RepeatModeler2.0安装及使用

RepeatModeler已更新，拥有了一些新的功能，可以识别LTR的结构
在基因组注释中第一步就是重复序列的屏蔽，目前常用的从头注释pipeline就是RepeatModeler + RepeatMasker。
RepeatModeler的依赖工具可以conda安装或者手动安装，推荐conda
1、RepeatMasker、TRF、RMblast
在正式安装RepeatModeler主程序之前，需要提前配置好其依赖的工具。
见前文(RepeatMasker的安装与使用）(https://www.jianshu.com/p/ffdbedae80fa)。

2、RECON（从头预测功能实现的核心组件）

conda install RECON　　　　#自动配置在conda环境中

3、RepeatScout（从头预测功能实现的核心组件）

conda install RepeatScout

4、可选软件，运行LTR结构搜索必须软件，也可以不安装
LtrHarvest（是GenomeTools套件的一部分，安装genometools即可。）
MAFFT

conda install genometools-genometools
conda install -c bioconda mafft

Ltr_retriever，解压即可使用

https://github.com/oushujun/LTR_retriever/archive/master.zip
unzip LTR_retriever-master

CD-HIT和Ninja，解压后编译一下就好了

wget https://github.com/weizhongli/cdhit/archive/master.zip
unzip cdhit-master.zip && cd cdhit-master/
sudo make

wget https://github.com/TravisWheelerLab/NINJA/archive/master.zip
unzip master.zip && cd NINJA/
sudo make

5、RepeatModeler
前面的工具配置好后，源码编译RepeatModeler，和RepeatMasker安装过程很像，需要一步步指定所依赖的环境。

#RepeatModeler
wget http://www.repeatmasker.org/RepeatModeler/RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
tar xzvf RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
 
cd RepeatModeler-2.0.1.tar.gz
chmod -R 755 *
perl ./configure

“./configure”执行后，根据提示信息一步步来。

首先是perl环境，推荐使用/usr/bin环境下的perl，即系统perl，使用conda中的perl后面总出问题。回车继续。
RepeatModeler安装路径，默认自动指定安装路径，回车继续。
指定RepeatMasker的安装路径，回车继续。
指定RECON的安装路径，回车继续。
指定RepeatScout的安装路径，回车继续。
指定NSEG的安装路径，回车继续。
指定TRF的安装路径（这个同时也是RepeatMasker安装必需的），回车继续。

最后是序列搜索引擎（这个同时也是RepeatMasker安装必需的），例如我们这里选择2，指定RMBlast主程序所在路径，回车返回主界面后，再选择3，就完成了。
你也可以指定多种序列搜索引擎后，再选择3，不过实际运行时，一次只能选择一种序列比对方式。

这时会有提示：
这个版本的RepeatModeler可以检测LTR的结构，是否配置，可以根据需要自行选择。若需要就按y，然后根据提示选择路径完成配置。

图1

这就完成RepeatModeler的安装。

终于把一些列的环境添加完了，最后配置环境变量。

#例如，我的RepeatModeler安装路径是在“/home/my/software/RepeatModeler-open-1.0.11”
export PATH=/home/my/software/RepeatModeler-2.0.1:$PATH
 
#这时候没啥问题的话应该可以看到帮助界面了
RepeatModeler -h

使用示例：

BuildDatabase -name human human_genomic.fa
RepeatModeler -pa 4 -database human -LTRStruct 
RepeatMasker -e rmblast -lib human-families.fa -pa 4 human_genomic.fa

后续结果跟RepeatModeler1.0的结果差不多
祝大家科研顺利！！！