcmclean, gdcmconv, gdcmdiff, gdcmdump, gdcmpap3, gdcmgendir, gdcmimg, gdcminfo, gdcmpdf, gdcmraw, gdcmscanner, gdcmscu, gdcmtar, gdcmxml.

Dette bibliotek implementerer de tilpassede CRAM-kodninger brugt for »EKSTERNE« bloktyper. Disse består af to varianter af rANS-kodningen (8-bit og 16-bit renormalisering, med afviklingslængde kodning og bit-pakning også understøttet i den sidst nævnte), en dynamisk aritmetisk koder, og tilpassede kodninger for navn/ID-kompression og kompression af kvalitetsbedømmelse afledt fra fqzcomp.

Det har små testværktøjer for kommandolinjen der fungerer både som kompressionsudforskningsprogrammer og som en del af testrustningen.

Denne pakke indeholder teksthovederne for udvikling.

This is the reference library for ICS (Image Cytometry Standard), an open standard for writing images of any dimensionality and data type to file, together with associated information regarding the recording equipment or recorded subject.

This package contains the libraries needed to build ICS applications.

Libmaus2 er en samling af datastrukturer og algoritmer. Den indeholder

• I/O-klasser (enkel byte og UTF-8)
• bitio-klasser (inddata, uddata og diverse former for manipulation på bit-niveau
• Tekstindekseringsklasser (suffiks og LCP-tabel, fuld tekst og minute (FM), ...)
• Sammenligningsfiler for BAM-sekvensers inddata/uddata (simple og samlende)

og mange understøttelsesklasser på lavere niveau.

Denne pakke indeholder teksthovedfiler og statiske biblioteker.

En hjælpende Javapakke adopteret af en række Open Source-værktøjer for analyse af B- og T-cellearkiver.

SeqAn er et C++-skabelonbibliotek med effektive algoritmer og datastrukturer for analyse af sekvenser med fokus på biologiske data. Dette bibliotek anvender et unikt generisk design, som garanterer høj ydelse, almenhed, udvidelsesmuligheder og integration med andre biblioteker. SeqAn er nem at bruge og forenkler udviklingen af nye programværktøjer med et minimalt tab af ydelse.

Denne pakke indeholder filerne til udvikling.

Lighter er et hurtigt, hukommelseseffektivt værktøj til at rette sekventeringsfejl. Lighter undgår at tælle k-mers. I stedet bruger programmet et par af Bloomfiltrene, et af disse indeholder et eksempel på k-mers og det andet indeholder k-mers der sandsynligvis skal korrigeres. Så længe at samplingdelen bliver justeret i omvendt proportion til dybden af sekventeringen, så kan Bloom-filterstørrelsen holdes konstant, mens der bevares en næsten konstant præcision. Lighter er et parallelt program, bruger intet sekundært lager og er både hurtigere og mere hukommelseseffektiv end konkurrende fremgangsmåder, mens der opnås en sammenlignelig præcision.

LUMPY, en lille SV-registreringsramme, der naturligt integrerer flere SV-signaler på tværs af flere prøver. LUMPY har forbedret sensitivitet, specielt når SV-signalet er reduceret til enten data med lav dækning eller lav intra-prøve variant allel frekvens.

An improved version of MECAT. It is an ultra-fast and accurate mapping and error correcting de novo assembly tools for single molecula sequencing (SMRT) reads. MECAT2 consists of the following three modules:

 1. mecat2map: a fast and accurate alignment tool for SMRT reads.
 2. mecat2cns: correct noisy reads based on their pairwise overlaps.
 3. fsa: a string graph based assembly tool.

Megahit is an ultra-fast and memory-efficient NGS assembler. It is optimized for metagenomes, but also works well on generic single genome assembly (small or mammalian size) and single-cell assembly.

The software was praised in a Briefings in Bioinformatics 5/2020 review (DOI: 10.1093/bib/bbaa085).

MetaBAT integrerer empiriske probabilistiske afstande af genomoverflod og tetranukleotidfrekvens til nøjagtig metagenombinding. MetaBAT overgår alternative metoder med hensyn til nøjagtighed og beregningseffektivitet på både syntetiske og reelle metagenomdatasæt. Det dannes automatisk hundredvis af genombeholdere i høj kvalitet på en meget stor samling bestående af millioner af contigs i løbet af få timer på en enkelt knude.

Hvad der blev omtalt som »næste-generations« DNA-sekventering op til året 2020 leverede kun »korte« læsninger op til ~600 basepar i længden, der så skulle samles over tilfældige overlapninger i deres sekvens mod et komplet genom. Dette er genomsamlingen. Og der er mange biologiske faldgruber på lange strækninger af regioner med lav kompleksitet og variationer i kopital og andre slags redundans, der gør dette vanskeligt.

Denne pakke tilbyder en kort-læst DNA-sekvenssamler baseret på en de Bruijn-graf, der kan samle et menneskegenom på en skrivebordscomputer på en dag.

Resultatet af Minia er et sæt af contig'er, dvs. strækninger af hulfrie og lineære overlapninger af korte læsninger. I bedst mulige tilfælde er dette et helt kromosom.

Minia fremstiller resultater med tilsvarende sammenhæng og præcision som andre de Bruijn-samlere (f.eks. Velvet).

Minimap2 er et alsidigt program til sekvenssammenligning for DNA- eller mRNA-sekvenser mod en stor referencedatabase. Typisk brug inkluderer: (1) oversættelse af PacBio- eller Oxford Nanopore-genomlæsninger til det menneskelige genom; (2) finde overlap mellem lange læsninger med fejlrater op til ~15%; (3) opdelt sammenligning af PacBio Iso-Seq eller Nanopore cDNA- eller Direct RNA-læsninger mod et referencegenom; (4) sammenligning af Illumina enkelte eller parrede læsninger; (5) samling til samling-sammenligning; (6) sammenligning af fuldt genom mellem to tæt relaterede arter med divergens under ~15%.

For ~10kb støjende læsningssekvenser er minimap2 ti gange hurtigere end væsentlige lang læsning-oversættere såsom BLASR, BWA-MEM, NGMLR og GMAP. Programmet er mere præcist på simulerede lange læsninger og fremstiller biologisk meningsfuld sammenligning klar til analyser. For >100bp Illumina-korte læsninger er minimap2 tre gange så hurtig som BWA-MEM og Bowtie2 og ligeså præcis på simulerede data. Detaljerede evalueringer er tilgængelige fra minimap2-søgeren eller fra forhåndsudskrivningen.

MacroMoleculeBuilder, tidligere kendt som RNABuilder, kan bruges for morfing, homologi-opbygning, foldning (f.eks. brug af baseparrende kontakter), nyt design af komplekser, tilpasning til lavopløste tæthedskort, forudsigelse af lokale omorganiseringer ved mutation og mange andre anvendelser.

MMseqs2 (Many-against-Many sequence searching) is a software suite to search and cluster huge proteins/nucleotide sequence sets. MMseqs2 is open source GPL-licensed software implemented in C++ for Linux, MacOS, and (as beta version, via cygwin) Windows. The software is designed to run on multiple cores and servers and exhibits very good scalability. MMseqs2 can run 10000 times faster than BLAST. At 100 times its speed it achieves almost the same sensitivity. It can perform profile searches with the same sensitivity as PSI-BLAST at over 400 times its speed.

Sekventeringen af DNA eller RNA med nuværende teknologier med høj gennemløb involverer en række værktøjer og disse anvendes over en række prøver. Det er nemt at miste overblikket. Og indsamling af dataene og at sende dem videre på en læsbar måde til de individer der foretog prøverne er en udfordring for et værktøj i sig selv. Men her er det. MultiQC opsamler resultatet fra være værktøjer i en enkelt rapport.

Rapporter oprettes ved at skanne mapper for genkendte logfiler. Disse fortolkes og en enkel HTML-rapport oprettes, der summerer statistikken for alle logge fundet. MultiQC-rapporter kan beskrive flere analysetrin og et stort antal prøver i et enkelt plot og flere analyseværktøjer gør det ideelt for rutinemæssige kvalitetskontrol i høj fart.

MUSCLE er et flerjusteringsprogram for proteinsekvenseer. MUSCLE står for flersekvenssammenligning efter log-forventning. I forfatternes test opnåede MUSCLE den højeste pointgivning af alle testede programmer i flere målinger for forskellige justeringspræcisioner, og programmet er også et af de hurtigste programmer på markedet.

MUSCLE is a multiple alignment program for protein sequences. MUSCLE stands for multiple sequence comparison by log-expectation. In the authors tests, MUSCLE achieved the highest scores of all tested programs on several alignment accuracy benchmarks, and is also one of the fastest programs out there.

This is version 3 of the muscle program. It is a different program than muscle version 5 which is packaged as muscle in Debian.

Filtering and trimming of long read sequencing data. Filtering on quality and/or read length, and optional trimming after passing filters. Reads from stdin, writes to stdout. Optionally reads directly from an uncompressed file specified on the command line.

Intended to be used:

 1. directly after fastq extraction.
 2. prior to mapping.
 3. in a stream between extraction and mapping.