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【分享】如何使用coresight作为MPSoC的标准输入输出？

standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。

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workflow04-用snakemake处理复杂命名

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？....fastq.gz' 2-制定snakemake规则 通过python 数据框的选择，我们可以通过指定索引列来对如文件的地址进行选择。...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。...-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

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Snakemake入门

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...，输入输出和要运行的命令。...大括号为通配符，可以为任意字符串。 当我们运行snakemake ds1_plot.pdf时，它会从规则的output中找到能与ds1_plot.pdf匹配的。...而工作目录下并没有这个文件，它就会继续往下匹配新的规则。接下来，程序发现只要将{csvdata}匹配为ds1就可以实现rule plot中所需的输入文件ds1_filtered.csv。...如果我们修改了数据，程序会识别文件的修改时间判定其为一个新文件，进而重新运行命令。 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。

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Snakemake — 可重复数据分析框架

社区支持：Snakemake有一个活跃的社区，提供大量的文档、教程和案例，帮助用户学习如何有效使用它。...，展示了Snakemake确保数据分析可持续性的能力 3如何安装 推荐使用 conda/mamba 安装，简单快捷 ## 安装 mamba create -c conda-forge -c bioconda...snakemake 的基本组成单位叫“规则”，即 rule；每个 rule 里面又有多个元素（input、output、run等）。工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。...output 定义输出文件 shell 程序运行的shell命令 script 自定义脚本 注意： 1、 输入或输出项之间要有逗号。...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

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workflow05-snakemake的进阶操作一

1-指定软件使用的线程 如bwa 等软件，我们可以分配多线程以提高任务的执行速度的。...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...但是，如果是给外部用户使用呢？或者是应对不同的场景需求，设置参数呢？...3-输入区块引入函数 比如我们的配置文件如上： samples: A: data/samples/A.fastq B: data/samples/B.fastq 我们就可以通过函数去访问它们...我们需要的是排序后的bam，那之前的bam 也确实可以删除节约空间。 而被protected 的文件，无论snakemake 流程如何执行（--forceall），文件始终不会被删除或覆写。

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一步到位-生信分析流程构建框架介绍

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。...这是因为Make引入了“隐式通配符规则”(implicit wildcard rules)的概念，通过文件的后缀以及特定的符号（<，@，$.等）对输入和输出文件进行描述，从而对其进行特定的转换，解决了编译是存在的各种依赖关系...，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...，不然就只能直接输入文件名进行匹配； 尽管Make能够使用简单的Shell脚本，却难以实现更加复杂的逻辑。...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

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workflow03-用snakemake制作比对及变异查找流程

这个snakemake workflow 主要包括：mapping, sort >> index >> call variants 我们依然先使用空文件来模拟过程。...fq 文件，和提供的参考基因组作为输入， 并直接通过管道符号通过samtools 转为bam。...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:...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。...这里额外补充一点，除了工作流外，环境配置，也是可重复任务重要的一环。这里我也将我的conda 环境进行打包，可以直接通过我的配置文件下载相关的软件，使用conda “复刻”我的环境。

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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 image.png 我的文件存储层级如上，按照之前的通配符的写法，他会组合出PRJNA001/SRR0002_1.fastq.gz...的文件 这里的问题是如何指定expand()函数的组合 流程处理的问题还是 fastp 过滤原始测序数据 import os import glob raw_fastq_folder = "/mnt/...前面组合文件夹和文件的命令还是有点多的，不知道有没有简单的的方法 看到有的解决办法里还用到了lambda函数，还得仔细看一下lambda的用法 这里换成我真实的数据集后会遇到内存不够的情况，需要再snakemake...MB，暂时不知道GB如何写 运行这个代码的命令 snakemake --cluster 'sbatch --cpus-per-task={threads} --mem={resources.mem} -...，如何将这些文件输出到指定文件夹呢？

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「Workshop」第七期：Snakemake 介绍

rule 每个rule定义流程中的每一步，相当于一个脚本。...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...temp 有时我们只需要最终结果文件，或者对某些中间文件并不关心，可以使用temp 删除指定的中间文件 rule test: input: "test.py" output...❞ 很有用，通过假运行，可以检查自己的文件是否正确 可视化 ❝snakemake --dag | dot -Tpdf > dag.pdf ❞ 即可输出流程图，描述了每个rule的前后关系 流程的自动部署...❞ 重新创建环境 通过导出的文件，快速复现一个环境 ❝ conda env create -f environment.yaml ❞ 局部环境 当不同工具依赖不同环境的时候，snakemake

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使用snakemake编写生信分析流程

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。...比如这一步使用fastp软件对fastq文件去接头，因为是单端测序，所以可以命名为fastp_se，但是这不是强制的，完全可以命名为abcd。...wildcardsnakemake使用正则表达式匹配文件名，比如下边的代码fastpse脚本中，我们使用{s}{u}去代替两个字符串，而且我们也可以对这两个字符串的内容进行限制。...文件，虽然很长，其实就是一个判断你输入内容，然后交给fastp去执行的python脚本，所以我们需要按照作者的要求提供输入和输出文件名字，以及适当的额外参数。.../trimmed/GSM6001951_L3.fastq.gzrule allsnakemake的rules的执行顺序是：如果rule1的输出是rule2的输入那么，他们是串联关系，如果没有这种输入和输出依赖关系

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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....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..., 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:...是b.bed,b.bim,b.fam, 这三个文件也要写, 因为是下一个rule的input文件, 建立依赖关系. 3, rule cfile中建立input, 是上一个rule bfile的输出, 这样就建立的依赖

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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。...安装软件 1.1 新建小环境 ## conda管理环境 # 创建名为snakemake的软件环境来安装转录组学分析的生物信息学软件 # 创建小环境成功，并成功安装python3版本，每建立一个小环境，安装一个...-o/--output_dir ：输出文件的全路径 --samtools_path：samtools所在文件夹的全路径 --prefix：指定输出文件的前缀 --q/--fastq：输入文件为FastQ...：输出文件夹路径 --multiple：指定输入文件都作为一个样本处理，连接在一起进行重复数据删除。...对SAM文件使用Unix“cat”，对BAM文件使用“samtools cat”。所有输入文件的格式必须相同。默认情况下，标头取自要连接的第一个文件。

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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...，看有的文档说是最终保留的文件 ，我这里rule all 只写了了最终的html和json，但是最终的结果里是有过滤后的fastq文件的 还有好多基础知识需要看 路径里的文件夹如果不存在会新建一个文件夹...snakemake学习笔记002：hisat2+samtools+stringtie流程转录组分析 今天的内容增加了config文件 input_folder: "/home/myan/scratch...snakemake文件的内容 configfile: "config.yaml" import os import glob print(config) print(config['input_folder...@output[["rdat"]]) 这里有一个问题是snakemake流程里怎么样使用已经存在的conda环境，看这个流程的时候 https://github.com/Alipe2021/NLncCirSmk

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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

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...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。...每一个rule包含三个基本元素，分别是input、output、shell或run或script，分别表示“输入文件”、“输出文件”和“运行命令”。...fastq文件，output为样本目录下clean_fq文件夹下的两个去过接头的fastq文件，shell里就是我们平常写的shell命令，只不过可以把输入文件和输出文件用input和output替代。...文件，使用python的expand命令将每个样本的vcf文件依次添加到一个列表中。

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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...这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如 Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...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。...用户目前也大多接受使用配置文件统一管理变量。 命令行参数也常常结合配置文件同时使用，这么做的主要原因： 可以有效减少动态更新和管理配置文件的次数； 通过命令行修改参数也更加透明和便于日志记录。

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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...这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...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。...用户目前也大多接受使用配置文件统一管理变量。

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跟着Bioinformatics学数据分析:StainedGlass可视化展示基因组水平上的tandem repeat

，是用snakemake搭建的一个流程，今天的推文我们试着拆解一下这个流程里都有哪些步骤 这个流程依赖的软件是通过搭配conda配置文件的方式去安装，但是在集群上的计算节点很多时候是不能联网的，所以最好还是提前配置好依赖软件...fasta=/data/myan/raw_data/practice/stainedGlass/chr8_cen.fasta --cores 8 make_figures -pn 会展示出这个流程每一步具体执行的命令...，然后我们分别执行其中的命令看看每一步具体做了什么事 首先是对输入数据进行索引 samtools faidx chr1.fa bedtools利用fai文件生成bed文件 ## -s 参数可以设置滑窗...-w设置的是步长 bedtools makewindows -g chr1.fa.fai -w 2000 > output.bed bedtools根据bed文件分隔fasta文件 bedtools...f和-s参数没看懂是什么意思 minimap2的帮助文档 image.png 根据分隔的bed文件分别提取fasta序列 bedtools getfasta -fi chr1.fa -bed a0.bed

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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。...这里我主要演示如何一键运行oVarFlow 找变异流程。对一个标准的WES双端测序的fastq文件，整个流程运行时间大概是6小时左右。...snakemake -np 这3个文件夹分别下载存储fastq测序文件，参考基因组文件和GVCF文件 ## 软件只对GFF文件进行过测试，保证可以运行，因此注释文件下载GFF3版本 nohup wget...理论上对读者来说是非常友好的，前提是你具备基础的计算机知识，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门...Linux(2019更新版)》 但是大家使用时，可能遇到一些问题，主要是因为每个人背景知识不一样，而且每个人的服务器特性不一样。

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