Es ist ganz einfach, deshalb werde ich es hier nicht übersetzen. Sie können es direkt verwenden.
PhaVa
PhaVa ist ein Ansatz zum Auffinden potenziell phasenvariabler invertierbarer Regionen, auch Invertons genannt, in Sequenzierungsdaten mit langem Lesevorgang
Abhängigkeiten
Bei den aufgeführten Versionen handelt es sich um die Versionen, auf denen PhaVa getestet wurde.
PhaVa wurde auf Linux-Betriebssystemen (CentOS Linux 7) entwickelt und getestet, sollte jedoch mit Mac OSX und Windows kompatibel sein
Verwendung
Der PhaVa-Workflow ist in drei Schritte unterteilt: Suchen, Erstellen und Verhältnis.
phava locate -i genome.fasta -d out_dir
phava create -d out_dir
phava ratio -r long_reads.fastq -d out_dir
Alternativ können alle drei Schritte in einem einzigen Befehl über Variation_wf ausgeführt werden
phava variation_wf -i genome.fasta -r long_reads.fastq -d out_dir
Die Ausgabe jedes Schritts konzentriert sich auf ein Ausgabeverzeichnis (-d) und sollte für den gesamten Workflow dasselbe Verzeichnis sein. Die Schritte „Suchen“ und „Erstellen“ müssen nur einmal für ein bestimmtes Genom oder Metagenom ausgeführt werden, und Ratio kann dann auf lange Sicht ausgeführt werden -Beispiele im selben Ausgabeverzeichnis lesen (-d)
Alle Umkehrungen mit mindestens einer Leseausrichtung in umgekehrter Ausrichtung werden in der Ausgabe gefunden. Es wird jedoch dringend empfohlen, eine weitere Filterung auf der Grundlage einer minimalen Reverse-Read-Anzahl und eines minimalen %-Reverse-of-all-Reads-Cutoffs durchzuführen (3 bzw. 3 % werden empfohlen).
Erwartete Ausgabe: 
Installation
Über die Installation von Abhängigkeiten hinaus umfasst die PhaVa-Installation Folgendes:
git clone https://github.com/patrickwest/PhaVa
Testen
Die PhaVa-Installation kann an einem kleinen simulierten Datensatz getestet werden, normalerweise in <1 Minute, mit pytest und einem pytest-Modul im Unterverzeichnis „tests“:
pytest phava_test.py