PLEK: 长链非编码RNA和mRNA预测工具的开源实现指南

资源摘要信息:"PLEK:基于 k-mer 方案的长链非编码 RNA 和 mRNA 的预测器-开源" PLEK是一个开源的软件工具，专门用于预测长链非编码RNA (lncRNA)和mRNA。长链非编码RNA是生物体内一类重要的非编码RNA，它们长度通常大于200个核苷酸，不编码蛋白质，但在基因表达调控中扮演着重要角色。PLEK基于一种称为k-mer的方案来区分lncRNA和mRNA，这种方法利用了核苷酸序列中短的核苷酸序列（即k-mer）的出现频率差异来进行预测。 安装PLEK首先需要满足几个先决条件： 1. Linux操作系统：PLEK是为Linux平台设计的，因此需要在一个Linux环境下进行安装和运行。 2. C/C++编译器：PLEK的安装过程中需要使用到gcc和g++编译器来编译C/C++编写的源代码。 3. Python环境：PLEK需要Python 2.5.0或更高版本的支持。用户可以通过访问Python官方网站(***来下载并安装适合的Python版本。 安装步骤如下： 1. 下载PLEK。用户需要从SourceForge网站上的PLEK项目页面下载最新版本的PLEK。下载文件是一个tar.gz格式的压缩包，需要解压以便进行后续操作。 2. 解压PLEK压缩包。通过Linux命令行使用tar命令解压下载的PLEK.1.2.tar.gz文件。解压后，用户会得到PLEK.1.2目录，该目录内包含了PLEK的所有源代码和相关文件。 3. 编译PLEK。进入PLEK.1.2目录，并使用python PLEK_setup.py命令来编译PLEK。这个过程中，PLEK的Python脚本会自动检测系统中是否安装了必需的依赖，如C/C++编译器，并进行相应的编译设置。 4. 运行PLEK。在编译完成后，用户可以通过命令行参数来运行PLEK，例如使用参数指定输入的FASTA格式文件（包含待预测的RNA序列），输出文件的名称和位置，以及可选的线程数（-thread），序列最小长度（-minlength）等。具体用法可以通过在命令行输入python PLEK.py --help来获取。 在PLEK的使用示例中，提供了两个基本的命令： 1. 使用默认参数运行PLEK进行预测：$ python PLEK.py predicted_fasta - -thread 10，这个命令将预测文件predicted_fasta中的序列，并使用10个线程来进行计算，预测结果将输出到标准输出。 2. 指定输入输出文件名和线程数进行预测：$ python PLEK.py -fasta PLEK_test.fa -out 预测 -thread 10，这个命令将从PLEK_test.fa文件读取序列，输出预测结果到文件“预测”，并指定使用10个线程。 PLEK的标签为"开源软件"，这表明PLEK的源代码是公开的，用户可以自由地下载、使用、研究、修改和分发。开源软件的优势在于它鼓励了社区合作，加速了创新进程，并允许用户根据自己的需求定制和改进软件。 总结来说，PLEK为生物学研究者提供了一个有效且易于使用的工具，用于识别和区分长链非编码RNA和mRNA。PLEK的安装和运行依赖于Linux环境和Python语言，它的开源特性也允许研究人员进一步发展和优化这一工具。