Fragmented MP4 vs. MPEG2-TS

最新推荐文章于 2025-01-24 10:53:33 发布
转载 最新推荐文章于 2025-01-24 10:53:33 发布 · 1.9k 阅读 · 0
文章标签：

#microsoft #adobe #apple #file #blog

本文比较了Microsoft Smooth Streaming和Adobe HTTP Dynamic Streaming使用的Fragmented MP4文件格式与Apple HLS采用的MPEG2-TS格式。详细探讨了Fragmented MP4为何在HTTP自适应流媒体中被认为是更优的选择。

原文链接：http://blogs.iis.net/samzhang/archive/2011/12/02/fragmented-mp4-vs-mpeg2-ts.aspx

Today there are a few popular HTTP adaptive streaming solutions in the industry including Microsoft Smooth Streaming, Adobe HTTP Dynamic Streaming and Apple HTTP Live Streaming (HLS). One important difference among these solutions is the file format that’s being used. More specifically, both Microsoft Smooth Streaming and Adobe HTTP Dynamic Streaming use Fragmented MP4 file format while Apple HLS uses MPEG2-TS.

Very recently, a white paper was published by Tim Siglin, a well-known digital media consultant and writer with Transitions, Inc., that compares these two file formats and discusses in detail about why Fragment MP4 is a superior format than MPEG2-TS for HTTP adaptive streaming. Microsoft and Adobe also have jointly contributed to this white paper. Read from the links below if you’re interested:

The white paper

Tim Siglin’s blog

Microsoft’s blog

Adobe’s blog


MP4 与Fragmented MP4 (fMP4)的区别
m0_72030584的博客
01-08 1084
本文讲解MP4 和 Fragmented MP4 (fMP4) 是两种常见的视频格式的区别
自适应流媒体传输（三）——和TS格式说再见
张晖的专栏
01-18 1万+
如果你读过MPEG-DASH(23009 - Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)的spec，一定能感觉到整个标准对fMP4这种格式的强烈倾向性。HLS倒是一直喜欢和TS打交道，不过在最新的标准中，也加入了对fMP4的支持。大家可能会有疑惑，好好的TS格式已经用了有20年了，这些新时代下的streaming协议干嘛还要搞一个新格式来用呢？本文就来简单介绍一下fm
Fragmented MP4文件格式
热门推荐
瑜媛的专栏
07-10 1万+
上面两张图片来自http://alexzambelli.com/blog/2009/02/10/smooth-streaming-architecture
java h264 mp4_.h264视频格式转换为MP4
weixin_30499557的博客
02-16 1187
\builddef.lst;\com\coremedia\iso\AbstractBoxParser$1.class;\com\coremedia\iso\AbstractBoxParser.class;\com\coremedia\iso\Ascii.class;\com\coremedia\iso\boxes\AbstractMediaHeaderBox.class;\com\coremedi...
纯JAVA实现MP4文件边下载边播放,论坛唯一解决方案,附带mp4info小工具
chenjin_csdn的博客
01-24 1035
纯JAVA实现MP4文件边下载边播放,论坛唯一解决方案,附带mp4info小工具
流媒体协议初探（MPEG2-TS、RTSP、RTP、RTCP、SDP、RTMP、HLS、HDS、HSS、MPEG-DASH）
hanhan的博客
06-26 6136
流媒体技术需要解决的问题：1.允许客户端在不下载完整文件的时候即可以开始播放视频；2.允许客户端从完整内容的任何位置开始播放（不包括视频直播）；3.针对视频直播，允许客户端从任意时间开始观看频道内容；4.允许在客户的带宽条件和客户端的硬件条件下播放；5.提供相对平稳的传输速度，以便用户基本流畅地完成播放。并伴随两个衍生技术：1.支持CDN传输，以提供服务扩展能力和较好的用户访问质量。2.支持视频内容的加密，避免版权内容被人依靠复制传播牟利设计流媒体网络协议需要注意的问题：1、协议应对传输的音视频格式进行规约
ts流比fmp4流效率低
10-28
我们正在讨论TS流（MPEG2-TS）相比fMP4（Fragmented MP4）效率低的原因。根据引用[1][2][3][4]提供的信息，我们可以从多个角度来分析这个问题。 ### 1. **封装格式的结构差异** - **TS流**：采用MPEG-2 Transport ...
网易视频云：流媒体服务器原理和架构解析.docx
11-21
例如，HTTP Live Streaming (HLS)通过将MPEG2-TS文件切片，而Fragmented MP4则在文件内部进行逻辑分割，被Microsoft Smooth Streaming和Adobe HTTP Dynamic Streaming所采纳。 2. 流媒体封装格式： FLV和F4V是...
网易视频云：流媒体服务器原理和架构解析.docx编程资料
04-09
2. **逻辑分段**：通过使用Fragmented MP4文件格式，在文件内部实现逻辑上的分割，但视频文件本身仍然是完整的。这种方式被Microsoft Smooth Streaming和Adobe HTTP Dynamic Streaming所采用。 #### 二、流媒体传输...
Fragmented MP4方案的优势
瑜媛的专栏
07-04 7551
待续
mpeg2-ts格式解析
创造晴天的博客
06-16 2493
首先，ts主要是用于dvb的传输，ts可以理解成一种传输上的协议，要不怎么叫transport-stream，但是也可以理解成一种封装格式。 不管是ts文件，还是ts实时流，都可以这样来看，它由N个独立的packet构成，每个大小188Bytes。 每个packet都由两部分构成，header和data，header描述了一些关于这个packet的信息，而data就是这个packet所携带的音
ffmpeg 转换x264到Fragmented MP4
lilihli的专栏
02-15 5014
ffmpeg -re -i d:\test.264 -g 52 -acodec libvo_aacenc -ab 64k -vcodec libx264 -vb 448k -f mp4 -movflags frag_keyframe+empty_moov d:\output.mp4 frag_keyframe 导致碎片输出，empty_moov将导致输出100％分段; 没有这个，第一个片段将被多
FFmpeg 命令行和API方式转换rtsp或264成Fragmented MP4
RzzZ的博客
07-19 7606
FMP4概念 fmp4，是适应于现代浏览器的一种流媒体格式。 和mp4格式不同的是，以往的mp4格式化也分为header信息和payload信息，一个大的mp4就会有一个很大的头信息，不适合与现在的网络环境。所以新的fmp4格式就出现了，fmp4格式有一个带了metadata的头片段，及后面一序列的fragment，每个fragment都有各自的header信息，这样就把header信息也分成了一...
MPEG-2 TS学习（一）MPEG-2 TS格式解析
NB_vol_1的专栏
02-26 1万+
MPEG-2 TS格式解析 ts文件格式解析 TS文件格式详解 白话浅谈MPEG2-TS之demux TS文件解析流程 TS流的解码过程-ES-PES-DTS-PTS-PCR MPEG-2 TS码流分析 本文来自上面几篇文章的整理分析 TS和FLV不同 TS流是由连续的TS传输包构成的 每一个TS包的长度固定是188字节，TS
公开rtsp流媒体测试地址
瑜媛的专栏
03-23 1万+
转载自：http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8677022 1、rtsp://218.204.223.237:554/live/1/0547424F573B085C/gsfp90ef4k0a6iap.sdp 2、rtsp://218.204.223.237:554/live/1/66251FC11353191F/e7ooqwcf
Mpeg2——TS简单分析
积累与分享
01-12 2161
<br /><br />分析一个传输包的结构<br />Transport Stream Packet的格式：一个MPEG-2传输包的大小是188bytes，其中包括四个bytes的header和紧跟其后的adaptation field。传输流包的数据结构时间关系我懒得画出来了，它的头通常有个十六进制值为47的8位的sync_byte，接着有2位indicator和1位优先级，似乎一直是010，再加上13位的PID，加起来就是16位，所以在DVB里面通常找4740XX，而XX就能识别是什么表格。<br /
/public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb10.2024-01-08.tar.gz /public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb12.2025-07-01.tar.gz /public1/home/scb3201/db/eukaryota_odb10.2024-01-08.tar.gz 如果我要更换这些数据库呢，该怎么弄，还有转录组和注释基因的？
最新发布
11-25
<think> 我们允许用户通过命令行参数指定数据库，同时支持基因组和转录组模式。 我们将修改参数配置部分，允许用户通过`--lineage`指定数据库的路径（可以是压缩包或已解压目录），并自动处理。 同时，我们将支持两种模式：基因组（genome）和转录组（tran）（注意BUSCO中转录组模式对应`--mode transcriptome`，但用户输入我们简化为tran，内部转换） 另外，对于注释基因（通常是蛋白质序列）的评估，我们可以使用蛋白质模式（`--mode proteins`），用户输入为`proteins`。 修改点： 1. 在参数解析部分增加`--lineage`和`--mode`选项，其中`--mode`可以是`genome`（对应BUSCO的genome）、`tran`（对应BUSCO的transcriptome）或`proteins`（对应BUSCO的proteins）。 2. 数据库处理：如果提供的是压缩包，则解压到临时目录；如果提供的是目录，则直接使用（注意作业结束后如果是临时解压的要删除）。 3. 根据不同的模式调整BUSCO命令。 修改后的脚本将具有以下灵活性： - 支持多个数据库（通过路径指定） - 支持三种评估模式（基因组、转录组、蛋白质） 我们将重构脚本，使其成为通用版本。 注意：对于蛋白质模式，不需要基因预测工具，因此可以跳过相关设置。 以下是修改后的脚本： </think># BUSCO数据库灵活配置与多模式评估脚本 以下是一个支持多种数据库和评估模式(基因组/转录组/蛋白质)的增强版BUSCO评估脚本： ```bash #!/bin/bash #SBATCH -p amd_256 #SBATCH -N 1 #SBATCH -n 24 #SBATCH -t 8:00:00 #SBATCH --mem=32G #SBATCH -J busco_eval #SBATCH -o /public1/home/scb3201/rawdata/BUSCO/logs/%j_busco.out #SBATCH -e /public1/home/scb3201/rawdata/BUSCO/logs/%j_busco.err ########################################################## # 1. 参数配置 - 支持灵活指定数据库和评估模式 ########################################################## # 默认参数 DEFAULT_LINEAGE="eukaryota_odb10" DEFAULT_MODE="genome" DB_ROOT="/public1/home/scb3201/db" INPUT_FILE="/public1/home/scb3201/results/genome/Medaka/genome.nextpolish.medaka.fasta" OUTPUT_DIR="/public1/home/scb3201/results/genome/busco" # 解析命令行参数 while [[ $# -gt 0 ]]; do case "$1" in --input=*) INPUT_FILE="${1#*=}" shift ;; --lineage=*) LINEAGE="${1#*=}" shift ;; --mode=*) MODE="${1#*=}" shift ;; --output-dir=*) OUTPUT_DIR="${1#*=}" shift ;; *) echo "未知参数: $1" exit 1 ;; esac done # 设置默认值（如果未指定） : ${LINEAGE:=${DEFAULT_LINEAGE}} : ${MODE:=${DEFAULT_MODE}} # 验证评估模式 VALID_MODES=("genome" "tran" "proteins") if [[ ! " ${VALID_MODES[@]} " =~ " ${MODE} " ]]; then echo "错误: 无效评估模式 '${MODE}'" echo "可用模式: genome, tran, proteins" exit 1 fi # 根据模式设置输出名称前缀 OUTPUT_NAME="${MODE}_${LINEAGE}" ########################################################## # 2. 数据库选择与处理 ########################################################## # 支持的数据库列表 declare -A AVAILABLE_DBS=( ["eukaryota_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/eukaryota_odb10.2024-01-08.tar.gz" ["arthropoda_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb10.2024-01-08.tar.gz" ["arthropoda_odb12"]="/public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb12.2025-07-01.tar.gz" ) # 检查数据库是否存在 if [[ -z "${AVAILABLE_DBS[$LINEAGE]}" ]]; then echo "错误: 未找到数据库 '${LINEAGE}'" echo "可用数据库:" for db in "${!AVAILABLE_DBS[@]}"; do echo " - $db" done exit 1 fi DB_SOURCE="${AVAILABLE_DBS[$LINEAGE]}" DB_TEMP="/public1/home/scb3201/db/tmp/${LINEAGE}_${SLURM_JOB_ID}" echo "===== 数据库配置 =====" echo "选择的数据库: ${LINEAGE}" echo "源文件路径: ${DB_SOURCE}" ########################################################## # 3. 环境配置与工具验证 ########################################################## echo "===== 初始化环境 =====" # 创建必要目录 mkdir -p /public1/home/scb3201/rawdata/BUSCO/logs mkdir -p "${OUTPUT_DIR}" mkdir -p "${DB_TEMP}" # 激活conda环境 source ~/.bashrc conda activate leech_genome || { echo "错误: 无法激活leech_genome环境" exit 1 } # 根据模式验证必要工具 echo "===== 工具验证 =====" case "${MODE}" in "genome") required_tools=("busco" "hmmscan" "augustus" "metaeuk") ;; "tran") required_tools=("busco" "hmmscan" "blastp") ;; "proteins") required_tools=("busco" "hmmscan") ;; esac missing_tools=() for tool in "${required_tools[@]}"; do if ! which $tool &amp;>/dev/null; then missing_tools+=($tool) echo " ✘ $tool 未安装" else version=$($tool --version 2>&amp;1 | head -n1 | awk '{print $NF}') echo " ✓ $tool: $version" fi done if [ ${#missing_tools[@]} -gt 0 ]; then echo "错误: 缺少必要工具: ${missing_tools[*]}" exit 1 fi ########################################################## # 4. 数据库准备 ########################################################## echo "===== 数据库准备 =====" # 解压数据库到临时目录 echo "正在解压数据库..." if [[ "${DB_SOURCE}" == *.tar.gz ]]; then tar -xzf "${DB_SOURCE}" -C "${DB_TEMP}" --strip-components=1 else # 如果是目录，直接创建符号链接 ln -s "${DB_SOURCE}" "${DB_TEMP}" fi # 验证数据库完整性 echo "验证数据库文件..." required_db_files=("ancestral_variants" "dataset.cfg" "hmms" "scores_cutoff") for db_file in "${required_db_files[@]}"; do if [ ! -e "${DB_TEMP}/${db_file}" ]; then echo "错误: 数据库文件缺失 - ${db_file}" exit 1 fi done echo "数据库验证通过: $(du -sh ${DB_TEMP})" ########################################################## # 5. 输入文件验证 ########################################################## echo "===== 输入验证 =====" # 检查输入文件是否存在 if [ ! -f "${INPUT_FILE}" ]; then echo "错误：输入文件不存在！路径：${INPUT_FILE}" exit 1 fi # 获取文件信息 file_size=$(du -h "${INPUT_FILE}" | awk '{print $1}') seq_count=$(grep -c "^>" "${INPUT_FILE}") # 检查FASTA格式有效性 if ! grep -q "^>" "${INPUT_FILE}"; then echo "错误: 文件缺少FASTA头部标识符(>)" exit 1 fi # 对于蛋白质模式，检查序列是否为氨基酸 if [[ "${MODE}" == "proteins" ]]; then echo "验证蛋白质序列..." if grep -v "^>" "${INPUT_FILE}" | grep -q "[^ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY]"; then echo "警告: 序列包含非标准氨基酸字符，可能是核酸序列" fi fi echo "输入文件验证通过:" echo " - 文件大小: ${file_size}" echo " - 序列数量: ${seq_count}" ########################################################## # 6. 运行BUSCO评估 ########################################################## echo "===== 开始BUSCO评估 =====" echo "启动时间: $(date)" echo "评估模式: ${MODE}" echo "使用线程: ${SLURM_NTASKS}" # 核心BUSCO命令 busco_cmd=( busco --in "${INPUT_FILE}" --lineage_dataset "${DB_TEMP}" --out "${OUTPUT_NAME}" --mode "${MODE}" --cpu "${SLURM_NTASKS}" --evalue "1e-03" --out_path "${OUTPUT_DIR}" --force ) # 添加模式特定参数 case "${MODE}" in "genome") busco_cmd+=(--metaeuk_parameters="--disk-space-limit=20G") ;; "tran") busco_cmd+=(--long) ;; esac echo "执行命令: ${busco_cmd[*]}" "${busco_cmd[@]}" BUSCO_EXIT_CODE=$? echo "结束时间: $(date)" echo "BUSCO退出代码: ${BUSCO_EXIT_CODE}" ########################################################## # 7. 结果处理与清理 ########################################################## echo "===== 结果处理 =====" # 确定结果摘要文件 DATASET_VERSION=$(basename "${DB_SOURCE}" | grep -oP 'odb\d+') SUMMARY_FILE="${OUTPUT_DIR}/${OUTPUT_NAME}/short_summary.specific.${DATASET_VERSION}.${OUTPUT_NAME}.txt" # 检查评估是否成功 if [ ${BUSCO_EXIT_CODE} -ne 0 ] || [ ! -f "${SUMMARY_FILE}" ]; then echo "错误：BUSCO评估失败！" # 提取错误信息 log_file="${OUTPUT_DIR}/${OUTPUT_NAME}/logs/run_${DATASET_VERSION}/busco.log" if [ -f "${log_file}" ]; then echo "===== 最后20行日志 =====" tail -n 20 "${log_file}" fi exit 1 fi # 提取关键指标 echo -e "\n===== BUSCO评估核心指标 =====" grep -E "Complete|Duplicated|Missing|Fragmented|Total BUSCO" "${SUMMARY_FILE}" # 结果归档 echo -e "\n===== 结果归档 =====" result_archive="${OUTPUT_DIR}/${OUTPUT_NAME}_results.tar.gz" # 根据模式确定要归档的文件 case "${MODE}" in "genome") result_files=( "short_summary.*.txt" "full_table.tsv" "missing_buscos_list.tsv" "scaffold_composition.txt" ) ;; "tran"|"proteins") result_files=( "short_summary.*.txt" "full_table.tsv" "missing_buscos_list.tsv" ) ;; esac # 创建归档文件 tar -czvf "${result_archive}" \ -C "${OUTPUT_DIR}" \ "${OUTPUT_NAME}/logs" \ $(for pattern in "${result_files[@]}"; do echo "${OUTPUT_NAME}/${pattern}" done) echo "结果已归档至: ${result_archive}" # 清理临时数据库 echo "清理临时数据库..." rm -rf "${DB_TEMP}" echo "临时数据库已删除" # 生成最终报告 echo -e "\n===== BUSCO评估完成 =====" echo "核心结果文件: ${SUMMARY_FILE}" echo "完整结果目录: ${OUTPUT_DIR}/${OUTPUT_NAME}" exit ${BUSCO_EXIT_CODE} ``` ## 脚本功能详解 ### 1. 灵活的数据库管理 ```bash # 支持的数据库映射 declare -A AVAILABLE_DBS=( ["eukaryota_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/eukaryota_odb10.2024-01-08.tar.gz" ["arthropoda_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb10.2024-01-08.tar.gz" ["arthropoda_odb12"]="/public1/home/scb3201/db/arthropoda_odb12.2025-07-01.tar.gz" ) ``` - 使用关联数组管理数据库路径 - 自动检测数据库文件类型（压缩包或目录） - 支持不同版本的数据库（如odb10和odb12） ### 2. 多模式评估支持 ```bash # 模式特定工具验证 case "${MODE}" in "genome") required_tools=("busco" "hmmscan" "augustus" "metaeuk") ;; "tran") required_tools=("busco" "hmmscan" "blastp") ;; "proteins") required_tools=("busco" "hmmscan") ;; esac ``` - 基因组模式：使用Metaeuk进行基因预测 - 转录组模式：使用BLAST进行序列比对 - 蛋白质模式：直接评估蛋白质序列 ### 3. 蛋白质序列验证 ```bash # 对于蛋白质模式，检查序列是否为氨基酸 if [[ "${MODE}" == "proteins" ]]; then if grep -v "^>" "${INPUT_FILE}" | grep -q "[^ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY]"; then echo "警告: 序列包含非标准氨基酸字符，可能是核酸序列" fi fi ``` - 检测非标准氨基酸字符 - 提供警告信息防止误用核酸序列 ### 4. 动态结果处理 ```bash # 根据模式确定要归档的文件 case "${MODE}" in "genome") result_files=( "short_summary.*.txt" "full_table.tsv" "missing_buscos_list.tsv" "scaffold_composition.txt" ) ;; "tran"|"proteins") result_files=( "short_summary.*.txt" "full_table.tsv" "missing_buscos_list.tsv" ) ;; esac ``` - 不同评估模式产生的结果文件不同 - 自动识别并归档相关文件 - 保留完整的日志目录 ## 使用指南 ### 基本用法 ```bash # 使用默认参数评估基因组 sbatch busco_eval.sh # 评估转录组使用节肢动物数据库 sbatch busco_eval.sh \ --input=/path/to/transcriptome.fasta \ --mode=tran \ --lineage=arthropoda_odb10 # 评估蛋白质序列使用真核数据库 sbatch busco_eval.sh \ --input=/path/to/proteins.faa \ --mode=proteins \ --lineage=eukaryota_odb10 ``` ### 数据库扩展 要添加新数据库，只需更新脚本中的`AVAILABLE_DBS`数组： ```bash declare -A AVAILABLE_DBS=( ["eukaryota_odb10"]="..." ["arthropoda_odb10"]="..." ["arthropoda_odb12"]="..." # 添加新数据库 ["metazoa_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/metazoa_odb10.tar.gz" ["fungi_odb10"]="/public1/home/scb3201/db/fungi_odb10.tar.gz" ) ``` ### 多数据库批量评估脚本 ```bash #!/bin/bash # multi_busco.sh - 批量运行多种数据库的评估 # 输入文件 INPUT="/public1/home/scb3201/results/genome/Medaka/genome.nextpolish.medaka.fasta" # 数据库列表 DATABASES=("eukaryota_odb10" "arthropoda_odb10" "metazoa_odb10") # 评估模式 MODE="genome" # 为每个数据库提交作业 for db in "${DATABASES[@]}"; do sbatch busco_eval.sh \ --input="${INPUT}" \ --mode="${MODE}" \ --lineage="${db}" \ --output-dir="/public1/home/scb3201/results/busco_multi" done echo "已提交 ${#DATABASES[@]} 个BUSCO评估作业" ``` ## 高级功能：数据库管理器 添加以下数据库管理脚本，支持数据库的自动下载和更新： ```bash #!/bin/bash # busco_db_manager.sh - BUSCO数据库管理工具 DB_ROOT="/public1/home/scb3201/db" ODB_VERSIONS=("10" "12") function show_help { echo "BUSCO数据库管理工具" echo "用法: $0 [命令] [选项]" echo "" echo "命令:" echo " list : 列出可用数据库" echo " download <db> : 下载指定数据库" echo " update : 更新所有已安装数据库" echo " clean : 清理临时文件" echo "" echo "示例:" echo " $0 list" echo " $0 download arthropoda_odb10" } function list_databases { echo "可用数据库列表:" echo "-----------------------------------------------" printf "%-20s %-10s %-10s\n" "数据库名称" "ODB版本" "状态" echo "-----------------------------------------------" for version in "${ODB_VERSIONS[@]}"; do # 获取可用数据库列表 available_dbs=$(wget -qO- https://busco-data.ezlab.org/v${version}/datasets/ | grep -oP 'href="\K[^"]+_odb${version}.tar.gz' | sed 's/.tar.gz//') for db in $available_dbs; do local status="未安装" if [ -f "${DB_ROOT}/${db}.tar.gz" ]; then status="已安装" fi printf "%-20s %-10s %-10s\n" "$db" "v$version" "$status" done done } function download_database { local db_name=$1 local found=0 for version in "${ODB_VERSIONS[@]}"; do if [[ "$db_name" == *"_odb${version}" ]]; then found=1 break fi done if [ $found -eq 0 ]; then echo "错误: 无效的数据库名称格式" echo "数据库名称应以 _odb[版本号] 结尾 (如: arthropoda_odb10)" return 1 fi local download_url="https://busco-data.ezlab.org/v${version}/datasets/${db_name}.tar.gz" local output_file="${DB_ROOT}/${db_name}.tar.gz" echo "下载数据库: ${db_name}" echo "URL: ${download_url}" mkdir -p "${DB_ROOT}" wget -O "${output_file}" "${download_url}" if [ $? -eq 0 ]; then echo "下载成功: ${output_file}" echo "文件大小: $(du -h ${output_file} | awk '{print $1}')" else echo "下载失败" rm -f "${output_file}" fi } function update_databases { echo "检查数据库更新..." for db_file in "${DB_ROOT}"/*_odb*.tar.gz; do if [ -f "$db_file" ]; then db_name=$(basename "$db_file" .tar.gz) version=$(echo "$db_name" | grep -oP 'odb\K\d+') remote_url="https://busco-data.ezlab.org/v${version}/datasets/${db_name}.tar.gz" # 获取远程文件大小 remote_size=$(wget --spider "$remote_url" 2>&amp;1 | grep Length | awk '{print $2}') local_size=$(stat -c%s "$db_file") if [ "$remote_size" != "$local_size" ]; then echo "发现更新: ${db_name}" echo "本地大小: ${local_size}, 远程大小: ${remote_size}" download_database "$db_name" else echo "数据库已是最新: ${db_name}" fi fi done } function clean_tmp { echo "清理临时文件..." find "${DB_ROOT}/tmp" -type d -mtime +7 -exec rm -rf {} + echo "完成" } # 主程序 case "$1" in list) list_databases ;; download) if [ -z "$2" ]; then echo "错误: 请指定数据库名称" show_help exit 1 fi download_database "$2" ;; update) update_databases ;; clean) clean_tmp ;; *) show_help ;; esac ``` ### 数据库管理器使用示例 ```bash # 列出可用数据库 ./busco_db_manager.sh list # 下载节肢动物数据库 ./busco_db_manager.sh download arthropoda_odb10 # 更新所有数据库 ./busco_db_manager.sh update # 清理7天前的临时文件 ./busco_db_manager.sh clean ``` ## 结果解读指南 不同评估模式的指标解读： ### 基因组模式 ``` C:95.2%[S:93.1%,D:2.1%],F:2.3%,M:2.5%,n:1013 ``` - **C**: 完整BUSCOs比例 - **S**: 单拷贝完整BUSCOs比例 - **D**: 多拷贝完整BUSCOs比例 - **F**: 碎片化BUSCOs比例 - **M**: 缺失BUSCOs比例 - **n**: 评估的BUSCO总数 ### 转录组/蛋白质模式 ``` C:97.8%,F:1.2%,M:1.0%,n:956 ``` - **C**: 完整BUSCOs比例 - **F**: 碎片化BUSCOs比例 - **M**: 缺失BUSCOs比例 - **n**: 评估的BUSCO总数
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值