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- 来自专栏小汪Waud
Snakemake入门
本期内容主要以整理Snakemake的简单介绍[1]视频为主。 1啥是Snakemake Snakemake 是一个基于Python3的用于构建和管理数据分析工作流程的免费工具。 /myplotter -o test.pdf ds1.csv 如果通过Snakemake则需要输入以下命令 snakemake ds1_plot.pdf Snakefile内容如下 rule plot 3Snakemake 参数 Snakemake的参数非常多，常用的有以下几个： -p：打印运行的shell命令。 -n：只展示需要完成的步骤，不运行。 -F：强制运行所有步骤。 其他Snakemake教程推荐： 使用SnakeMake搭建生信流程[3] Snakemake Workflow Management! [4] Snakemake Workflow Management!
1K30编辑于 2023-09-18 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
snakemake 学习笔记3
执行命令: snakemake {1,2,3}_add_a.txt Building DAG of jobs... /ex4/.snakemake/log/2019-04-02T211109.153566.snakemake.log 查看*add_a.txt文件: (snake_test) [dengfei@localhost /ex4/.snakemake/log/2019-04-02T211357.666661.snakemake.log 执行命令: snakemake {1,2,3}_add_a_add_b.txt /ex4/.snakemake/log/2019-04-02T212104.719887.snakemake.log 流程图: ? 相关阅读 snakemake 学习笔记1 snakemake 学习笔记2 后记1 今天测试了一下rule all的功能, 它是定义输出文件的, 如果没有定义, 需要在命令行中书写.
1.1K20发布于 2019-07-07 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
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. 经验所得 每一个snakemake的rule都要有input,output, 里面的内容交叉的地方, 是确定不同rule的依赖, 比如rule1的输出文件(output)b.bed, b.bim, b.fam 使用snakemake进行连接 命名为: plink.smk rule all: input: "c.log","c.raw" rule bfile: input: 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 ?
1K30发布于 2019-07-07 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
snakemake 学习笔记2
一个稍微复杂的案例, 看看snakemake的用法. 过程介绍 1, 安装snakemake 2, 新建文件 3, 新建一个简单的Snakemake参数文件 4, 扩展, 去关联输出文件 5, 使用全局变量, 关联文件 6, 批量运行 1, 安装snakemake 这里需要时python3, 不支持python2 pip3 install --user snakemake pyaml 2, 新建几个FASTQ文件 这里, 我们新建两个配对的RNA-seq数据, txt' shell: 'echo {input.genome} {input.r1} {input.r2} > {output}' 5, 运行参数 预览命令, 使用命令: snakemake 例子: (snake_test) [dengfei@localhost ex2]$ snakemake -np Building DAG of jobs...
1.4K30发布于 2019-07-07 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
workflow01-初探snakemake
Date : [[2022-05-22_Sun]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Chapter 14 Managing Workflows with Snakemake | Practical 无奈发现了基于python 框架的snakemake，如释重负，立马学一下。 snakemake 的工作流可以简单概括为：1）首先定义一些规则；2）设置需要的输出类型，snakemake 将会判断需要何种软件或流程以获得对应的输出类型。 此外，snakemake 还可以与conda 搭配。 snakemake conda activate snakemake 帮助文档，安装成功： $ snakemake -h |
2K31编辑于 2022-07-07 - 来自专栏生信探索
使用snakemake编写生信分析流程
The Snakemake workflow management system is a tool to create reproducible and scalable data analyses. deployed to any execution environment.通过官网的介绍，可知snakemake是一个python包，所以可以在snakemake脚本中使用任何python语法。 下边是snakemake中的一些概念。rule脚本中的一步小的分析叫做rule，名字可以随便起，但是不能重名，也要符合python变量命名规范。 from snakemake.shell import shellimport reextra = snakemake.params.get("extra", "")adapters = snakemake.params.get /raw/v1.29.0/snakemake读取config/config.yaml文件configfile: "config/config.yaml"env创建smk环境，用于运行snakemake流程
1.3K40编辑于 2023-05-23 - 来自专栏优雅R
「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: "test.py" output: "out.py" shell: "cat {input} > {output}" snakemake由不同的rule 组成，每一个rule执行一个任务，通过不同的rule串联完成流程，snakemake还支持断点重启。 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 文档: https://snakemake.readthedocs.io/en/stable/
2.6K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
workflow04-用snakemake处理复杂命名
Date : [[2022-05-22_Sun]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Chapter 14 Managing Workflows with Snakemake | Practical 而同样是基于python 框架的snakemake，可以帮助我们很好的将二者融合。 下面在python 中执行如下代码。 samples_table = pd.read_csv(". 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。 -np results/awesome/s00{1..2}_R{1,2}.fq 可以看到，现在snakemake 就通过s001 找到其在csv 文件中，对应的fq1 文件的位置了： [Fri May 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
1.6K20编辑于 2022-07-07 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
流程管理工具snakemake学习笔记杂记
snakemake学习笔记001：使用fastp对原始数据过滤 参考 1 https://www.jianshu.com/p/14b9eccc0c0e 2 https://stackoverflow.com /questions/56271154/use-snakemake-pair-end-bwa-alignment 3 https://bioinformaticsonline.com/snippets/ view/43590/rules-to-run-fastp-snakemake 4 https://xizhihui.github.io/2018/10/28/%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6% 9E%84%E5%BB%BA-Snakemake%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%88%9D%E6%AD%A5/ 5 https://www.youtube.com/watch? @input[["pheno"]]) bg_chrX = ballgown(dataDir = snakemake@input[["ballgown_folder"]],samplePattern =
1.3K20编辑于 2022-05-23 - 来自专栏生信探索
GATK最佳实践之数据预处理SnakeMake流程
写的数据预处理snakemake流程其实包括在每个单独的分析中比如种系遗传变异和肿瘤变异流程中，这里单独拿出来做演示用，因为数据预处理是通用的，在call变异之前需要处理好数据。
63640编辑于 2023-05-27 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
workflow02-可视化展示snakemake流程
Date : [[2022-05-27_Fri]] Tags : #工作流/snakemake Directed acyclic graph 对于工作流来说，Directed acyclic graph snakemake选项 首先构建我们的rule： rule bwa_map: input: "data/genome.fa", "data/samples/{sample --dag sorted_reads/{A,B}.bam.bai 直接运行会输出一些图像内容文本： $ snakemake --dag sorted_reads/{A,B}.bam.bai Building DAG of jobs... digraph snakemake_dag { graph[bgcolor=white, margin=0]; node[shape=box, style # conda install -y graphviz snakemake --dag sorted_reads/{A,B}.bam.bai | dot -Tpng > output/dag.png
1.1K41编辑于 2022-07-07 - 来自专栏生信菜鸟团
Snakemake — 可重复数据分析框架
工欲善其事必先利其器 1Snakemake Snakemake是一款流行的生物信息学工作流管理系统，由Johannes Köster及其团队开发。 Snakemake的主要优势包括： 易于使用和学习：Snakemake使用简单的、基于Python的语法来定义工作流，这使得它对于具有Python基础的科学家来说非常容易上手。 /snakemake 2发表文章 Johannes Köster及其团队在多个场合发表了关于Snakemake的文章，展示了其如何促进科学研究的可重复性和高效性。 -n snakemake snakemake ## 检查 mamba activate snakemake snakemake --help 安装完成 4功能简述 Snakemake是一个工作流管理系统 /repos/snakemake/snakemake-tutorial-data/tarball -o snakemake-tutorial-data.tar.gz tar -xf snakemake-tutorial-data.tar.gz
1.9K10编辑于 2024-03-25 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
workflow05-snakemake的进阶操作一
Date : [[2022-05-29_Sun]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Snakemake Tutorial[1] 前言 继续介绍一些snakemake的进阶操作。 执行的时候，我们需要制定--cores 参数，设置snakemake 全部任务执行时，不超过的最大线程数。 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。 snakemake 同样提供了选项。 Tutorial: https://snakemake.bitbucket.io/snakemake-tutorial.html [2] Configuration — Snakemake 7.8.0
1.4K31编辑于 2022-07-07 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
流程管理工具snakemake学习笔记杂记02
snakemake学习笔记007~slurm的cluster提交任务 主要参考 https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/snakemake-chap.html 内容是fastp对原始数据进行过滤 snakemake文件的内容 input_folder = "/mnt/shared/scratch/myan/private/practice_data/RNAseq --cluster 'sbatch --cpus-per-task={threads}' --jobs 12 -s snakemake_hpc.py 唰一下就结束了 试了下更长的命令 snakemake 这个命令一直没有成功 下面这个命令是可以的 加上邮箱通知 snakemake --cluster 'sbatch --cpus-per-task={threads} --mail-type=ALL _20220513/00.raw.fastq/" output_folder = "/mnt/sdc/xiaoming/MingYan/snakemake_20220513/" fq_list = {
1.4K10编辑于 2022-05-23 - 来自专栏北野茶缸子的专栏
workflow03-用snakemake制作比对及变异查找流程
Date : [[2022-05-27_Fri]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Basics: An example workflow — Snakemake 7.8.0 documentation [1] 前言 参考snakemake 官方的教程。 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: snakemake 是以输出为导向的。 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。
1.8K51编辑于 2022-07-07 - 来自专栏生信技能树
Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告
snakemake workflow 由一系列的rules 组成，每个rule为一个分析步骤，用于执行特定的功能。snakemake 流程是以输出为导向的。 如果是在输出导向的snakemake 中，则需要先确定输出文件。 但是对于一个稍显复杂分析流程而言，使用snakemake 会更合适。 , case_sn) bams <- c(snakemake@input$control_bam, snakemake@input$case_bam) peaks <- c(snakemake@input snakemake运行 snakemake流程运行 $ snakemake -c 24 -p --use-conda -c 指定运行cpu核数 -p 打印出运行shell命令 -- use-conda
4.5K30编辑于 2022-06-27 - 来自专栏生信探索
01.GATK人种系变异最佳实践SnakeMake流程：WorkFlow简介
写了一个SnakeMake分析流程，从fastq文件到最后的vep注释后的VCF文件，关于VCF的介绍可以参考上一篇推文基因序列变异信息VCF (Variant Call Format)流程代码在https recalibration table (ApplyVQSR)Merge all the VCF files (Picard)AnnotationAnnotate variant calls with VEP (VEP)SnakeMake
68730编辑于 2023-05-26 - 来自专栏生信技能树
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
Snakemake展现gatk4生成正常样本的germline突变数据库流程图 这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图，整个流程是用Snakemake写的，这个图片也是Snakemake 好了，言归正传，本文主题为使用Snakemake搭建生信分析流程，下面开始我（熊猫）的表演！ 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。 这是Snakemake的一个优点，另外Snakemake支持“断点续行”，假如你的任务运行到一半因为某种原因中断了，你可以重新运行一下命令，Snakemake会机智的从中断的地方继续运行，已经成功运行的任务不会重复运行 运行命令snakemake --dag | dot -Tpdf > dag.pdf就可以生成本文开头的流程图。运行命令snakemake -np可以预览所有的shell命令。
3.6K40发布于 2020-04-27 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
推荐一本生物信息学相关在线电子书
我是在找snakemake参考资料的时候找到的这本在线电子书，链接是 https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/ image.png 查了下作者的信息 但是其中某些章节还没有写完 image.png image.png 前面14个章节介绍了 linux操作系统的一些知识 shell编程 sed awk 命令 正则表达式 计算集群 Rstudio markdown snakemake 文件格式 基因组组装（我看了这一章没有写完） 变异检测 操作vcf文件 扩增子测序 27章是从原始测序数据到最终变异结果的一个完整流程，提供数据代码，不过代码的写法涉及到计算集群的使用，好像还涉及到snakemake 最后介绍到了群体基因组学 我是重点看了snakemake 那一章节，写的还挺详细的。
63920编辑于 2022-05-23 - 来自专栏生信菜鸟团
使用MAGeCK-VISPR生成CRISPR Screen分析流程
背景介绍 刘小乐教授的CRISPR-Screen的分析工具除了MAGeCK之外，还有MAGeCK-VISPR 其实从名称看，我一度以为VISPR就只更加侧重于可视化，但当我实操的时候我发现其可以自动生成snakemake 今天就来说一说这自动生成的snakemake文件~ 2- 软件说明书： 参考文件网页 liulab / mageck-vispr — Bitbucket https://bitbucket.org/ activate mageckenv mamba install -c bioconda -c conda-forge mageck-vispr 4- mageck-vispr init 命令生成原始snakemake 注释掉 再次 snakemake -n 这下对了，能看到进程总览 运行snakemake文件 snakemake --cores 8 运行结束后的界面 7- 输出结果 8- 软件优势 1- 能提供完整的pipeline文件，直观看到分析中使用的参数，方便参考和流程的整理 2-结合了snakemake的优势，批量操作便捷
2.7K21编辑于 2023-09-19
腾讯云开发者
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