Pues eso. Un comando vale más que mil palabras
find . -type f -size +50000k -exec ls -lh {} \; |
awk ‘{ print $9 “: ” $5 }’ | less
Entradas Etiquetadas con: ‘Consola
Un simple pero muy útil y eficiente truco es crear una carpeta ~/bin donde añadir binarios de programas y así ejecutarlos rápidamente sin tener que ir a la localización de los mismos como expliqué aquí.
En el caso de que se trate de un script en perl tenemos que modificar el fichero. Si se encuentra en la carpeta bin, debemos de comprobar que la primera línea resulta ser al como esto.
#! /usr/bin/perl
Puede ocurrir que no tenga permisos de ejecución, para dárselos bastaría con hacer en consola:
$ chmod +x script.pl
Así de fácil. Así de útil.
De nuevo, tras los 6 meses de rigor, tenemos una nueva versión de Ubuntu.
Aunque un poco tarde en este post recopilo enlaces interesantes para acostumbrarnos lo mejor y más rápidamente posible a las novedades que trae consigo.
- Banners oficiales: NovatillaEnApuros
- Novedades: ElSoftwareLibre, NovatillaEnApuros, NoSinMiUbuntu
- Instalación: UbuntizandoElPlaneta
- Actualización: UbuntuLife
- Cosas que hacer después de instalar Ubuntu 11.10: LaMáquinaDiferencial
- Instalar Gnome Shell y Gnome clásico: UbuntuLife
- Impresiones: ElMundoSegúnLinux [1] y [2]
- Encuesta: UbuntuLife
Vídeo: ¿Qué hace a Ubuntu 11.10 interesante?
Vídeo: Instalación de Ubuntu 11.10
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Esta aplicación hará las delicias de los que tengan que mostrar una presentación en PDF. Se llama Pdf-Presenter-Console y, en el caso de que el ordenador detecte dos pantallas, en la de nuestro en una de ellas mostrará la presentación tal cual, sin embargo, en otra mostrará la diapositiva actual, la siguiente, un cronómetro con el tiempo restante y las diapositivas que quedan para terminar.
Se encuentra en los repositorios de versiones de Ubuntu superiores a 10.04, pero si queremos instalarlo en dicha versión, debemos compilarlo.
En primer lugar, se instalan los compiladores necesarios:
$ sudo aptitude install valac libpoppler-glib-dev
Descargamos el código fuente desde la web del proyecto. Creamos una carpeta “build” entramos en ella, compilamos e instalamos:
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ../
$ make
$ sudo make install
Y ahora deberíamos tener instalada la aplicación. Para invocarla se puede hacer desde consola o añadiendo el comando en las propiedades de los ficheros pdf en Nautilus.
Genial aplicación. No me la tiro porque es físicamente imposible 
.
16
sep
11
Compilando r8s en Ubuntu 8.04
No te preocupes, no has retrocedido 3 años en el tiempo. Este tutorial sirve para compilar un software de datación de filogenias llamado r8s. Hay que decir que la última versión 1.71 fue lanzada como en 2006 y que los compiladores que requiere están obsoletos y no se encuentran para versiones recientes, al menos, para Debian/Ubuntu. Por este motivo, probé a compilar en una versión antigua de Ubuntu, la 8.04 LTS “Hardy Heron”. Me bajé la imagen ISO de la distribución y la instalé en VirtualBox. Una vez dentro de Ubuntu 8.04 me descargué el código de r8s v1.71. Con esto sobre el escritorio, comienza el manual:
1. Instalar el paquete “atool” y descomprimir el fichero:
$ sudo aptitude install atool
$ aunpack r8s1.7.dist.tar.Z
2. Instalamos compiladores de Fortran. No sé cuáles de ellos son estrictamente necesarios, en mi caso instalé los siguientes paquetes:
$ sudo aptitude install libg2c0-dev cfortran fortran77-compiler fortran95-compiler g77
3. En la carpeta que anteriormente descomprimimos, nos dirigimos a el subdirectorio “src” y compilamos:
$ cd r8s1.71/src
$ make
Si no da ningún mensaje de error, debería de estar compilado. Para comprobar que el proceso ha transcurrido correctamente, podemos ejecutar r8s:
$ ./r8s
Y debería de aparecernos un prompt consistente en “r8s>”.
Bueno, ahora queda entender cómo funciona. pero eso ya será en otro episodio.
Xargs es un comando de tremenda utilidad que toma la salida de un comando como entrada para otro.
Concretamente, lo he utilizado para copiar una serie de ficheros que encontraba con el comando “find” a otro directorio de la siguiente manera:
$ find /home/yo/data -type f -name "*.fasta" -print0 | xargs -0 -r -I file cp -v -p file --target-directory=/directorio/de/llegada
Más información | Xargs en Wikipedia
La informática tiene sus misterios, o tal vez yo soy lo suficientemente avispado como para escudriñar hechos que aparentemente no tienen lógica. Resulta que tras correr una larga simulación para realizar una inferencia filogenética bayesiana con MrBayes, el software era incapaz de realizar la filogenia consenso con la misma orden que comúnmente he ido utilizando desde que aprendí a correr el programa.
Buscando soluciones, me topé con DendroPy, una librería escrita en Python para análisis filogenético.
Para instalarlo, puedes utilizar uno de estos dos comandos.
$ sudo pip install dendropy
con utilizando setuptools:
$ sudo easy_install -U dendropy
Si todo ha marchado correctamente, podremos utilizar SumTrees, el programa de la librería apropiado para realizar una filogenia consenso con los resultados de MrBayes.
Por ejemplo, para tener un resumen de la probabilidad posterior en la filogenia, la línea sería esta:
$ sumtrees.py --min-clade-freq=0.95 --burnin=200 --support-as-labels --output=result.tre treefile1.tre treefile2.tre treefile3.tre
Gracias a esto logré aprovechar ese análisis. Siempre Python.
Explico aquí brevemente cómo instalar software para que sea ejecutado fácilmente desde la consola así:
$ nombredelprograma
Concretamente lo he probado con FigTree un programa escrito en Java (ya, conozco de qué va este lenguaje, pero es un software aceptable), aunque debería funcionar para ejecutar cualquier orden escrita en un script. Descargamos un fichero zip que descomprimimos en /home/periquillo/phylo/figtree.
En primer lugar creamos una carpeta “bin” en nuestro home:
$ mkdir ~/bin
Ahora creamos (si no lo está) un fichero ~/.profile y añadimos una línea y hacemos que el sistema lo reconozca:
$ vim ~/.profile
PATH="${HOME}/bin:${PATH}"
$ . ~/.profile
Ahora nos dirigimos a la carpeta antes descomprimida y entramos en la carpeta “bin”. Seguidamente copiamos el fichero que contiene en nuestra carpeta “~/bin”
$ cp ~/figtree/bin/figtree ~/bin
Abrimos el fichero con un editor de texto y modificamos la línea para que quede así:
java -Xms64m -Xmx512m -jar ~/phyl/figtree/lib/figtree.jar $*
Y ya debe de estar listo. Ahora cuando escribimos en consola “figtree” se abrirá el programa. Si no lo hace podemos intentar repetir “. ~/.profile”.
Espero que os sirva de ayuda. Hasta el próximo post.
Llevaba tiempo buscando alguna manera de introducir secuencias en formato abi en Biopython. Este formato contiene las lecturas del secuenciador así que no solo tenemos la información de la secuencia sino de la calidad o el nivel de confianza de dada una de las bases secuenciadas.
El módulo de Biopython se llama Abifpy y está disponible para descargar libremente desde el Github del autor. Una manera de instalarlo es introducir la ruta del módulo en el fichero ~/.bashrc:
# Add custom Python modules to the Python path.
PYTHONPATH=$PYTHONPATH:~/abifpy
PYTHONPATH=$PYTHONPATH:~/usr/lib/python2.6/site-packages
export PYTHONPATH
Ahora al iniciar Python deberíamos tener el módulo operativo. La forma de uso es muy sencilla:
$ python
>>> import abifpy
>>> secuencia = abifpy.Trace(“file.ab11″) # abrir fichero
>>> secuencia = abifpy.Trace(“file.ab1″, trimming=True) # abrir fichero y quitar los extremos de la secuencia, de menor calidad
>>> secuencia.seq # ver secuencia
>>> secuencia.qualVal # ver valores de calidad de cada secuencia
>>> secuencia.name # nombre de la secuencia
Fácil, ¿verdad? Pues tan más útil resulta.
Una de las primeras herramientas bioinformáticas que aprendemos a usar es BLAST. Es un algoritmo que realiza comparaciones de una secuencia problema con una base de datos y nos devuelve como salida un alineamiento local de aquellas secuencias de la base de datos que presentan mayor similitud con la problema.
Muchos de vosotros habréis ejecutado BLAST desde la página de NCBI, enfrentando vuestra secuencia contra la base de datos de alguno de los organismo modelo más estudiados en genética o, si como yo estudiáis bichos raros, contra alguna genérica. También existen otras vías para ejecutar en remoto estas BLAST contra estas bases de datos fuera del navegador como, por ejemplo, instalando BLAST en local o con BioPython.
Pues bien, podemos ejecutar localmente BLAST de manera simple con una base de datos propia. Para ello, necesitamos instalar BLAST. En mi caso los he instalado desde los repositorios de Bio-Linux:
$ sudo aptitude install bio-linux-blast bio-linux-blast+
Seguidamente, creamos nuestra base de datos a partir de un fichero con secuencias en formato FASTA de la siguiente manera:
$ formatdb -i grasshoppers.fasta -p F -n ghoppers
Y una vez creada la base de datos, ejecutamos BLAST para que nos devuelva la salida en HTML:
$ blastall -p blastn -d ghoppers -i miseq.fasta -T -o output.html
Esta orden nos generará un fichero HTML con las puntuaciones y los alineamientos que podemos abrir con nuestro navegador preferido.
Y esto es todo, espero que haya sido de vuestro interés.
Más información | Bio-Linux
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