並列化に対応しており、たくさんのCPUコアを指定してランすると、GATKのManta(v.1)より10~100倍高速に解析できます。help.パスの通ったディレクトリにコピーしておく。Speedseqなどのヒトゲノム解析ツールは、dockerコンテナを使わないと導入が面倒なものが多い。それに対してGROMはずっと簡単に導入できる。ランtest_data/を使ってテストランできる。readsのフィルターもかかる。-gでfemaleかmaleかを指定する。-Pで指定するスレッド数は、指定した値の2倍になる。出力はVCFに準拠している。他にも様々なパラメータがある。詳細はGithubで確認してください。(GiaB)のデータでランGiaBの管理するGithubに、様々なライブラリとシーケンス技術でシーケンスしたデータ(vcf、bam、fastqなど)のリンクがある(リンク)。3注目記事はてなブログをはじめよう!kazumaxneoさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。