1.1 介绍KneadData是一款宏基因组和宏转录组测序数据质控的流程，其主要功能包括使用Trimmomatic序列质控，Bowtie2比对至对应数据库基因组去除宿主等序列。关于KneadData的更多信息请访问KneadData官网。语言：Python。一句话描述：KneadData是一款宏基因组和宏转录组测序数据质控的流程。开源协议：MIT。建议的版本建议使用的版本为“KneadData 0.7.7”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表16-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 软件要求软件要求如表16-2所示。表1-2 软件要求项目版本下载地址Python2.7https://www.python.org 操作系统要求操作系统要求如表16-3所示。表1-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://vault.centos.org/8.2.2004/isos/aarch64/ 1.3 移植规划数据本章节给出KneadData软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-4 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1/path/to/kneaddataKneadData的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。2/path/to/Bowtie2Bowtie2的安装规划路径。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-5 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。 1.5 获取源码操作步骤步骤 1     下载KneadData安装包。下载地址： https://github.com/biobakery/kneaddata。步骤 2     使用SFTP工具将KneadData安装包上传至服务器“/path/to/kneaddata”目录。步骤 3     下载Bowtie2安装包。wget http://sourceforge.net/projects/bowtie-bio/files/bowtie2/2.4.2/bowtie2-2.4.2-linux-aarch64.zip步骤 4     使用SFTP工具将Bowtie2安装包上传至服务器“/path/to/Bowtie2”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤 步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压KneadData安装包。cd /path/to/kneaddataunzip kneaddata-0.7.7-alpha.zip步骤 3     执行以下命令进入解压后的目录。cd kneaddata-0.7.7-alpha步骤 4     执行以下命令编辑“setup.py”文件。1.       打开“setup.py”文件。vi setup.py2.       按照下图添加“import shutil”，后面拷贝Bowtie2文件使用。3.       在“def download_unpack_zip”模块内，添加如下内容。test1 = r'/path/to/Bowtie2/bowtie2-2.4.2-linux-aarch64.zip'shutil.copy(test1,download_file)4.       搜索“if not bowtie2_installed or replace_install”。注释掉包含“bowtie2-2.2.3-linux.x86_64.zip”的两行，添加如下内容：bowtie2_file="bowtie2-2.4.2-linux-aarch64.zip"bowtie2_url="http://sourceforge.net/projects/bowtie-bio/files/bowtie2/2.4.2/bowtie2-2.4.2-linux-aarch64.zip"注释掉bowtie2_folder=”bowtie2-2.2.3”，添加如下内容：bowtie2_folder="bowtie2-2.4.2-linux-aarch64"步骤 5     执行以下命令进行安装。python setup.py install----结束1.7 运行和验证1.7.1 版本验证步骤 1     执行以下命令查询KneadData版本。kneaddata --version----结束1.7.2 单节点运行验证步骤 1     执行以下命令运行算例文件。kneaddata --input examples/demo.fastq --reference-db examples/demo_db --output kneaddata_demo_output步骤 2     查看输出文档。ls kneaddata_demo_output----结束

1 介绍homer是一种新的基序发现算法，专为基因组学应用中的调控元件分析而设计（仅DNA，无蛋白质），它是用perl和c++编写的UNIX风格的命令行操作系统。homer包含许多有用的工具，可用于分析ChIP-Seq、GRO-Seq、RNA-Seq、DNase-Seq、Hi-C和许多其他类型的功能基因组测序数据。建议的版本建议使用版本为“4.11”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址perl5.26系统自带 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出homer软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/homerhomer的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。                             5 获取源码操作步骤步骤 1     下载homer安装文件“configureHomer.pl”。wget http://homer.ucsd.edu/homer/configureHomer.pl步骤 2     使用SFTP工具将安装文件上传至服务器“/path/to/homer”目录。----结束6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用MobaXterm工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录：cd /path/to/homer步骤 3     执行以下命令进行安装：perl ./configureHomer.pl -install会在执行的configureHomer.pl文件目录下生成以下文件步骤 4     添加环境变量export PATH=/path/to/homer/bin:$PATH----结束7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用MobaXterm工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录。cd /path/to/homer步骤 3     测试文件下载wget https://phoenixnap.dl.sourceforge.net/project/rseqc/BED/Human_Homo_sapiens/hg19_RefSeq.bed.gz步骤 4     解压测试文件。gzip -d hg19_RefSeq.bed.gz步骤 5     执行以下命令进行测试。findMotifsGenome.pl hg19_RefSeq.bed hg19 H3K4Me3_motif -len 8,10,12测试执行时间很久需要100+分钟测试结果在此目录下----结束8 更多资源homer公司官网：http://homer.ucsd.edu/homer/ 

1.1 介绍Kraken2是一个基于k-mer算法的高精度宏基因组序列分类软件，能够快速的将测序reads进行物种分类。关于Kraken2的更多信息请访问Kraken2官网。语言：C++。一句话描述：Kraken2是一个基于k-mer算法的高精度宏基因组序列分类软件。开源协议：MIT。建议的版本建议使用的版本为“Kraken 2.1.2”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表17-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 操作系统要求操作系统要求如表17-2所示。表1-2 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://vault.centos.org/8.2.2004/isos/aarch64/ 1.3 移植规划数据本章节给出Kraken2软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-3 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/kraken2Kraken2的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-4 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。 1.5 获取源码操作步骤步骤 1     下载Kraken2安装包。下载地址：https://github.com/DerrickWood/kraken2步骤 2     使用SFTP工具将Kraken2安装包上传至服务器“/path/to/kraken2”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用MobaXterm工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录。cd /path/to/kraken2步骤 3     执行以下命令解压安装包。unzip kraken2-master.zip步骤 4     执行以下命令进行源码修改。vi src/Makefile此处添加“-march=armv8-a -fsigned-char”：vi src/hyperloglogpuls.cc46-50行修改为下图所示：步骤 5     执行以下命令编译安装。sh install_kraken2.sh /path/to/kraken2----结束1.7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用MobaXterm工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令查看帮助信息。/path/to/kraken2/kraken2 -help----结束

1.1 介绍Variant Effect Predictor（VEP）是功能强大的注释、分析工具。它可以对二代测序产生的不同类型变异进行注释，包含SNPs、insertions、deletions、copy number variants和structural variants。也可以依据各种数据库的内容，根据需要对变异进行过滤和排序。关于VEP的更多信息请访问VEP官网。语言：Perl一句话描述：VEP是功能强大的注释、分析工具。开源协议：自定义开源协议。建议的版本建议使用的版本为“VEP 104.3”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表28-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 软件要求软件要求如表28-2所示。表1-2 软件要求项目版本下载地址VEP104.3https://github.com/Ensembl/ensembl-vep/archive/refs/tags/release/104.3.tar.gzGNU9.3.0https://codeload.github.com/gcc-mirror/gcc/tar.gz/releases/gcc-9.3.0GMP6.1.0http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/MPC3.1.4http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/MPFR1.0.3http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/htslib1.14https://github.com/samtools/htslib/releases/download/1.14/htslib-1.14.tar.bz2homo_sapinesGRCh38http://ftp.ensembl.org/pub/release-104/variation/indexed_vep_cache/homo_sapiens_vep_104_GRCh38.tar.g 操作系统要求操作系统要求如表28-3所示。表1-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS7.6https://www.centos.org/download/Kernel4.14.0-115包含在操作系统镜像中。 1.3 移植规划数据本章节给出VEP软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-4 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/HTSLIBHTSlib的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/VEPVEP的安装规划路径。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-5 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。2安装HTSlib参考1.4.1 安装HTSlib。 1.4.1 安装HTSlib操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压HTSlib安装包。tar -zxvf htslib-1.14.tar.bz2步骤 3     执行以下命令进入解压后的目录。cd htslib-1.14步骤 4     执行以下命令进行编译配置。./configure --prefix=/path/to/HTSLIB --disable-bz2步骤 5     执行以下命令进行编译安装。make -jmake install步骤 6     执行以下命令设置环境变量。export HTSLIB_DIR=/path/to/HTSLIBexport PATH=/path/to/HTSLIB/bin/:$PATHexport LD_LIBRARY=/path/to/HTSLIB/lib/:$LD_LIBRARY----结束1.5 获取源码操作步骤步骤 1     下载VEP安装包。下载地址：https://github.com/Ensembl/ensembl-vep/archive/refs/tags/release/104.3.tar.gz步骤 2     使用SFTP工具将VEP安装包上传至服务器“/path/to/VEP”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压安装包。tar -zxvf 104.3.tar.gz步骤 3     执行以下命令进入解压后的目录。cd ensembl-vep-release-104.3步骤 4     安装并使用cpanm工具下载依赖包。yum install -y perl perl-App-cpanminus.noarch perl-core perl-DBD-MySQL perl-Try-Tiny.noarchcpanm Archive::Zipcpanm DBIcpanm Bio::Root::Versioncpanm Bio::DB::HTS::Tabixcpanm HTTP::Tiny步骤 5     执行以下命令进行编译安装。perl INSTALL.pl  --NO_HTSLIB回显信息中的三处选项请选择“n”。Do you want to install any cache files (y/n)? nSkipping cache installation The VEP can use FASTA files to retrieve sequence data for HGVS notations and reference sequence checks.FASTA files will be stored in /root/.vepDo you want to install any FASTA files (y/n)? nSkipping FASTA installation - Exiting The VEP can use plugins to add functionality and data.Plugins will be installed in /root/.vep/PluginsDo you want to install any plugins (y/n)? nSkipping plugin installation步骤 6     （可选）下载缓存文件。cd /root/.vepwget http://ftp.ensembl.org/pub/release-104/variation/indexed_vep_cache/homo_sapiens_vep_104_GRCh38.tar.gz --no-check-certificatetar homo_sapiens_vep_104_GRCh38.tar.gz----结束1.7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令创建并进入测试目录。mkdir -p /path/to/ ensembl-vep-release-104.3cd /path/to/ ensembl-vep-release-104.3步骤 3     执行以下命令运行VEP。./vep -i examples/homo_sapiens_GRCh38.vcf -o output.txt –cache若无法连接ensembldb.ensembl.org，需下载缓存文件（请参见步骤6），并使用离线模式。./vep -i examples/homo_sapiens_GRCh38.vcf -o output.txt –cache生成“output.txt”文件表示运行成功。步骤 4     查看html文件。----结束

1.1 介绍SPIDER是一种图像处理软件，用于电子显微镜的单粒子重建系统。SPIDER自1978年开始使用，包含超过210,000行Fortran代码和7400个文件。2020年7月的最新版本（可能是最终版本）包含对读/写MRC文件的支持。主要应用在单个粒子对象的平均及多元统计分析、3D重建、电子断层扫描和从体积中分割对象场景。该发行版主要由SPIDER和Web两个模块组成，包含所有相关的源代码（大部分是在GPLv2许可下发布的）以及一些预编译的可执行文件。SPIDER模块用于不需要图形交互或可视化的计算；Web模块用于涉及与数据进行图形交互的操作，例如图像文件的显示。它是一个使用 Motif/X-Window系统或 Java (JWeb) 的点击式界面。关于SPIDER的更多信息请访问SPIDER官网。语言：Fortran一句话描述：SPIDER是一种图像处理软件，用于电子显微镜的单粒子重建系统。开源协议：GPLv2。建议的版本建议使用的版本为“SPIDER 24.08”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表27-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 软件要求软件要求如表27-2所示。表1-2 软件要求项目版本下载地址SPIDER24.08https://github.com/spider-em/SPIDER/releases/download/24.08/spiderweb.24.08.tar.gzGNU4.8.5系统自带软件，无需下载。FFTW3.3.8http://www.fftw.org/fftw-3.3.8.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表27-3所示。表1-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS7.6https://www.centos.org/download/Kernel4.14.0-115包含在操作系统镜像中。 1.3 移植规划数据本章节给出SPIDER软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-4 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/SPIDERSPIDER的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-5 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。2安装FFTW参考1.4.1 安装FFTW。 1.4.1 安装FFTW操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压FFTW安装包。tar -zxvf fftw-3.3.8.tar.gz步骤 3     执行以下命令进入解压后的目录。cd fftw-3.3.8步骤 4     执行以下命令进行编译配置。./configure --prefix=/path/to/FFTW--enable-shared --enable-static --enable-fma --enable-neon --enable-float步骤 5     执行以下命令进行编译安装。make -jmake install步骤 6     执行以下命令设置环境变量。export PATH=/path/to/FFTW/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/FFTW/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport INCLUDE=/path/to/FFTW/include:$INCLUDE----结束1.5 获取源码操作步骤步骤 1     下载SPIDER安装包。下载地址：https://github.com/spider-em/SPIDER/releases/download/24.08/spiderweb.24.08.tar.gz。步骤 2     使用SFTP工具将SPIDER安装包上传至服务器“/path/to/SPIDER”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入SPIDER安装目录。cd /path/to/SPIDER步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar -xvf spiderweb.24.08.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入解压后web模块编译目录。cd web/src步骤 5     执行以下命令安装依赖包。yum install motif libXp libXt libX11 libSM libxcb libXau libXp-devel motif-devel执行echo $DISPLAY命令后，若无输出请重新打开shell窗口查看。步骤 6     执行以下命令开始编译web模块。make -f Makefile_linux_dir64步骤 7     执行以下命令进入解压后spider模块编译目录。cd ../../spider/src步骤 8     修改配置文件，详见表27-6。表1-6 修改配置文件文件名称操作步骤star2doc.f1.    执行以下命令打开“star2doc.f”文件。vi star2doc.f2.    执行以下命令设置行号。:set nu3.    按“i”进入编辑模式。修改第358行内容如下：358  READ(CTOKEN(1:NCHAR),*) IDLIST4.    按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。pw3sr.f1.    执行以下命令打开“pw3sr.f”文件。vi pw3sr.f2.    执行以下命令设置行号。:set nu3.    按“i”进入编辑模式。修改第37行、第38行内容如下：37  INTEGER      :: NX,NY,NZ38  REAL         :: Q(NX+2-MOD(NX,2),NY,NZ)4.    按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。pw2sr.f1.    执行以下命令打开“pw2sr.f”文件。vi pw2sr.f2.    执行以下命令设置行号。:set nu3.    按“i”进入编辑模式。修改第241行、第242行内容如下：241  INTEGER      :: NX,NY242  REAL         :: Q(NX+2-MOD(NX,2), NY)4.    按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。pr3d.f1.    执行以下命令打开“pr3d.f”文件。vi pr3d.f2.    执行以下命令设置行号。:set nu3.    按“i”进入编辑模式。修改第88行内容如下：88  WANTSQRTS = (FSCOP .eqv. .TRUE.)4.    按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。Makefile_linux.gfort1.    执行以下命令打开“Makefile_linux.gfort”文件。vi Makefile_linux.gfort2.    执行以下命令设置行号。:set nu3.    按“i”进入编辑模式。修改第39行内容如下：39  FFTWLIBDIR = path/to/fftw/lib4.    按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。 步骤 9     执行以下命令编译SPIDER模块。yum install gcc-gfortran.aarch64make -f Makefile_linux.gfort----结束1.7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入web bin目录。cd /path/to/SPIDER/web/bin步骤 3     执行以下命令运行SPIDER的web模块。./web_linux_dir64_tmp出现以上界面表示web模块运行成功。 步骤 4     执行以下命令进入spider bin目录。cd /path/to/SPIDER/spider/bin步骤 5     执行以下命令运行SPIDER的spider模块。./spider_linux_gfort根据提示输入以下内容：.PROJECT/DATA EXTENSION: PRJ/DAT.OPERATION: ((3-0.26)/4)**2如返回结果0.46922499即运行正常。----结束

1.1 介绍NAMD（NAnoscale Molecular Dynamics）是用于分子动力学模拟的计算机软件，使用Charm++并行编程模型编写。它以其并行效率而著称，通常用于模拟大型系统（数百万个原子）。NAMD是由伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的理论和计算生物物理学组（TCB）和并行编程实验室（PPL）合作开发的。关于NAMD的更多信息请访问NAMD官网。语言：C++。一句话描述：分子动力学模拟的开源程序包。开源协议：自定义开源协议。建议的版本建议使用的版本为“NAMD 2.14 ”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表4-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 软件要求软件要求如表4-2所示。表1-2 软件要求项目版本下载地址NAMD2.14https://www.ks.uiuc.edu/Research/namdFFTW3.3.8http://www.fftw.org/fftw-3.3.8.tar.gz毕昇编译器1.3.3https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/compiler/bisheng_compiler/bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux.tar.gzHyper MPI1.1.1https://support.huaweicloud.com/usermanual-kunpenghpcs/userg_huaweimpi_0010.htmlNVIDIA CUDA组件11.4https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run测试算例stmv_nve_cudahttps://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/utilities/stmv.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表4-3所示。表1-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://vault.centos.org/8.2.2004/isos/aarch64/CentOS-8.2.2004-aarch64-dvd1.isoKernel4.18.0-193https://vault.centos.org/8.2.2004/BaseOS/Source/SPackages/kernel-4.18.0-193.el8.src.rpm 1.3 移植规划数据本章节给出NAMD软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-4 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/FFTWFFTW的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/NAMDNAMD的安装规划路径。4/path/to/CASENAMD的测试规划路径。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-5 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。2安装FFTW和TCL参考1.4.1 安装FFTW和TCL。3禁用nouveau驱动参考1.4.2 禁用nouveau驱动。4安装NVIDIA CUDA组件参考1.4.3 安装NVIDIA CUDA组件。5安装毕昇编译器参考1.4.4 安装毕昇编译器。 1.4.1 安装FFTW和TCL操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令安装FFTW、TCL安装包。yum -y install fftw-devel tcl-devel----结束1.4.2 禁用nouveau驱动操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令查看nouveau驱动是否已禁用。lsmod |grep nouveaul   若有回显信息，表示nouveau驱动未禁用，则执行步骤3。l   若无回显信息，表示nouveau驱动已禁用，则结束操作。步骤 3     执行以下命令禁用nouveau驱动。1.       新建文件“disable-nouveau.conf”。vi /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf2.       按“i”进入编辑模式，添加如下内容。blacklist nouveauoptions nouveau modeset=03.       按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。步骤 4     执行以下命令备份并生成新的“initramfs”文件cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.imgdracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)步骤 5     执行以下命令重启机器。reboot----结束1.4.3 安装NVIDIA CUDA组件操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令获取NVIDIA CUDA组件。wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run步骤 3     执行以下命令安装NVIDIA CUDA组件。sudo shcuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run步骤 4     执行以下命令进行验证。ls -l /usr/local/cuda-11.4/步骤 5     执行以下命令配置CUDA的环境变量。export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH----结束1.4.4 安装毕昇编译器操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令获取毕昇编译器软件包。wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/compiler/bisheng_compiler/bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux.tar.gz步骤 3     执行以下命令创建毕昇编译器安装目录（这里以/opt/compiler为例）。mkdir -p /opt/compiler步骤 4     执行以下命令将毕昇编译器压缩包拷贝到安装目录下。cp -r bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux.tar.gz /opt/compiler步骤 5     执行以下命令进入压缩包目录。cd /opt/compiler步骤 6     执行以下命令解压缩软件包。tar -zxvf bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux.tar.gz步骤 7     执行以下命令配置毕昇编译器的环境变量。export PATH=/opt/compiler/bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/opt/compiler/bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport CC=clang CXX=clang++ FC=flang步骤 8     执行以下命令验证。clang -v若返回结果已包含毕昇编译器版本信息，说明安装成功。----结束1.5 获取源码操作步骤 步骤 1     下载NAMD安装包，需要注册账号。下载地址：https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd步骤 2     使用SFTP工具将NAMD安装包上传至服务器“/path/to/NAMD”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录。cd /path/to/NAMD步骤 3     执行以下命令解压NAMD安装包。tar -xvf NAMD_2.14_Source.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入解压后的NAMD_2.14_Source目录。cd NAMD_2.14_Source步骤 5     执行以下命令解压charm-6.10.2.tar安装包。tar xvf charm-6.10.2.tar步骤 6     执行以下命令进入解压后的charm-6.10.2目录。cd charm-6.10.2步骤 7     执行以下命令进行配置。./build charm++ multicore-arm8 clang  flang  --with-production步骤 8     执行以下命令进入解压后路径。cd  multicore-arm8-flang-clang/tests/charm++/megatest/步骤 9     执行以下命令安装组件。make pgm./pgm +p4步骤 10     执行以下命令修改FFTW、TCL配置项。1.       复制FFTW3的模板。cd /path/to/NAMDcp arch/Linux-x86_64.fftw3 arch/Linux-ARM64.fftw2.       打开arch/Linux-ARM64.fftw文件。vi arch/Linux-ARM64.fftw3.       按“i”进入编辑模式，修改将路径FFTDIR修改为/usr。FFTDIR=/usr4.       按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。5.       打开arch/Linux-ARM64.tcl文件。vi arch/Linux-ARM64.tcl6.       按“i”进入编辑模式，将路径TCLDIR修改为/usr，库文件版本修改为-ltcl8.6。TCLDIR=/usrTCLLIB=-L$(TCLDIR)/lib -ltcl8.6 -ldl -lpthread7.       按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。步骤 11     执行以下命令编译NAMD。./config Linux-ARM64-g++ --charm-arch multicore-arm8-flang-clang --with-cuda --cxx clang++ --cc clangcd Linux-ARM64-g++/make编译完成后在当前目录下生成namd2执行程序。----结束1.7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令创建工作目录。mkdir -p path/to/CASE步骤 3     执行以下命令进入工作目录。cd /path/to/CASE步骤 4     执行以下命令获取算例和二进制文件。wget https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/utilities/stmv.tar.gzwget https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/2.13/benchmarks/stmv_nve_cuda.namd步骤 5     执行以下命令解压stmv.tar.gz。tar xvf stmv.tar.gz步骤 6     执行以下命令把“stmv_nve_cuda.namd”文件拷贝到stmv目录下。cp stmv_nve_cuda.namd stmv步骤 7     执行以下命令运行算例, 开始测试。cd stmv/path/to/NAMD/NAMD_2.14_Source/Linux-ARM64-g++/namd2 +p96 +setcpuaffinity +maffinity +isomalloc_sync +devices 0,1 stmv_nve_cuda.namd需要查看日志中的“day/ns”数值，数值越小性能越优。----结束

1.1 介绍cisTEM是用户友好的软件，用于处理大分子复合物的冷冻EM图像并从中获得高分辨率的3D重建。它最初由Tim Grant、Alexis Rohou和Nikolaus Grigorieff开发，包含许多处理图像数据（包括电影、显微照片和单粒子图像堆栈）的工具，实现处理步骤的完整“流水线”以获得高分辨率单粒子图像。cisTEM在Janelia Research Campus Software License下分发，可以在此处下载。建议下载和使用预编译的二进制文件，而不是编译源代码，以获得最佳性能。鼓励新用户遵循教程，它提供了一种快速熟悉顺式TEM最重要功能的方法。关于cisTEM的更多信息请访问cisTEM官网。语言：C++、C。一句话描述：cisTEM是透射电子显微镜计算成像系统。开源协议： GPL to Janelia。建议的版本建议使用的版本为“cisTEM-1.0”。1.2 环境要求硬件要求硬件要求如表10-1所示。表1-1 硬件要求项目说明CPU鲲鹏920处理器。 软件要求软件要求如表10-2所示。表1-2 软件要求项目版本下载地址cisTEM1.0.0-betahttps://cistem.org/GNU7.3.0https://codeload.github.com/gcc-mirror/gcc/tar.gz/refs/tags/releases/gcc-7.3.0GMP6.1.0http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/MPC1.0.3http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/MPFR3.1.4http://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/FFTW3.3.8http://www.fftw.org/fftw-3.3.8.tar.gzwxWidgets3.0.2https://github.com/wxWidgets/wxWidgets/releases/download/v3.0.2/wxWidgets-3.0.2.tar.bz2 操作系统要求操作系统要求如表10-3所示。表1-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS7.6https://www.centos.org/download/Kernel4.14.0-115.el7a.0.1https://www.centos.org/download/ 1.3 移植规划数据本章节给出cisTEM软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表1-4 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/FFTWFFTW的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/WXWIDGETSwxWidgets的安装规划路径。4/path/to/CISTEMRELION的安装规划路径。 1.4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表1-5 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。2安装FFTW参考1.4.1 安装FFTW。3安装wxWidgets参考1.4.2 安装wxWidgets。 1.4.1 安装FFTW操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压fftw安装包。tar -zxvf fftw-3.3.8.tar.gz步骤 3     执行以下命令进入解压后的目录。cd fftw-3.3.8步骤 4     执行以下命令进行配置。./configure --prefix=/path/to/FFTW --enable-shared --enable-static --enable-fma --enable-neon --enable-float步骤 5     执行以下命令进行编译安装。make -jmake install----结束1.4.2 安装wxWidgets操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令安装wxWidgets。yum install libtiff-devel gtk2-devel*wget https://github.com/wxWidgets/wxWidgets/releases/download/v3.0.2/wxWidgets-3.0.2.tar.bz2tar xvf wxWidgets-3.0.2.tar.bz2cd wxWidgets-3.0.2mkdir gtk_configcd gtk_config../configure --prefix=/path/to/WXWIDGETS --build=aarch64-unknown-linux-gnu --disable-share --enable-unicode --with-libtiff=sys --with-gtk=2make -j16步骤 3     执行以下命令配置环境变量。export PATH=/path/to/WXWIDGETS/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/WXWIDGETS/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport INCLUDE=/path/to/WXWIDGETS/lib:$ INCLUDE步骤 4     执行以下命令进行验证。wx-config  --version若显示wxWidgets版本号，则安装成功。----结束1.5 获取源码操作步骤步骤 1     下载cisTEM安装包。下载地址：https://cistem.org/步骤 2     使用SFTP工具将cisTEM安装包上传至服务器“/path/to/CISTEM”目录。----结束1.6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令，解压安装包。tar xvf cistem-1.0.0-beta-source-code.tar.gz步骤 3     执行以下命令，进入解压后的目录。cd cistem-1.0.0-beta步骤 4     执行以下命令，更改源码。1.       打开源码。vi src/core/matrix.cpp2.       按“i”进入编辑模式，修改如下内容。第7行的代码：#define _AL_SINCOS(x, s, c)  __asm__ ("fsincos" : "=t" (c), "=u" (s) : "0" (x))更改为：#define _AL_SINCOS(x, s, c)   s = sinf(x);  c = cosf(x);3.       按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。步骤 5     执行以下命令，进行编译安装。yum install libtiff xorg-x11-*./configure --prefix=/path/to/CISTEM --with-fftw-dir=/path/to/FFTWmake -jmake install----结束1.7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入测试目录。cd /path/to/CISTEM/bin步骤 3     执行以下命令运行CISTEM。./cisTEM出现以下界面即运行成功。----结束

1 介绍VMD 是一个分子可视化程序，用于使用 3-D 图形和内置脚本显示、动画和分析大型生物分子系统。VMD 支持运行 MacOS X、Unix 或 Windows 的计算机，免费分发，包括源代码。VMD 专为蛋白质、核酸、脂质双层组装等生物系统的建模、可视化和分析而设计。它可用于查看更通用的分子，因为 VMD 可以读取标准蛋白质数据库 (PDB) 文件并显示包含的结构。VMD 提供了多种用于渲染和着色分子的方法：简单的点和线、CPK 球体和圆柱体、甘草键、骨架管和丝带、卡通画等。VMD 可用于动画和分析分子动力学 (MD) 模拟的轨迹。特别是，VMD 可以作为外部 MD 程序的图形前端，通过在远程计算机上显示和动画化正在模拟的分子。一句话描述：VMD是用于3-D 图形和内置脚本显示、动画和分析大型生物分子系统的分子可视化程序语言：C开源协议：UIUC Open Source License建议的版本建议使用版本为“vmd 1.9.4a55”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址VMD1.9.4https://www.ks.uiuc.edu/Development/Download/download.cgi?PackageName=VMDNvidia CUDA组件11.4https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出VMD软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/vmdvmd的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/rpmtcl、tk的RPM包的存放规划路径4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。1禁用nouveau驱动参考4.1禁用nouveau驱动。2安装NVIDIA-CUDA组件参考4.2安装NVIDIA-CUDA组件。                            4.1 禁用nouveau驱动操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令查看nouveau驱动是否已禁用lsmod |grep nouveau步骤 3     执行以下命令禁用nouveau驱动新建文件/etc/modprobe.d/disable-nouveau.confvim /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf添加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0步骤 4     备份并生成新的initramfs文件cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)步骤 5     重启机器reboot----结束4.2 安装NVIDIA-CUDA组件操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令确认nouveau驱动已禁用（回显为空）lsmod |grep nouveau步骤 3     执行以下命令安装NVIDIA-CUDA组件：wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.runsudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run步骤 4     配置环境变量：export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH步骤 5     执行以下命令验证nvcc --version----结束 5 获取源码操作步骤步骤 1     下载vmd安装包“vmd-1.9.4a55.src.tar.gz”。下载地址：https://www.ks.uiuc.edu/Development/Download/download.cgi?PackageName=VMD。步骤 2     使用SFTP工具将VMD安装包上传至服务器“/path/to/VMD”目录。----结束6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录：cd /path/to/VMD步骤 3     执行以下命令解压安装包：tar -xvf vmd-1.9.4a55.src.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入解压后路径：cd vmd-1.9.4a55步骤 5     执行以下命令安装fltk：yum install fltk fltk-devel步骤 6     执行以下命令安装actc：1.      执行以下命令创建、进入actc目录mkdir -p /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/actccd /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/actc2.      在https://sourceforge.net/projects/actc/下载actc安装包3.      执行以下命令解压安装包tar xvf actc-1.1.tar.gz4.      执行以下命令编译actcmv actc-1.1/* ./make如果有libactc.a出现则算是编译成功了。需要额外信息请查看README。步骤 7     执行以下命令安装stride：1.      执行以下命令进入actc目录cd /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/stride2.      在http://webclu.bio.wzw.tum.de/stride/stride.tar.gz下载stride安装包3.      执行以下命令解压安装包tar xvf stride.tar.gz4.      执行以下命令安装stridemake5.      执行以下命令创建软连接ln -s /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/stride/stride /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/stride/stride_LINUXARM64步骤 8     执行以下命令安装surf：1.      执行以下命令进入surf目录cd /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/surf2.      执行以下命令解压安装包tar xvf surf.tar.Z3.      执行以下命令安装surfyum install imakemake dependmake surf4.      执行以下命令创建软连接ln -s /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/stride/surf /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/stride/surf_LINUXARM64步骤 9     执行以下命令安装vrpn：1.      执行以下命令进入vrpn目录mkdir -p /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/vrpncd /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/vrpn2.      在https://github.com/vrpn/vrpn下载vrpn安装包3.      执行以下命令解压安装包unzip vrpn-master.zip4.      执行以下命令安装vrpnmv vrpn-master/* ./mkdir buildcd buildyum install cmake libarchivecmake ../ -DCMAKE_INSTAL_PREFIX=/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/vrpn/make && make install 步骤 10     执行以下命令安装tachyon：1.      执行以下命令进入tachyon目录cd /path/to/VMD/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon2.      在https://ftp.sudhip.com/archlinux/other/community/tachyon/tachyon-0.99b6.tar.gz下载tachyon安装包3.      执行以下命令解压安装包tar xvf tachyon-0.99b6.tar.gz4.      执行以下命令进入安装包unix目录cd tachyon/unix5.      执行以下命令修改配置vim Make-config 将支持JPEG和PNG部分全部注释掉169 #USEJPEG=170 #JPEGINC=171 #JPEGLIB=…189 #USEPNG=190 #PNGINC=191 #PNGLIB= 修改前：169 USEJPEG=170 JPEGINC=171 JPEGLIB=…189 USEPNG=190 PNGINC=191 PNGLIB=执行以下命令去除-m64编译参数sed -i "s/-m64//" Make-archcd ../ demosrc修改spaceball.c第35行，将port改为serialport；修改109行的括号，源码漏掉几个括号vim spaceball.c35   if (serialport != NULL) {…109   if (((buttonchanged & SBALL_BUTTON_PICK) && (buttons & SBALL_BUTTON_PICK)) ||110       ((buttonchanged & SBALL_BUTTON_1) && (buttons & SBALL_BUTTON_1)) ||111       ((buttonchanged & SBALL_BUTTON_LEFT) && (buttons & SBALL_BUTTON_LEFT)) ) { 修改前：35   if (port != NULL) {…109   if ((buttonchanged & SBALL_BUTTON_PICK) && (buttons & SBALL_BUTTON_PICK)) ||110       (buttonchanged & SBALL_BUTTON_1) && (buttons & SBALL_BUTTON_1)) ||111       (buttonchanged & SBALL_BUTTON_LEFT) && (buttons & SBALL_BUTTON_LEFT)) ) { 6.      执行以下命令安装tachyoncd ../unixmake linux-64-thr7.      执行以下命令创建软连接ln –s  /path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon/compile/linux-64-thr/tachyon /path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon_LINUXARM64  步骤 11     执行以下命令安装tcl/tk 8.5：1.      使用SFTP工具将tcl、tk的rpm包上传至服务器“/path/to/rpm”目录2.      执行以下命令安装tcl、tkcd /path/to/rpmrpm –ivh tcl-8.5.13-8.el7.aarch64.rpmrpm –ivh tcl-devel-8.5.13-8.el7.aarch64.rpmrpm –ivh tk-8.5.13-6.el7.aarch64.rpmrpm –ivh tk-devel-8.5.13-6.el7.aarch64.rpm步骤 12     执行以下命令编译plugins：1.      执行以下命令进入plugins目录 cd /path/to/VMD/plugins2.      执行命令设置tcl头文件和库文件环境变量export TCL_INCLUDE_DIR=/usr/share/tcl8.5export TCL_LIBRARY_DIR=/usr/lib64/tcl8.53.      执行以下命令编译make LINUXARM64mkdir /path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/pluginsexport PLUGINDIR=/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/pluginsmake distrib 步骤 13     执行以下命令编译vmd：1.      执行以下命令进入vmd-1.9.4a55目录         cd /path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/2.      执行命令修改配置文件vim configure设置安装路径信息$install_bin_dir="/path/to/vmd/ vmd-1.9.4a55/bin";$install_library_dir="/path/to/vmd/ vmd-1.9.4a55/lib/vmd"; 设置tachyon环境变量$libtachyon_dir="/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon";$libtachyon_include="-I/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon/src";$libtachyon_library="-L"/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon/compile/linux-64-thr; 修改LINUXARM64的$arch_nvccflags参数注释掉"-gencode arch=compute_30,code=compute_30 " .s 16 $install_bin_dir="/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/bin";1718 # Directory where VMD files and executables are installed19 $install_library_dir="/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/vmd";…1354 $libtachyon_dir         = "/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon";1355 $libtachyon_include     = "-I/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon/src";1356 $libtachyon_library     = "-L/path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/lib/tachyon/tachyon/compile/linux-64-thr";…2627   #"-gencode arch=compute_30,code=compute_30 " . 修改前：16 $install_bin_dir="/usr/local/bin";1718 # Directory where VMD files and executables are installed19 $install_library_dir="/usr/local/lib/$install_name";…1354 $libtachyon_dir         = "$vmd_library_dir/tachyon";1355 $libtachyon_include     = "-I$libtachyon_dir/include";1356 $libtachyon_library     = "-L$libtachyon_dir/lib_$config_arch";…2627                     "-gencode arch=compute_30,code=compute_30 " . 3.      执行以下命令编译./configure LINUXARM64 EGLPBUFFER CUDA IMD LIBTACHYON ZLIB COLVARS TCL PTHREADS SILENTcd src && make verycleanmake如果出现“No resource compiler required on this platform”，说明编译顺利，然后安装make install当看到"Make sure /Projects/vmd/ vmd-1.9.4a55/bin is in your path.VMD installation complete.  Enjoy!"说明安装成功。 ----结束7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入bin目录：cd /path/to/vmd/vmd-1.9.4a55/bin步骤 3     执行以下命令运行：./vmd ----结束8 更多资源vmd 官网：http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/ 

1 介绍eman2：一个专注于 CryoEM 和 CryoET 的科学图像处理软件套件。语言：Python建议的版本建议使用版本为“eman2-2.91”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址eman22.91https://github.com/cryoem/eman2.gitAnaconda2021.05https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本 下载地址CentOS8.2https://vault.centos.org/8.2.2004/isos/aarch64/3 移植规划数据本章节给出eman2软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1 基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。1/root/anaconda3Anaconda的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。2/path/to/eman2eman2的安装规划路径4 配置编译运行环境配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2安装Anaconda工具 3bsddb3移植 4tensorflow2.4.1移植 4.1 安装Anaconda工具操作步骤步骤 1     安装Anaconda。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh步骤 2     安装Anacondabash Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh步骤 3     conda环境变量设置source /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh注：如果在步骤2没有选择默认的安装路径，执行如下命令 source <anaconda-path>/etc/profile.d/conda.sh通过命令conda –version检查conda是否生效 conda init bash执行完上述命令后，重启shell，可以看到conda进入基础环境base:步骤 4     配置和更新condaconda config --set auto_activate_base Falseconda config --set auto_update_conda Falseconda config --set channel_priority flexibleconda update --all -n base如果需要更新，输入“y”并回车确认4.2 bsddb3移植操作步骤 步骤 1     创建bsddb3构建环境。conda create -n conda_build conda-build python=3.7.12 -c conda-forge步骤 2     激活构建环境conda activate conda_build步骤 3     上传conda文件mkdir bsddb3将下面两个文件通过ftp工具上传到bsddb3目录下meta.yaml内容如下：package:  name: bsddb3  version: 6.2.9source:   git_url: https://github.com/wchangque/bsddb3.gitbuild:  number: '1'  string: py37_0requirements:  build:    - _libgcc_mutex 0.1    - _openmp_mutex 4.5    - binutils_impl_linux-aarch64    - binutils_linux-aarch64 2.36    - gcc_impl_linux-aarch64 9.4.0    - gcc_linux-aarch64 9.4.0    - kernel-headers_linux-aarch64 4.18.0    - ld_impl_linux-aarch64 2.36.1    - libgcc-devel_linux-aarch64 9.4.0    - libgcc-ng 11.2.0    - libgomp 11.2.0    - libsanitizer 9.4.0    - libstdcxx-ng 11.2.0    - sysroot_linux-aarch64 2.17  host:    - _libgcc_mutex 0.1    - _openmp_mutex 4.5    - ca-certificates 2021.10.8    - ld_impl_linux-aarch64 2.36.1    - libdb 6.2.32    - libffi 3.4.2    - libgcc-ng 11.2.0    - libgomp 11.2.0    - libnsl 2.0.0    - libstdcxx-ng 11.2.0    - libzlib 1.2.11    - ncurses 6.2    - openssl 3.0.0    - pip 21.3.1     - python 3.7.12     - python_abi 3.7     - readline 8.1     - setuptools 58.5.3     - sqlite 3.36.0     - tk 8.6.11     - wheel 0.37.0     - xz 5.2.5     - zlib 1.2.11   run:    - libdb >=6.2.32,<6.3.0a0    - libgcc-ng >=9.4.0    - python >=3.7,<3.8.0a0    - python_abi 3.7.* *_cp37mtest:  imports:    - bsddb3about:  description: 'This module provides a nearly complete wrapping of the Oracle/Sleepycat    C API for the Database Environment,     Database, Cursor, Log Cursor, Sequence and Transaction objects,     and each of these is exposed as a Python type in the bsddb3.db module.     The database objects can use various access methods: btree, hash, recno, and queue.     Complete support of Berkeley DB distributed transactions.     Complete support for Berkeley DB Replication Manager.     Complete support for Berkeley DB Base Replication. Support for RPC.     '  doc_url: https://www.jcea.es/programacion/pybsddb_doc/  home: https://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm  license: BSD-3-Clause  license_family: BSD  license_file: LICENSE.txt  summary: Python bindings for Oracle Berkeley DBextra:  copy_test_source_files: true  final: true  recipe-maintainers:    - shadowwalkersb              build.sh内容如下#!/usr/bin/env bash export YES_I_HAVE_THE_RIGHT_TO_USE_THIS_BERKELEY_DB_VERSION=1BERKELEYDB_DIR=$PREFIX $PYTHON -m pip install . --no-deps --ignore-installed 步骤 4     构建bsddb3本地conda包在bsddb3的同目录下新建构建目录：mkdir buildexport CONDA_BLD_PATH=buildconda build -c conda-forge bsddb3/出现如下界面构建成功最终需要的包在build/linux-aarch64/路径下 4.3 tensorflow2.4.1移植操作步骤步骤 1     创建tensorflow构建环境。conda create -n bazel_build bazel=3.7 python=3.7.12  -c conda-forge步骤 2     激活构建环境conda activate bazel_build步骤 3     安装构建依赖conda install -c conda-forge keras-preprocessing=1.1.2 numpy=1.18.5步骤 4     下载tensorflow2.4.1源码git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git -b v2.4.1步骤 5     进入源码目录cd tensoflow步骤 6     配置buildpython configure.py步骤 7     源码编译bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package构建过程中会出现很多如下错误，因为网络问题，很多在资源bazel构建时不能自动获取，需要将所需资源下载下来，并将构建文件中的url修改为本地路径。以上述错误为例，在构建目录和/root/.cache/bazel/_bazel_root目录下执行如下命令：grep -rn "c83ed7ea9eb5fb3b93d1ad52b59750f1958b8bde.tar.gz"可以找到如下内容：找到 “url = ……”字样内容，打开相应文件至对应行（此处为239行）：vim b9ee4e17aa65b8928460ddaabd4265de/external/com_github_grpc_grpc/bazel/grpc_deps.bzl创建本地源路径mkdir -p /path/to/tenflor_requires && cd /path/to /tenflor_requires根据原本的url将所需依赖下载下来：wget https://github.com/envoyproxy/data-plane-api/archive/\c83ed7ea9eb5fb3b93d1ad52b59750f1958b8bde.tar.gz   --no-check-certificate接着将上述的url修改如下：接着继续执行构建命令，后续构建会多次出现类似问题，均按以上方法修改即可。注意：存在报名使用变量代替的情况，如果完成的url不能匹配到，则可以去掉包名用grep命令尝试匹配。出现如下界面时，所有依赖均已解决，正在编译步骤 8     源码编译 bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /path/to/tensorflow构建好的tensorflow安装包存放在/path/to/ tensorflow目录下：5 编译和安装操作步骤步骤 1     安装图形库。yum install -y mesa-libGL mesa-libGL-devel mesa-libGLU mesa-libGLU-devel步骤 2     创建eman2编译运行环境conda create -n eman2步骤 3     激活eman2环境conda activate eman2步骤 4     配置eman2环境conda install -c conda-forge _libgcc_mutex=0.1 _openmp_mutex=4.5 absl-py=1.0.0 aiohttp=3.8.1 aiosignal=1.2.0 alsa-lib=1.2.3 anyio=3.4.0 argcomplete=1.12.3 argon2-cffi=21.1.0 astor=0.8.1 astunparse=1.6.3 async-timeout=4.0.1 asynctest=0.13.0 attrs=21.2.0 babel=2.9.1 backcall=0.2.0 backports=1 backports.functools_lru_cache=1.6.4 bleach=4.1.0 blinker=1.4 boost=1.74.0 boost-cpp=1.74.0 brotli=1.0.9 brotli-bin=1.0.9 brotlipy=0.7.0 bzip2=1.0.8 c-ares=1.18.1 ca-certificates=2021.10.8 cachetools=4.2.4 certifi=2021.10.8 cffi=1.15.0 charset-normalizer=2.0.8 click=8.0.3 cmake=3.21.3 colorama=0.4.4 configparser=5.1.0 cryptography=35.0.0 cycler=0.11.0 dataclasses=0.8 dbus=1.13.6 debugpy=1.5.1 decorator=5.1.0 defusedxml=0.7.1 entrypoints=0.3 expat=2.4.1 fftw=3.3.10 fontconfig=2.13.1 fonttools=4.28.2 freetype=2.10.4 frozenlist=1.2.0  future=0.18.2 gast=0.4.0 gettext=0.19.8.1 glib=2.70.1 glib-tools=2.70.1 google-auth=2.3.3 google-auth-oauthlib=0.4.6 google-pasta=0.2.0 grpcio=1.42.0 gsl=2.6 gst-plugins-base=1.18.5 gstreamer=1.18.5 h5py=2.10.0 hdf5=1.10.6 icu=68.2 idna=3.1 importlib-metadata=4.8.2 importlib_metadata=4.8.2 importlib_resources=5.4.0 ipykernel=6.5.1  ipython_genutils=0.2.0 jbig=2.1 jedi=0.18.1 jinja2=3.0.3 joblib=1.1.0 jpeg=9d json5=0.9.5 jsonschema=4.2.1 jupyter_client=7.1.0 jupyter_core=4.9.1 jupyter_server=1.12.1 jupyterlab=3.2.4 jupyterlab_pygments=0.1.2 jupyterlab_server=2.8.2 keras-preprocessing=1.1.2 kiwisolver=1.3.2 krb5=1.19.2 lcms2=2.12 ld_impl_linux-64=2.36.1 lerc=3 libblas=3.9.0 libbrotlicommon=1.0.9 libbrotlidec=1.0.9 libbrotlienc=1.0.9 libcblas=3.9.0 libclang=11.1.0 libcurl=7.80.0 libdb=6.2.32 libdeflate=1.8 libedit=3.1.20191231 libev=4.33 libevent=2.1.10 libffi=3.4.2 libgcc-ng=11.2.0 libgfortran-ng=11.2.0 libgfortran5=11.2.0 libglib=2.70.1 libgomp=11.2.0 libiconv=1.16 liblapack=3.9.0 libllvm11=11.1.0 libnghttp2=1.43.0 libnsl=2.0.0 libogg=1.3.4 libopenblas=0.3.18 libopus=1.3.1 libpng=1.6.37 libpq=13.5 libprotobuf=3.19.1 libsodium=1.0.18 libssh2=1.10.0 libstdcxx-ng=11.2.0 libtiff=4.3.0 libuuid=2.32.1 libuv=1.42.0 libvorbis=1.3.7 libwebp-base=1.2.1 libxcb=1.13 libxkbcommon=1.0.3 libxml2=2.9.12 libzlib=1.2.11 lz4-c=1.9.3 markdown=3.3.6 markupsafe=2.0.1 matplotlib=3.5.0 matplotlib-base=3.5.0 matplotlib-inline=0.1.3 mistune=0.8.4 mpi=1 multidict=5.2.0 munkres=1.1.4 mysql-common=8.0.27 mysql-libs=8.0.27 nbclassic=0.3.4 nbclient=0.5.9 nbconvert=6.3.0 nbformat=5.1.3 ncurses=6.2 nest-asyncio=1.5.1 nodejs=16.12.0 nose=1.3.7 notebook=6.4.6 nspr=4.32 nss=3.72 numpy=1.18.5 oauthlib=3.1.1 olefile=0.46 openjpeg=2.4.0 openmpi=4.1.2 openssl=1.1.1l opt_einsum=3.3.0 packaging=21.3 pandas=1.3.4  pandocfilters=1.5.0 parso=0.8.2 pcre=8.45 pexpect=4.8.0 pickleshare=0.7.5 pillow=8.4.0 pip=21.3.1 prometheus_client=0.12.0 prompt-toolkit=3.0.22 protobuf=3.19.1 pthread-stubs=0.4 ptyprocess=0.7.0 pyasn1=0.4.8 pyasn1-modules=0.2.7 pycparser=2.21 pygments=2.10.0 pyjwt=2.3.0 pyopengl=3.1.5 pyopenssl=21.0.0 pyparsing=3.0.6 pyqt=5.12.3 pyqt-impl=5.12.3 pyqt5-sip=4.19.18 pyqtchart=5.12 pyqtwebengine=5.12.1 pyrsistent=0.18.0 pysocks=1.7.1 python=3.7.12 python-dateutil=2.8.2 python-flatbuffers=2 python_abi=3.7 pytz=2021.3 pyu2f=0.1.5 pyzmq=22.3.0 qt=5.12.9 readline=8.1 requests=2.26.0 requests-oauthlib=1.3.0 rhash=1.4.1 rsa=4.8 scikit-learn=1.0.1 scipy=1.7.3 send2trash=1.8.0 setuptools=59.4.0 six=1.16.0 sniffio=1.2.0 sqlite=3.37.0 tensorboard=2.7.0 tensorboard-data-server=0.6.0 tensorboard-plugin-wit=1.8.0 tensorflow-estimator=2.5.0 termcolor=1.1.0 terminado=0.12.1 testpath=0.5.0 threadpoolctl=3.0.0 tk=8.6.11 tornado=6.1 tqdm=4.62.3 traitlets=5.1.1 typing-extensions=4.0.0 typing_extensions=4.0.0 unicodedata2=13.0.0.post2 urllib3=1.26.7 wcwidth=0.2.5 webencodings=0.5.1 websocket-client=1.2.1 werkzeug=2.0.1 wheel=0.37.0 wrapt=1.13.3 xorg-libxau=1.0.9 xorg-libxdmcp=1.1.3 xz=5.2.5 yarl=1.7.2 zeromq=4.3.4 zipp=3.6.0 zlib=1.2.11 zstd=1.5.0 ftgl pandoc ipython=7.30步骤 5     安装bsddb3将4.2小节生成的bsddb3包拷贝至anaconda包目录：cp bsddb3-6.2.9-py37_0.tar.bz2 /root/anaconda3/pkgs/conda install --use-local /root/anaconda3/pkgs/bsddb3-6.2.9-py37_0.tar.bz2步骤 6     安装tensorlfow2.4.1将4.3小节生成的tensorflow包拷贝至anaconda包目录：cp tensorflow-2.4.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl /root/anaconda3/pkgs/pip install /root/anaconda3/pkgs/tensorflow-2.4.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl --no-deps步骤 7     下载eman2源码git config --global http.sslVerify falsegit clone https://github.com/cryoem/eman2.gitcd eman2git fetch --all --prunegit checkout mastergit pull注：eman2的源码必须通过git clone获取，release的源码包有bug步骤 8     修改CmakeLists.txtsed -i "s/-m64/-mabi=lp64/g" CMakeLists.txt步骤 9     编译eman2mkdir build && cd buildcmake .. -DENABLE_OPTIMIZE_MACHINE=ONmake -j`cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l`make install----结束6 运行与验证操作步骤步骤 1 激活eman2环境conda activate eman2步骤 2 运行py/root/anaconda3/envs/eman2/bin/e2version.py回显信息如下：步骤 3 运行py/root/anaconda3/envs/eman2/bin/e2speedtest.py回显信息如下： 步骤 4 运行py/root/anaconda3/envs/eman2/bin/e2display.py回显信息注：服务器需要安装X11，并通过ssh转发才会显示图像。或者登录服务器的gui，执行e2display.py脚本。 7 更多资源eman2官网：https://blake.bcm.edu/emanwiki/EMAN2/eman2源码：https://github.com/cryoem/eman2tensorflow源码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/mastertensorflow源码构建：https://www.tensorflow.org/install/sourceAnaconda官方库：https://anaconda.org/

1 介绍单颗粒冷冻电镜是结构生物学研究的重要手段之一，冷冻电镜的模型重构通常需要对几万甚至几十万张投影图片进行分析、组装和优化，计算量巨大，这需要先进的计算架构配合有效的算法才能实现。Relion是专门为低温电子显微镜（cryo-EM）设计的图像处理软件。由MRC分子生物学实验室的Sjors Scheres组开发的Relion框架正在革新冷冻电磁领域。该软件在通过电子冷冻显微镜数据的单颗粒分析来优化大分子结构。Relion采用经验贝叶斯方法对多个3D重建或2D类平均值进行细化。借助GPU CUDA并行计算架构，改进了算法，GPU解决了Cryo-EM中计算量最大的过程，例如粒子自动选取，2D和3D图像分类以及高分辨率图像细化。关于RELION的更多信息请访问RELION官网。语言：C++/CUDA一句话描述：Relion 是由 MRC 的 Scheres 在 2012 年发布的针对单颗粒冷冻电镜图片进行处理的框架。开源协议：GPLv3建议的版本建议使用版本为“RELION 3.1.2”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址RELION3.1.2https://github.com/3dem/relion/archive/refs/tags/3.1.2.tar.gz毕昇编译器1.3.3https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/compiler/bisheng_compiler/bisheng-compiler-1.3.3-aarch64-linux.tar.gzHMPI21.0https://support.huaweicloud.com/usermanual-kunpenghpcs/userg_huaweimpi_0011.htmlFFTW3.3.8https://fftw.org/pub/fftw/fftw-3.3.8.tar.gzcmake3.8.1https://cmake.org/files/v3.8/cmake-3.8.1.tar.gzNvidia CUDA组件11.4https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run测试算例relion_benchmark.tar.gzftp://ftp.mrc-lmb.cam.ac.uk/pub/scheres/relion_benchmark.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出RELION软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/bisheng-1.3.3毕昇编译器的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/HMPIHMPI的安装规划路径4/path/to/ NVIDIA-CUDANVIDIA-CUDA组件的安装规划路径。5/path/to/FFTWFFTW的安装规划路径。6/path/to/CMAKECMAKE的安装规划路径。7path/to/wxWidgetswxWidgets的安装规划路径。8path/to/CTFFINDCTFFIND的安装规划路径。9/path/to/RELIONRELION的安装规划路径。10/path/to/CASERELION的算例文件存放规划路径。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“集群场景环境搭建”章节。2安装毕昇编译器参考《毕昇编译器》中“安装毕昇编译器”章3安装HMPI参考《源码安装Hyper MPI》中“毕昇编译Hyper MPI软件包”章节 。4禁用nouveau驱动参考4.1禁用nouveau驱动。5安装NVIDIA-CUDA组件参考4.2安装NVIDIA-CUDA组件。6安装FFTW参考4.3 安装FFTW。7安装cmake参考4.4 安装cmake。8安装wxWidgets参考4.5 安装wxWidgets。9安装CTFFIND参考4.6 安装CTFFIND。4.1  禁用nouveau驱动4.2  安装NVIDIA-CUDA组件4.3  安装FFTW4.4  安装cmake4.5  安装wxWidgets4.6  安装CTFFIND4.1 禁用nouveau驱动操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令查看nouveau驱动是否已禁用lsmod |grep nouveau步骤 3     执行以下命令禁用nouveau驱动新建文件/etc/modprobe.d/disable-nouveau.confvim /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf添加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0步骤 4     备份并生成新的initramfs文件cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)步骤 5     重启机器reboot----结束4.2 安装NVIDIA-CUDA组件操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令确认nouveau驱动已禁用（回显为空）lsmod |grep nouveau步骤 3     执行以下命令安装NVIDIA-CUDA组件：wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.runsudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux_sbsa.run步骤 4     配置环境变量：export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH步骤 5     执行以下命令验证nvcc --version----结束 4.3 安装FFTW操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令下载FFTW安装包wget https://fftw.org/pub/fftw/fftw-3.3.8.tar.gz步骤 3     执行以下命令解压FFTW安装包tar –zxvf fftw-3.3.8.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入FFTW安装包 cd fftw-3.3.8步骤 5     执行以下命令安装FFTW：export CC=clang CXX=clang++ FC=flang./bootstrap.sh./configure --prefix=/path/to/FFTW --enable-single --enable-float --enable-neon --enable-shared --enable-threads --enable-openmp --enable-mpi CFLAGS="-O3 -fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing"make -j && make installmake clean./configure --prefix=/path/to/FFTW --enable-long-double --enable-shared --enable-threads --enable-openmp --enable-mpi CFLAGS="-O3 -fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing"make -j && make installmake clean./configure --prefix=/path/to/FFTW --enable-shared --enable-threads --enable-openmp --enable-mpi CFLAGS="-O3 -fomit-frame-pointer -fstrict-aliasing"make -j && make install步骤 6     执行以下命令配置环境变量：export PATH=/path/to/FFTW/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/FFTW/lib:$LD_LIBRARY_PATH4.4 安装cmake操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令安装cmake：wget https://cmake.org/files/v3.8/cmake-3.8.1.tar.gztar -zxvf cmake-3.8.1.tar.gzcd cmake-3.8.1./configure --prefix=/path/to/CMAKEmake -j64make install步骤 3     执行以下命令配置环境变量：export PATH=/path/to/CMAKE/bin:$PATH4.5 安装wxWidgets操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令安装wxWidgets：wget https://github.com/wxWidgets/wxWidgets/archive/refs/tags/v3.0.5.tar.gz tar -zxvf  v3.0.5.tar.gzcd wxWidgets-3.0.5./configure --disable-guimake -j16make install步骤 3     执行以下命令配置环境变量：ldconfig步骤 4     执行以下命令进行验证：wx-config  --version4.6 安装CTFFIND操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令解压ctffind：wget https://grigoriefflab.umassmed.edu/system/tdf?path=ctffind-4.1.14.tar.gz&file=1&type=node&id=26 tar -zxvf  ctffind-4.1.14.tar.gzcd ctffind-4.1.14步骤 3     执行以下命令修改文件：vim src/core/matrix.cpp修改第7行的代码7 #define _AL_SINCOS(x, s, c)   s = sinf(x);  c = cosf(x);原始内容：7  #define _AL_SINCOS(x, s, c)  __asm__ ("fsincos" : "=t" (c), "=u" (s) : "0" (x))步骤 4     执行以下命令进行编译安装：yum install -y libjpeg* libtiff* fftw*autoreconf -f -i./configure --prefix=/path/to/ctffind --disable-mkl --enable-openmp --enable-debugmodevim Makefile将CFLAGS CPPFLAGS CXXFLAGS中的-O2改成-O0296 CFLAGS = -g –O0297 CPP = clang -E298 CPPFLAGS = -O0 -g -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE -DDEBUG299 CXX = clang++300 CXXCPP = clang++ -E301 CXXDEPMODE = depmode=gcc3302 CXXFLAGS = -O0 -g -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE -DDEBUG  -fopenmp 原始内容：296 CFLAGS = -g -O2297 CPP = clang -E298 CPPFLAGS = -O2 -g -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE -DDEBUG299 CXX = clang++300 CXXCPP = clang++ -E301 CXXDEPMODE = depmode=gcc3302 CXXFLAGS = -O2 -g -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE -DDEBUG  -fopenmpmake & make install步骤 5     执行以下命令配置环境变量：export PATH=/path/to/install/ctffind/bin:$PATH----结束  5 获取源码操作步骤步骤 1     下载RELION安装包“RELION-3.1.2.tar.gz”。下载地址：https://github.com/3dem/relion/archive/refs/tags/3.1.2.tar.gz。步骤 2     使用SFTP工具将RELION安装包上传至服务器“/path/to/RELION”目录。----结束6 编译和安装操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入主程序安装目录：cd /path/to/RELION步骤 3     执行以下命令解压安装包：tar -xvf 3.1.2.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入解压后路径：cd relion-3.1.2mkdir build步骤 5     执行以下命令进行配置：yum install -y libtiff-* fltk* fltk-devel*yum -y install xorg-x11-xauthcd buildexport FFTW_HOME=/path/to/FFTWexport FFTW_LIB=$FFTW_HOME/libexport FFTW_INCLUDE=$FFTW_HOME/includecmake  -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCUDA=ON  -DCudaTexture=ON -DCUDA_ARCH=80 -DCMAKE_BUILD_TYPE=release  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install/RELION  ..(-DCUDA_ARCH的值要对应显卡的计算能力，最低35，如A100为80，V100为70，具体可通过Nvidia网页进行查看)步骤 6     执行以下命令开始编译：make -j40 make -j40 install步骤 7     执行以下命令查看RELION版本：/path/to/install/RELION/bin/relion_refine_mpi --help步骤 8     执行以下命令设置环境变量：export PATH=/path/to/install/RELION/bin:$PATH----结束7 运行和验证操作步骤步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。步骤 2     执行以下命令进入测试目录：cd /path/to/CASE步骤 3     执行以下命令解压算例文件：tar xvf relion_benchmark.tar.gz步骤 4     执行以下命令进入解压后的目录：cd relion_benchmark步骤 5     执行以下命令运行RELION测试：mkdir class3dyum -y install timetime -p mpirun --allow-run-as-root -n 4 relion_refine_mpi --j 24 --gpu 0 --pool 100 --dont_combine_weights_via_disc --i Particles/shiny_2sets.star --ref emd_2660.map:mrc --firstiter_cc --ini_high 60 --ctf --ctf_corrected_ref --iter 25 --tau2_fudge 4 --particle_diameter 360 --K 6 --flatten_solvent --zero_mask --oversampling 1 --healpix_order 2 --offset_range 5 --offset_step 2 --sym C1 --norm --scale --random_seed 0 --maxsig 500 --fast_subsets --o class3d/test01----结束8 更多资源RELION Github：https://github.com/3dem/relionRELION 官网：https://relion.readthedocs.io/en/latest/Installation.html#download-relion 

下载正常的open-jdk1.8不成功，然后我就查看错误将这个地址复制出去还是不可访问，然后找到镜像操作按照此步骤执行后，还是不可以下载。最后看了配置文件，猜测不识别这几个变量vim /etc/yum.repos.d/CentOS-AppStream.repo

1 介绍UCSF pyem是用于生物样品电子显微镜的Python模块和命令行实用程序的集合。语言：Python建议的版本建议使用版本为“pyem v0.5”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址pyemv0.5https://codeload.github.com/asarnow/pyem/tar.gz/refs/tags/v0.5Anaconda2021.05https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本 下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出pyem软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。1/root/anaconda3Anaconda的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。2/path/to/pyempyem的安装规划路径3/path/to/fftwfftw的安装规划路径4 配置编译环境配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2安装Anaconda工具 操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载Anaconda压缩包。wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh                                步骤 3     执行以下命令安装Anaconda。bash Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh注：安装过程中默认安装目录在/root/anaconda3，只需根据提示按enter键和输入yes进行下一步安装，安装成功后提示Thank you for installing Anaconda3!                                步骤 4     重新打开终端Shell初始化环境。                                步骤 5     执行以下命令检查anaconda环境配置是否初始化成功。echo $PATH若成功则在回显信息最前端显示：/root/anaconda3/bin:/root/anaconda3/condabin:----结束5 获取源码操作步骤                                步骤 1     下载pyem安装包“pyem-0.5.tar.gz”。下载地址：https://codeload.github.com/asarnow/pyem/tar.gz/refs/tags/v0.5。                                步骤 2     使用SFTP工具将pyem安装包上传至服务器“/path/to/pyem”目录。----结束6 编译和安装操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     创建conda环境安装相关依赖。conda create --name pyem --clone baseconda activate pyem                                步骤 3     安装fftw依赖。yum install fftw3 --installroot=/root/anaconda3/envs/pyem/lib/python3.8/site-packageswget http://fftw.org/fftw-3.3.8.tar.gztar xvf fftw-3.3.8.tar.gzcd fftw-3.3.8./configure --prefix=/root/anaconda3/envs/pyem/lib/python3.8/site-packages/FFTW --enable-shared --enable-static --enable-fma --enable-neonmake -j 32make installpip3 install pyfftw --target=/root/anaconda3/envs/pyem/lib/python3.8/site-packages --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simple                                步骤 4     安装healpy、pathos、natsort、numpy依赖。conda update --allconda install -c conda-forge healpy pathosconda install natsort numpy==1.20.1                                步骤 5     安装pyem。tar xvf pyem-0.5.tar.gzcd pyem-0.5pip3 install --no-dependencies -e .注：安装成功后提示Successfully installed pyemvim projection_subtraction.py修改第291行，将version="projection_subtraction.py 2.1b"删掉修改前：修改后：----结束7 运行与验证操作步骤步骤 1 打开新的Shell，激活pyem环境conda activate pyem步骤 2 进入到pyem目录cd pyem-0.5步骤 3 运行./projection_subtraction.py文件./projection_subtraction.py8 更多资源pyem github官网：https://github.com/asarnow/pyem

1介绍PyClone是一种用于推断癌症中克隆种群结构的统计模型。PyClone 是一种贝叶斯聚类方法，用于将一组深度测序的体细胞突变分组为假定的克隆簇，同时估计它们的细胞流行率并解释由节段拷贝数变化和正常细胞污染引起的等位基因失衡。单细胞测序验证证明了 PyClone 的准确性。语言：Python一句话描述：用于推断癌症中克隆种群结构的统计模型。建议的版本建议使用版本为“pyclone 0.13.1”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址pyclone0.13.1https://github.com/Roth-Lab/pyclone/archive/refs/tags/0.13.1.tar.gzanaconda2021.05https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.shpydp0.2.4https://codeload.github.com/Roth-Lab/pydp/tar.gz/refs/tags/0.2.4numba0.45.0https://files.pythonhosted.org/packages/7e/89/853a1f03b09f1b13b59c3d785678b47daac6ddd24a285f146d09bb723b85/numba-0.45.0.tar.gzllvm8.0.0http://releases.llvm.org/8.0.0/llvm-8.0.0.src.tar.xzllvmlite0.30.0https://files.pythonhosted.org/packages/8b/b0/df26861e6ce2fc91c8bb93ea808fa2e631ee8a29fc4c3bc96626b78dae74/llvmlite-0.30.0.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出pyclone软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。1/path/to/pyclonepyclone的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。2/root/anaconda3anaconda的安装规划路径4/path/to/pydppydp组件的安装规划路径。5/path/to/numbanumba组件的安装规划路径。6/path/to/llvmllvm组件的安装规划路径。7/path/to/llvmlitellvmlite组件的安装规划路径。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2安装anaconda参考4.1安装anaconda。3安装pydp参考4.2安装pydp。4安装numba参考4.3安装numba5安装llvm参考4.4安装llvm6安装llvmlite参考4.5安装llvmlite4.1  安装anaconda4.2  安装pydp4.3  安装numba4.4  安装llvm4.5  安装llvmlite 4.1 安装anaconda操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载anaconda。wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh                                步骤 3     执行以下命令安装anaconda。bash Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh注：安装过程中默认安装目录在/root/anaconda3，只需根据提示按enter键和输入yes进行下一步安装，安装成功后提示Thank you for installing Anaconda3!                                步骤 4     重新打开Shell终端初始化anaconda环境。                                步骤 5     执行以下命令检查anaconda环境配置是否初始化成功。echo $PATH若成功则在回显信息最前端显示：/root/anaconda3/bin:/root/anaconda3/condabin:                                步骤 6     创建pyclone环境。conda create -n pyclone                                步骤 7     激活pyclone环境。conda activate pyclone                                步骤 8     安装相关依赖包。conda install python==2.7.15 -c conda-forgepip install numpy  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install matplotlib --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simpleconda install pandas -c conda-forgeconda install pyyaml -c conda-forgepip install scipy  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install seaborn  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simpleconda install singledispatch -c conda-forgepip install enum34 --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install funcsigs --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simple----结束4.2 安装pydp操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     在https://codeload.github.com/Roth-Lab/pydp/tar.gz/refs/tags/0.2.4下载安装包，使用sftp工具上传至服务器。                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf pydp-0.2.4.tar.gz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd pydp-0.2.4                                步骤 5     执行以下命令安装pydp。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=pydprecord.txt                                步骤 6     执行以下命令验证。conda list pydp回显信息如下：----结束4.3 安装numba操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载numba。wget https://files.pythonhosted.org/packages/7e/89/853a1f03b09f1b13b59c3d785678b47daac6ddd24a285f146d09bb723b85/numba-0.45.0.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf numba-0.45.0.tar.gz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd numba-0.45.0                                步骤 5     执行以下命令安装numba。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=numbarecord.txt                                步骤 6     执行以下命令验证。conda list numba回显信息如下：----结束4.4 安装llvm操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载llvm。wget http://releases.llvm.org/8.0.0/llvm-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 3     执行以下命令解压llvm。tar xvf llvm-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 4     进入解压目录。cd llvm-8.0.0.src/                                步骤 5     进入llvm-8.0.0.src/tools目录并获取clang源码。cd tools/wget http://releases.llvm.org/8.0.0/cfe-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 6     解压cfe-8.0.0.src.tar.xz并重命名解压目录。tar vxf cfe-8.0.0.src.tar.xzmv cfe-8.0.0.src clang                                步骤 7     进入llvm-8.0.0.src/tools目录并获取compiler-rt源码。cd ../projects/wget http://releases.llvm.org/8.0.0/compiler-rt-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 8     解压compiler-rt-8.0.0.src.tar.xz并重命名解压目录。tar vxf compiler-rt-8.0.0.src.tar.xzmv compiler-rt-8.0.0.src compiler-rt                                步骤 9     返回llvm-8.0.0.src路径创建build目录并进入build路径。cd ..mkdir buildcd build/                             步骤 10     编译安装make。cmake -G "Unix Makefiles" -Wno-dev -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../make -j32make install----结束4.5 安装llvmlite操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载llvmlite。wget https://files.pythonhosted.org/packages/8b/b0/df26861e6ce2fc91c8bb93ea808fa2e631ee8a29fc4c3bc96626b78dae74/llvmlite-0.30.0.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令安装llvmlite。CXXFLAGS=-fPIC python setup.py install --single-version-externally-managed --record=llvmliterecord.txt                                步骤 4     执行以下命令验证。conda list llvmlite回显信息如下：----结束5 获取源码操作步骤                                步骤 1     下载pyclone安装包“pyclone-0.13.1.tar.gz”。下载地址：https://codeload.github.com/Roth-Lab/pyclone/tar.gz/refs/tags/0.13.1。                                步骤 2     使用SFTP工具将pyclone安装包上传至服务器“/path/to/pyclone”目录。----结束6  编译和安装操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令解压安装包。tar xvf pyclone-0.13.1.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令进入解压后目录。cd pyclone-0.13.1                                步骤 4     执行以下命令安装pyclone。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=pyclonerecord.txt                                步骤 5     执行以下命令验证。conda list pyclone回显信息如下：                                步骤 6     执行以下命令验证：PyClone --help回显信息如下：----结束7 运行和验证操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令进入测试目录：cd pyclone-0.13.1/examples/mixing/tsv/                                步骤 3     执行以下命令运行测试：PyClone run_analysis_pipeline --in_files SRR385938.tsv SRR385939.tsv SRR385940.tsv SRR385941.tsv --working_dir pyclone_analysis 验证结果：回显信息如下最后查看pyclone_analysis文件夹有4个目录和config.yaml----结束8 更多资源Pyclone-github官网：https://github.com/Roth-Lab/pyclone  

1介绍PyClone是一种用于推断癌症中克隆种群结构的统计模型。PyClone 是一种贝叶斯聚类方法，用于将一组深度测序的体细胞突变分组为假定的克隆簇，同时估计它们的细胞流行率并解释由节段拷贝数变化和正常细胞污染引起的等位基因失衡。单细胞测序验证证明了 PyClone 的准确性。语言：Python一句话描述：用于推断癌症中克隆种群结构的统计模型。建议的版本建议使用版本为“pyclone 0.13.1”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址pyclone0.13.1https://github.com/Roth-Lab/pyclone/archive/refs/tags/0.13.1.tar.gzanaconda2021.05https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.shpydp0.2.4https://codeload.github.com/Roth-Lab/pydp/tar.gz/refs/tags/0.2.4numba0.45.0https://files.pythonhosted.org/packages/7e/89/853a1f03b09f1b13b59c3d785678b47daac6ddd24a285f146d09bb723b85/numba-0.45.0.tar.gzllvm8.0.0http://releases.llvm.org/8.0.0/llvm-8.0.0.src.tar.xzllvmlite0.30.0https://files.pythonhosted.org/packages/8b/b0/df26861e6ce2fc91c8bb93ea808fa2e631ee8a29fc4c3bc96626b78dae74/llvmlite-0.30.0.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出pyclone软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。1/path/to/pyclonepyclone的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。2/root/anaconda3anaconda的安装规划路径4/path/to/pydppydp组件的安装规划路径。5/path/to/numbanumba组件的安装规划路径。6/path/to/llvmllvm组件的安装规划路径。7/path/to/llvmlitellvmlite组件的安装规划路径。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2安装anaconda参考4.1安装anaconda。3安装pydp参考4.2安装pydp。4安装numba参考4.3安装numba5安装llvm参考4.4安装llvm6安装llvmlite参考4.5安装llvmlite4.1  安装anaconda4.2  安装pydp4.3  安装numba4.4  安装llvm4.5  安装llvmlite 4.1 安装anaconda操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载anaconda。wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh                                步骤 3     执行以下命令安装anaconda。bash Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh注：安装过程中默认安装目录在/root/anaconda3，只需根据提示按enter键和输入yes进行下一步安装，安装成功后提示Thank you for installing Anaconda3!                                步骤 4     重新打开Shell终端初始化anaconda环境。                                步骤 5     执行以下命令检查anaconda环境配置是否初始化成功。echo $PATH若成功则在回显信息最前端显示：/root/anaconda3/bin:/root/anaconda3/condabin:                                步骤 6     创建pyclone环境。conda create -n pyclone                                步骤 7     激活pyclone环境。conda activate pyclone                                步骤 8     安装相关依赖包。conda install python==2.7.15 -c conda-forgepip install numpy  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install matplotlib --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simpleconda install pandas -c conda-forgeconda install pyyaml -c conda-forgepip install scipy  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install seaborn  --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simpleconda install singledispatch -c conda-forgepip install enum34 --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simplepip install funcsigs --trusted-host mirrors.tools.huawei.com -i http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simple----结束4.2 安装pydp操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     在https://codeload.github.com/Roth-Lab/pydp/tar.gz/refs/tags/0.2.4下载安装包，使用sftp工具上传至服务器。                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf pydp-0.2.4.tar.gz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd pydp-0.2.4                                步骤 5     执行以下命令安装pydp。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=pydprecord.txt                                步骤 6     执行以下命令验证。conda list pydp回显信息如下：----结束4.3 安装numba操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载numba。wget https://files.pythonhosted.org/packages/7e/89/853a1f03b09f1b13b59c3d785678b47daac6ddd24a285f146d09bb723b85/numba-0.45.0.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf numba-0.45.0.tar.gz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd numba-0.45.0                                步骤 5     执行以下命令安装numba。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=numbarecord.txt                                步骤 6     执行以下命令验证。conda list numba回显信息如下：----结束4.4 安装llvm操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载llvm。wget http://releases.llvm.org/8.0.0/llvm-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 3     执行以下命令解压llvm。tar xvf llvm-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 4     进入解压目录。cd llvm-8.0.0.src/                                步骤 5     进入llvm-8.0.0.src/tools目录并获取clang源码。cd tools/wget http://releases.llvm.org/8.0.0/cfe-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 6     解压cfe-8.0.0.src.tar.xz并重命名解压目录。tar vxf cfe-8.0.0.src.tar.xzmv cfe-8.0.0.src clang                                步骤 7     进入llvm-8.0.0.src/tools目录并获取compiler-rt源码。cd ../projects/wget http://releases.llvm.org/8.0.0/compiler-rt-8.0.0.src.tar.xz                                步骤 8     解压compiler-rt-8.0.0.src.tar.xz并重命名解压目录。tar vxf compiler-rt-8.0.0.src.tar.xzmv compiler-rt-8.0.0.src compiler-rt                                步骤 9     返回llvm-8.0.0.src路径创建build目录并进入build路径。cd ..mkdir buildcd build/                             步骤 10     编译安装make。cmake -G "Unix Makefiles" -Wno-dev -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../make -j32make install----结束4.5 安装llvmlite操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载llvmlite。wget https://files.pythonhosted.org/packages/8b/b0/df26861e6ce2fc91c8bb93ea808fa2e631ee8a29fc4c3bc96626b78dae74/llvmlite-0.30.0.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令安装llvmlite。CXXFLAGS=-fPIC python setup.py install --single-version-externally-managed --record=llvmliterecord.txt                                步骤 4     执行以下命令验证。conda list llvmlite回显信息如下：----结束5 获取源码操作步骤                                步骤 1     下载pyclone安装包“pyclone-0.13.1.tar.gz”。下载地址：https://codeload.github.com/Roth-Lab/pyclone/tar.gz/refs/tags/0.13.1。                                步骤 2     使用SFTP工具将pyclone安装包上传至服务器“/path/to/pyclone”目录。----结束6  编译和安装操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令解压安装包。tar xvf pyclone-0.13.1.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令进入解压后目录。cd pyclone-0.13.1                                步骤 4     执行以下命令安装pyclone。python setup.py install --single-version-externally-managed --record=pyclonerecord.txt                                步骤 5     执行以下命令验证。conda list pyclone回显信息如下：                                步骤 6     执行以下命令验证：PyClone --help回显信息如下：----结束7 运行和验证操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令进入测试目录：cd pyclone-0.13.1/examples/mixing/tsv/                                步骤 3     执行以下命令运行测试：PyClone run_analysis_pipeline --in_files SRR385938.tsv SRR385939.tsv SRR385940.tsv SRR385941.tsv --working_dir pyclone_analysis 验证结果：回显信息如下最后查看pyclone_analysis文件夹有4个目录和config.yaml----结束8 更多资源Pyclone-github官网：https://github.com/Roth-Lab/pyclone  

求助一可访问镜像或安装办法