在Snakemake规则中使用本地目录作为包装器 - 腾讯云开发者社区

通过 Snakemake，我们可以定义一系列任务以及这些任务之间的依赖关系，从而构建一个可重复、可维护和可扩展的工作流程。结合conda/mamba，它们很容易被扩展到服务器、集群、网格和云环境。...简单来说，它有以下优点：可读性强易移植模块化管理透明能生成流程图，看到每个过程可扩展可拓展的平台 2如何使用在 Snakemake 中，可以使用类似于 Python 的语法来描述任务和规则...，在rule的后面是规则的名称，输入输出和要运行的命令。...接下来，把ds1作为匹配项插入input中，即想要生成ds1_plot.pdf，需要ds1.csv，而ds1.csv已经存在于工作目录下了。...snakemake ds1_filtered_plot.pdf 按照入门演示的内容，它首先会从Snakefile中定义的规则中自上而下的进行匹配，这个时候将{dataset}匹配为ds1_filtered

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workflow03-用snakemake制作比对及变异查找流程

直接使用snakemake即可： snakemake -np mapped_reads/A.bam 同样，我们也可以在我们的规则中，使用通配符： rule bwa_map: input:...我们在snakemake 中使用的{sample}，实际上是创建的wildcards 对象的一个属性。因此在shell 中需要写为{wildcards.sample}。...3-编写target规则默认情况下，snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target，也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。...规则中书写的是output，则all 规则将孤立，错误的输出结果： $ snakemake -np Building DAG of jobs......-y pysam matplotlib bwa samtools bcftools snakemake graphviz 发现snakemake 也是可以直接在规则中整合使用的conda 环境的：

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一步到位-生信分析流程构建框架介绍

大部分时候，这样都会满足我们分析需求，但是其作为一个生信流程有着严重的缺点就是缺乏重入性（reentrancy），即当流程在运行过程中，很容易因为某些不知名的原因而发生中断，而普通的脚本流程只能是从头来过了...Make是最常用的软件编译器，作为一个1977年诞生的工具，其存在的年代确实有点久远了，但是其依然在科学计算流程管理文件转化中焕发了新生。...，自然也会有它的缺点： Make不能够在集群上的多个节点上分派任务进行平行化的运算，这就对于大型任务而言增加了用户的等待时间； Make的语法是限制一个通配符只能在一个规则里面使用，不同规则里面通配符不能互相识别...Implicit convention frameworks（基于Make的框架）这类框架最典型的例子是Nextflow、Snakemake，它们在保留了make一贯的隐式通配符的风格（即用rule中定义的通配符来实现上下游文件的依赖关系...Configuration-based frameworks 在这个框架中，任务之间的连接既不依赖于上下游的代码，也不依赖于文件命名规则，只仅仅需要配置文件的输入，通常这个配置文件的格式是XML、YAML

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workflow01-初探snakemake

这个规则让raw 文件夹中的测序数据作为输入，经过TrimmoMcAwesome处理后，输出到awesome 中。...写好了Snakefile 脚本，我们就可以在同一目录下执行： $ snakemake -np Building DAG of jobs......如果这样的话，岂不是每对测序数据，都需要专门写一个规则文件，使用echo 传递变量打印出来吗？但问题是，也不好修改规则啊。...因为此时，snakemake 成功地将我们指定的文件对应到了规则中的通配符位置。...这个过程总结如下：同样地，在命令行中我们也可以使用通配符： $ snakemake -np results/awesome/00{1..3}_R{1,2}.fq Building DAG of jobs

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Snakemake — 可重复数据分析框架

Snakemake的设计灵感来自于Makefile，但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的，使用Python语言进行工作流的定义，这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则...，可能会发生两个工作并行运行同一规则想要写入同一文件 3、在shell 命令中，我们可以将字符串分成多行，Python 会自动将它们连接成一行。...[0])] plt.hist(quals) plt.savefig(snakemake.output[0]) 测试流程是否能跑通 ## 在snakefile所在的目录下，执行以下命令 snakemake

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workflow04-用snakemake处理复杂命名

同样的，我们依然在目录中“生成”下列测序文件： mkdir -p data/raw_nasty_names for i in kcr-wiwa-885261-L002-HGGXXX_R1.fastq.gz...接下来，可以使用文件中的sample 列作为文件通配使用的名称。可是，该如何操作呢？...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...是使用wildcards对象进行传递的，因此在规则中我们直接使用的也是函数： import pandas as pd samples_table = pd.read_csv("samples.csv"...这种做法有两点好处：当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类；便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递上面的步骤提示我们，snakemake

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「Workshop」第七期：Snakemake 介绍

安装推荐使用conda创建python3环境安装 ❝conda install -c bioconda snakemake ❞ 命令与规则组成规则 rule test: input:...rule all 一个特殊的rule，只有输入文件，为最后的要输出的结果文件，如果一个snakemake中存在多个rule需要加上这个rule否则只会输出第一个rule的结果 params 指定运行程序的参数...samtools {params.samtools} -> {output}" YAML格式 http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/yaml.html 执行默认在当前目录下直接使用...提供 ❝--use-conda ❞ 解析rule中的conda规则 configfile: "samples.yaml" rule bwa: input: fa = "fastq...-q，在当前目录下运行(-cwd), 投递到指定的队列(-q) # --j N: 在每个集群中最多并行N核 ❞ Reference [1] snakemake文档: https://snakemake.readthedocs.io

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workflow05-snakemake的进阶操作一

同样，我们可以把线程的信息配置在规则中： rule bwa_map: input: "data/genome.fa", "data/samples/{sample...比如当bwa 规则调用了8个线程，snakemake 则会将剩下的线程分配给其他数据执行bwa 以外的线程消耗数目较少的任务。...2-配置文件我们可以在snakemake中，将使用的通配符或文件信息，写到config 文件中，并通过config访问： samples: A: data/samples/A.fastq...4-日志文件在shell 工作流中，我们会通过重定向，以将输出保存到文件中。snakemake 同样提供了选项。...会自动创建子目录，看着流程运转，目录里的文件填满，真舒服啊。

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一步一步用Snakemake搭建gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程

事情是这样的，前些天我在朋友圈发了一张图片： ?...准备工作正式开始前，你需要完成以下工作： 1、在linux环境下安装好了conda，并使用conda安装好了gatk4（4.1.6.0）、Snakemake（5.13.0）、trim-galore（0.6.5...Snakemake的使用 Snakemake是基于Python写的流程管理软件，我理解为一个框架。Snakemake的基本组成单位是rule，表示定义了一条规则。...这里需要注意：1、Snakemake会自动创建不存在的目录；2、如果shell命令没有定义输出文件，也可以不写output；3、这一步使用了{sample}这个参数，但实际上{sample}还没有定义，...另外，如果在shell中要使用这个参数，还需要加上wildcards，即{wildcards.sample}。

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宏转录组学习笔记（三）--通过脚本和snakemake实现自动化

使用nano（编辑器）编辑文件run-qc.sh，并将以下内容放在其中： cd ${PROJECT} mkdir -p quality cd quality ln -s .....好吧，请注意，quality目录是在脚本开始创建的，所有内容都在该目录中执行。...关于shell脚本的最后说明： set -e并且set -x仅在shell脚本中起作用-它们是bash命令。您需要在Python和R中使用其他方法。 Snakemake自动化！...然后，如果snakemake再次运行，您将发现它不需要执行任何操作-所有文件都是“最新的”。添加环境在整个研讨会中，我们一直在使用conda环境。...规则中使用此环境！

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沉浸式体验WGBS(上游)

作为一种高性价比的甲基化研究方法，简化甲基化测序在大规模临床样本的研究中具有广泛的应用前景。...Infinium 450K探针交叉反应和模糊比对到人类基因组中的多个位置影响了485,000个探测器中的约140,000个探针（29％），将可用探针的数量减少到约345,000个。...snakemake 1.2 示范下载Bismark软件下载了软件之后，会在家目录产生Bismark文件夹，里面放了函数还有说明书，可以下载到本地查看说明书： Bismark/Docs at master...bashrc 下面例子均使用hisat2做示范 1.4 创建目录使用 mkdir 创建多个文件夹存放数据 yulan 14:50:14 ~/wgbs_test $ tree -L 1 . ├── cleandata...此文件夹必须包含未修改的基因组（如 .fa 或 .fasta 文件）以及在 Bismark 基因组准备步骤中生成的两个亚硫酸氢盐基因组子目录。

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Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告

如果是在输出导向的snakemake 中，则需要先确定输出文件。...命令中的cp 命令，在snakemake中，写成一个rule change_suffix，rule中的input, output，则由wildcards "sample"表示组成的字符表达式。...snakemake 是基于Python扩展的，Python原来的语法照样可以在snakmake里使用。...在config.yaml中添加一些注释使用的参数 OrgDb: org.Mm.eg.db txdb: TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 差异peak寻找差异peak...，我从本地复制粘贴到这里时，出现问题。

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基于GATK4标准找变异方法的自动化工作流程oVarFlow的使用

，中间过程不需要root权限，可以非常方便的在云服务器上运行；作者声称oVarFlow整个流程既可以一键运行，也可以自定义运行，方便使用者修改其中的脚本参数。...miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ## 下载安装conda ## 设置清华镜像作为频道源...yaml文件来创建哦，参考：安装conda的yaml文件赠送小米显示器 ## 新建工作目录并下载安装软件 mkdir -p $HOME/project_dir/conda_env wget -c https...在正式运行找变异流程前需要先确认整个流程可顺利运行。 snakemake -np ## 伪运行一下代码没有报错信息话就可以正式开始找变异流程。...结果查看运行结束后会显示以下信息同时在 variant_calling 文件夹下主要生成以下子文件夹及相关文件最终注释的变异位点文件存储在 12_annotated_variants 文件夹中

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snakemake 学习笔记4

snakemake如何连接不同的rule 我在stackoverflow中问了一个问题, 获得了答案, 对snakemake的理解也加深了一步...., 如果作为rule2的输入文件(input), 那么rule1和rule2就可以关联了. rule all是定义最后的输出文件, 比如rule2的最后输出文件是c.raw, 那么也写为c.raw即可....使用snakemake进行连接命名为: plink.smk rule all: input: "c.log","c.raw" rule bfile: input:...input, 是上一个rule bfile的输出, 这样就建立的依赖 4, rule cfile中的output, 对应的是rule all的input, 这样三个就建立好了依赖关系. 4....查看流程图运行命令: snakemake -s plink.smk 查看流程图: snakemake --dag -s plink.smk |dot -Tpdf >a.pdf ?

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生物信息学流程框架的4个流派

主要是下面的4种：第一个是基于通配符比如Nextflow、Snakemake等等，这方面的各种教程多如牛毛，我这里就不赘述了，大家根据关键词搜索即可自行学习。...第二个是基于步骤衔接比如Ruffus和bpipe，参考我们《生信菜鸟团》的：Bpipe | 教你轻松搭建分析流程其实就是在原有的shell脚本的基础上，将每个分析步骤进行包装，然后利用Bpipe的语法进行串联...，然后用对应的格式解释器以及执行步骤就能完成流程的分析。...另外，流程框架很有可能会被docker取代 docker镜像封装好的流程，大家下载即可使用，然后一句话就可以完成之前本来是需要花费好几天的环境配置。...我在生信技能树上面写过部分docker教程，目录如下：用集成了anaconda的docker快速布置生信分析平台我学会docker啦！

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Nextflow生物信息流程（二）：从入门到放弃

槽点一：过度包装，徒增复杂性我们就以其官网提供的核心流程 RNA-seq 为例，来看看这东西到底有多复杂。下面是流程目录。...在其中，引入子流程 subworflows 和模块 modules ，如下图：在这一套体系中，模块是最小的单位，每一个软件的具体操作，被包装为模块。然后在模块之上，再封装成子流程。...实则是过度包装，一行 Shell 代码能完成的功能，硬是包装出了几百行代码（可查看 hisat2 比对软件的包装逻辑）。功能没增强多少，复杂性呈指数级上升，有害无益。...不会用社区的，如WDL，snakemake，nextflow等，我们好多年前就放弃了。不为别的，因为吃过亏。还记得曾经大火的 WDL，许多知名生信机构都在推，我们也热情拥抱社区。...原因很简单：社区驱动，资源共享，一套流程开发出来，所有团队都能使用，这将会极大地避免重复劳动，提高资源利用率。于是当时部门的生信流程尽量都用 WDL 搭建。

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生信分析流程构建的几大流派

这里使用 htslib.org 所给WGS/WES Mapping to Variant Calls (v1.0)作为工作模式1，2的示例（已略去注释）： # mapping bwa index <ref.fa...、降低维护难度；通过使用各类编程语言自带的包管理器解决依赖问题，便于其他用户安装和调用。...使用和开发这类工具的主要原因：程序每一步的输入输出参数一目了然；有图形化流程设计器的支持；自带日志和运行状态监控功能； .........在 snakemake 工具出现之后（使得数据分析流程支持 CWL），使用Makefile式 Rule 文件构建生物信息学分析流程的用户迅速增加。...Jupyter notebook 示例：图七 Jupyter notebook R markdown 示例：图八 Jupyter notebook 以 R 语言为例，在一个 R 包开发过程中，常常集成

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生信分析流程构建的几大流派

这里使用htslib.org所给WGS/WES Mapping to Variant Calls (v1.0)作为工作模式1，2的示例（已略去注释）： # mapping bwa index <ref.fa...同时，因为R语言目前还没有提供一个原生机制直接部署命令行可执行程序（Python、Node包均提供），我现在做了两手准备：在ngstkR包中增加rbin函数、以及ngsjs增加rbin命令行程序一键收集...使用和开发这类工具的主要原因：程序每一步的输入输出参数一目了然有图形化流程设计器的支持自带日志和运行状态监控功能 .........在snakemake工具出现之后（使得数据分析流程支持CWL），使用Makefile式Rule文件构建生物信息学分析流程的用户迅速增加。...图八 Jupyter notebook 以R语言为例，在一个R包开发过程中，常常集成R markdown文件来动态更新文档、教程和项目主页。

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构建可重复的单细胞数据分析流程

其实大家会看到讲的主要是R语言里面的项目管理，或者换句话说：Rmarkdown 在单细胞数据分析中的应用。本文既来自不才的单细胞数据分析经验，也来自下面这个报告的启发。 ?...conda来创建和维护，分析流程可以用Snakemake 来定义各个分析规则，版本管理和团队协作可以用git来实现，而Rmarkdown可以用来集成代码/输出结果和文本注释。...Snakemake workflow to demultiplex scRNA-seq data....好在我们可以在RStudio用Projects来管理我们数据和代码，在需要反复调试和可视化的时候，用RProjects来组织git和Rmark down是一个最佳实战。 ?...的脚本执行代码审查同一个数据分析项目建一个单独的文件夹（Projects）文件和变量命名有规可循（代码做好时间线注释）为每个数据科学里程碑写一个Readme 为项目建立rawdata以及过程数据文件夹建议使用相对路径

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互联网游荡杂志（第19期）-国家基因库发布时空组专辑数据库

作为STOMICS DataBase的子库——时空组专辑数据库与Cell专题同期发布。上述4篇Cell系列模式生物时空组学研究成果相关数据库/数据集均已收录在时空组专辑数据库中。...我的小snakemake 希望未来也朝着这样发展。...(usegalaxy.org)[4] 最关键的，他还能部署到本地，并且个性化的增删改流程：可视化生信分析利器-Galaxy（第一讲） - 简书 (jianshu.com)[5] 为什么我们现在的科学研究没有使用像这样的工具上来呢...从使用来看，galaxy 可视化界面非常易于上手。只是不清楚其流程语法上手是否如snakemake 般容易。感觉手里的snakemake 忽然不香了。...8、肿瘤研究者的圣经：Hallmarks of Cancer：New Dimensions (qq.com) 在既有的10大标志性特征的基础上，本文作者此次再度增加了4个特征，分别是：解锁表型可塑性（

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