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A SARS-CoV-2 Variants Database online

SaVaDB

A SARS-CoV-2 Variants Database online

部署

1. 前端

由于SaVaDB使用动态路由，无法打包成静态网站，因此需要在npm中启动。
在SaVaDB前端目录(/Frontend/sava_frontend)处执行如下代码；运行前需要确认node.js及其相关依赖已安装。

npm start

环境变量配置

由于我没有公网IP，SaVaDB的前后端服务器在局域网中交换信息。后端服务器地址在/Frontend/sava_frontend/src/utils/Requester.js中指定，默认为192.168.0.103:8080，可以替换为部署时的后端服务器地址。

2. 数据库

0. 配置前需要先安装MySQL或者mariaDB；
1. 接着创建sava数据库；
2. 使用拥有sava数据库完全访问权限的用户执行schema.sql脚本

3. 后端

使用如下代码启动后端。启动前需要Java环境。jar文件需要自行编译

java -jar Backend-1.0.0.jar -spring.config.location=application.yaml

环境变量配置

后端相关的配置项均在jar文件同目录的application.yaml中。

键	含义
spring.datasource.username	MySQL(mariaDB)中拥有sava数据库完全访问权限的用户
spring.datasource.password	上述用户的密码
seq_file_info.comp_result_dir	存放匹配结果的目录路径
seq_file_info.comp_exe_path	Cuda匹配程序的路径
seq_file_info.ref_seq_dir	存放参考序列的目录路径

4. 数据爬取

4.1 疫情统计数据爬取

运行/DataMan/DailyDataImport/importDailyToDB.py脚本可以自动爬取、清洗并入库。

4.2 变种参考序列爬取

1. 先从NBCI下载包含所有变种序列信息的sequences.csv文件，将其放置于/DataMan/SequenceSpider目录下；
2. 编译并运行SummaryCleaner.cpp；
3. 运行spider.py爬取所有参考序列；
4. 运行seqFileToDB.py，将参考序列的信息存入数据库

4.3 变种血统关系爬取

运行/DataMan/LineageToDB/LineageToDB.py脚本可以自动爬取数据并清洗入库。由于源网站一直在变动，可能需要人工的介入。

4.4 变种统计数据获取

1. 将“变种参考序列爬取”中取得的sequences.csv文件移动一份到/DataMan/VariantCounter目录；
2. 编译并运行Counter.cpp，得到countResult.csv；
3. 运行commitToDB.py，将数据导入数据库。