本家様 https://github.com/IsoNet-cryoET/spIsoNet

Single Particle spIsoNet (spIsoNet) is designed to correct for the preferred orientation problem in cryoEM by self-supervised deep learning, 
by recovering missing information from well-sampled orientations in Fourier space.
 
(deepL様翻訳)
単一粒子spIsoNet(spIsoNet)は、フーリエ空間のよくサンプリングされた方向から欠落した情報を回復することにより、
自己教師付き深層学習によって低温電子顕微鏡における優先方向の問題を補正するように設計されている。
 
Unlike conventional supervised deep learning methods that need explicit input-output pairs for training, 
spIsoNet autonomously extracts supervisory signals from the original data, ensuring the reliability of the information used for training.
 
学習に明示的な入出力ペアを必要とする従来の教師ありディープラーニング手法とは異なり、
spIsoNetは元データから自律的に教師信号を抽出し、学習に使用する情報の信頼性を確保する。
 
spIsoNet is designed for single particle analysis and subtomogram averaging. For the correcting missing wedge in cryoET, please refer to IsoNet.
 
spIsoNetは単粒子解析とサブトモグラム平均化のために設計されています。cryoETの欠損ウェッジの補正については、IsoNetを参照してください。

下準備

conda環境で作ります. ここでは pyenv-(ana)condaの元に作ってます

[root@rockylinux ~]# cat /etc/redhat-release
Rocky Linux release 8.8 (Green Obsidian)
 
[root@rockylinux ~]# git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git /apps/pyenv
[root@rockylinux ~]# export PYENV_ROOT=/apps/pyenv
[root@rockylinux ~]# export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
[root@rockylinux ~]# pyenv install --list
    :
  anaconda3-2023.09-0
  anaconda3-2024.02-1
    :
  miniforge3-23.3.1-1
  miniforge3-23.10.0-0
  miniforge3-23.11.0-0
    :
[root@rockylinux ~]#
 
[root@rockylinux ~]# pyenv install anaconda3-2024.02-1     <-- miniforge3でもいいけど
[root@rockylinux ~]# ls -l /apps/pyenv/versions/
total 4
drwxr-xr-x. 31 root root 4096 May 16 17:51 anaconda3-2024.02-1
[root@rockylinux ~]#
 
[root@rockylinux ~]# source /apps/pyenv/versions/anaconda3-2024.02-1/etc/profile.d/conda.sh

もし既にpyenv-(ana)condaがあるのなら下記を実行しておきます

[root@rockylinux ~]# source /apps/pyenv/versions/anaconda3-2024.02-1/etc/profile.d/conda.sh

インストール

下記が実行され、conda環境を有効にしておきます。

source /apps/pyenv/versions/anaconda3-2024.02-1/etc/profile.d/conda.sh

それで

[root@rockylinux ~]# conda create -n spisonet python=3.10 -y
[root@rockylinux ~]# conda activate spisonet
(spisonet) [root@rockylinux ~]# pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
 
(spisonet) [root@rockylinux ~]# cd /apps
(spisonet) [root@rockylinux apps]# git clone https://github.com/IsoNet-cryoET/spIsoNet
 
(spisonet) [root@rockylinux apps]# cd spIsoNet/
 
(spisonet) [root@rockylinux spIsoNet]# pip install .
 
(spisonet) [root@rockylinux spIsoNet]# conda deactivate
[root@rockylinux spIsoNet]#

EnvironmentModules

「/apps/modulefiles/spIsoNet」に

#%Module1.0
set          root            /apps/pyenv/versions/anaconda3-2024.02-1/envs/spisonet
prepend-path PATH            $root/bin
prepend-path LD_LIBRARY_PATH $root/lib
setenv       RELION_EXTERNAL_RECONSTRUCT_EXECUTABLE  "python /apps/spIsoNet/spIsoNet/bin/relion_wrapper.py"
setenv       CONDA_ENV "spisonet"

GPU確認テスト

torchが入っているのでGPUで動作可能なのかをちょいとテスト。spIsoNetの実行に必須なのかは不明だけど一応テスト

[root@i01 ~]# conda activate spisonet
(spisonet) [root@i01 ~]# conda list
 :
torch                     2.3.0+cu118              pypi_0    pypi
 :
(spisonet) [root@i01 ~]#
(spisonet) [root@i01 ~]# python
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
>>> quit()
(spisonet) [root@i01 ~]#

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Last-modified: 2024-05-16 (木) 18:45:25