pc-System-Product-Name:/data/fudan_TNBC$ ls -l |grep "^-"|wc -l 727 把/data/fudan_TNBC/下的sra文件转成fastq文件，并存放在/project/raw_fq.../下 cd /project/raw_fq/ for id in `seq 8223 8454`; do nohup sudo fastq-dump --gzip --split-3 /data...;done & raw_fq共5.3T，分批进行处理。 实际是，因为机房停电，很多文件没有转换完整。然后最后直接分两批转完了，共占用5.8T空间。
GFW屏蔽了google, 而stack overflow上用了一个js脚本，此脚本在谷歌服务器上。解决思路，就是让浏览器在本地加载此js脚本。访问速度直接从1.4min变到2s.
关键词：fq; gz; zlib 近期感谢yongzhe同学的需求，让我有机会能够用c来实操fq.gz的处理。...具体需求很简单： 输入一个index，将fq1和fq2（两个都是gz文件）中能够匹配该index的reads输出。输出文件也要是gz格式。...补充：仅处理一个fq的话 如果仅处理一个fq.gz文件，即仅打印fq1或fq2中匹配index的reads，可以这样做： （假设要处理的gz文件是test.fq.gz，index序列是ACCGAATG...） 使用grep –A命令： zcat test.fq.gz | grep –A 3 ‘:ACCGAATG$’| gzip –c > out1.fq.gz ?...或者用sed命令 zcat test.fq.gz| sed –n ‘/:ACCGAATG$/{N;N;N;p}’ | gzip –c > out2.fq.gz ?
/添加，修改 @Test public void test1() throws IOException, SolrServerException { //和solr服务器创建连接...，参数为solr服务器地址 SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://192.168.25.128:8080/solr");...solrParams.setQuery("测试新增内容"); // df-指定一个搜索Field solrParams.set("df","item_title"); //fq... - （filter query）过虑查询，作用：在q查询符合结果中同时是fq查询符合的 //item_price 在 1-1000000 之间，用 * 表示无限 //item_price...100 //也可写成 solrParams.setFilterQueries("item_price:[1 TO 1000000]"); solrParams.set("fq
当有多个fq文件要进行数据质量检测时，我们可通过建立一个脚本执行文件，执行该脚本，可同时批量对fq文件进行检测。...Started analysis of output_forward_paired.fq.gz Approx 5% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx...10% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx 15% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx...complete for output_forward_paired.fq.gz output_forward_unpaired.fq.gz Started analysis of output_forward_unpaired.fq.gz...for output_reverse_paired.fq.gz output_reverse_unpaired.fq.gz Started analysis of output_reverse_unpaired.fq.gz
4.1.1 设计初衷 4.1.2 性能对比：bbr vs. cubic CUBIC + fq_codel： BBR + FQ (for EDT)： 效果非常明显。...BBR + FQ 机制上是能协同工作的；但是， 内核在 skb 离开 pod netns 时，将 skb 的时间戳清掉了，导致包进入 host netns 之后没有时间戳，FQ 无法工作....使用的时钟类型） 如果不重置，将包从 RX 转发到 TX 会导致包在 FQ 中被丢弃，因为 超过 FQ 的 drop horizon。...FQ horizon 默认是 10s。...残留 FQ 的一 个副作用就是大流量容器的偶发网络延迟，因为 FQ 要保证 flow 级别的公平（而实际上很多场景下并不需要这个公平，总带宽不超就行了）。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.13824.pdf 项目代码：https://github.com/megvii-research/FQ-ViT 计算机视觉研究院专栏
加上之前我还没太搞懂iMac的休眠机制，将几十G的数据传到服务器上着实是一件难事。经过一番折腾，终于传上去了，但是传了这么久，不得不让人思考，这个数据还是你想要的数据吗？...对格式不准确的校验和行进行警告 --help 显示此帮助信息并退出 --version 显示版本信息并退出 实战 同一个数据通过SFTP先从服务器...1下到电脑上，再从电脑传到服务器2中，可以看到md5是完全相同的。...# 服务器 1 (base) zwang@ken_bioinfo:~/workplace/_SNP/sample$ md5sum ZM895_FRAS220033950-2r_1.clean.fq.gz...5c8c1450e5d80d41ee360e64aab871a0 ZM895_FRAS220033950-2r_1.clean.fq.gz # 服务器 2 [zwang@login01 data]
/bin/bash cat $1 |while read id do arr=(${id}) fq1=${arr[0]} fq2=${arr[1]} trim_galore -q 25 --phred33...\ --length 36 --stringency 3 --paired \ -o ./ $fq1 $fq2 done 提交至后台 最后再提交至后台 nohup bash qc.sh config...& 最后的最后，要学会通过top查看命令是否成功提交了，如果提交成功，服务器会一个一个地处理数据，这样我们就可以忙别的事情了，等到数据处理得差不多再看处理结果。...\ -o ./ $fq1 $fq2 fi ## end for number1 i=$((i+1)) done 提交至后台 最后再提交至后台 for i in {0....$i.txt 2>&1 & ) done 最后的最后，要学会通过top查看命令是否成功提交了，如果提交成功，服务器会批量处理数据，向这里的例子，每次就同时处理3个数据了，当然前提是服务器的资源足够。
因为一旦样本过多，我就要考虑到服务器占用率的问题。...日常使用的96线程服务器 对于我使用的96线程服务器，即使我可以独自使用（往往不可能），我仍需要进行计算：68个文件如果按照以上方法写脚本，那每一个命令所用的线程数至多为1（2×68>96）。...如果运行过程中服务器出现了故障或崩溃，所有文件将全部完蛋。这该如何是好？ 神器submit.sh 因此，我向曾老师请教了这个问题，拿到了一个完美的解决办法。...-2 /home/xiaowang/proj1115/3_trim/TR_5445_001_1*_2.fq.gz -S ....-2 /home/xiaowang/proj1115/3_trim/TR_5445_001_2*_2.fq.gz -S .
多进程可以有效利用服务器多核CPU的计算资源，加速运行效率，在python中，通过内置模块multiprocessing来进行多进程编程。...Approx 5% complete for test.fq Approx 10% complete for test.fq Approx 15% complete for test.fq Approx...') 再次运行，可以看到如下输出 Started analysis of test.fq Approx 5% complete for test.fq Approx 10% complete for test.fq...', 'control2.fq', 'control3.fq', 'case1.fq', 'case2.fq', 'case3.fq'] with Pool(3) as p: samples...= ['control1.fq', 'control2.fq', 'control3.fq', 'case1.fq', 'case2.fq', 'case3.fq'] p.map(fastqc
去接头(并行处理) 命令为 dir=/home/kelly/wesproject/4_clean/ cat config |while read id do arr=${id} fq1...=${arr[0]} fq2=${arr[1]} nohup trim_galore -q 25 --phred33 --length 36 -e 0.1 --stringency...3 --paired -o $dir $fq1 $fq2 & done config是需要进行处理的文件列表 trim_galore命令这里用的也比较简单，总结下处理时遇到的问题 1 关于一次可以并行处理多少的问题...但最佳是不要超过240个样本，这好像是我的服务器能处理的最大量。...，并且除report外都很大 ├── [1.8G] SRR8518176_1_trimmed.fq.gz ├── [1.0G] SRR8518176_1_val_1.fq.gz ├── [4.7K]
昨天提到了最近接了一个单细胞转录组项目，有80个10X样品，每个样品的单细胞测序数据都是100G左右的fq.gz文件，在跑完了cellranger流程后整理结果的同时，重新捡起来了七八年前的Linux知识...虽然我每个10x样品里面的代码都是调用了4个线程，但是样本很多，这个时候把多个样本同时提交，也就是并行，理论上也可以加快这个项目进度，当然了，前提是这个服务器有足够的计算资源，都可以给这个项目调配。...然后我们的服务器就崩溃了，唉，如下所示： ? 因为找不到真正的cellranger把服务器搞奔溃的截图，所以只好是放了一个全面实习生的“血的教学”。...我们的服务器目前并没有组建集群，我拿出来了其中一个96线程372G内存的单机给这个80多个10x样本数据处理项目，其实稍微计算一下就明白，应该是每次提交20个样品的run-cellranger.sh 脚本...IU --gcBias -i $index -1 $fq1 -2 $fq2 -p 4 -o quants/${sample}_quant fi i=$((i+1)) done 我实在是不明白
最近服务器又停电，发现几个星期前提交的项目失败了几个样本： P5_DCIS P2_Norm P4_DCIS P2_DCIS P9_DCIS P10_Norm P9_Norm 所以我就去检查 clean...数据 gunzip -t P10_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P10_Norm_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P2_DCIS_Exome..._1_val_1.fq.gz gunzip -t P2_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P2_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t...P2_Norm_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P4_DCIS_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P4_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz...1_val_1.fq.gz gunzip -t P9_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P9_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P9
STAR 天下武功唯快不破，STAR就是这样一个神器，人家mapping几个小时，STAR只要15分钟~~~~ 干货的流程 安装 如果你按照下面的教程已经获得了一台云服务器，那么按照如下操作进行。...chr_patch_hapl_scaff.annotation.gtf.gz 基因组fa文件用下面网站方法获得hg38.fahttps://github.com/simonvh/genomepy 先下载到自己电脑上，再用FileZilla上传到服务器或者用服务器下载...以后留着R语言注释用这个时候把云服务器的配置调高，内存32G以上就行。...以双端测序为例，你应该有两个文件A_1.fq A_2.fq，然后Mapping 下面是命令 nohup STAR --genomeDir hg38_star_v27c_index --runThreadN...24 --readFilesIn /root/files/A_1.fq /root/files/A_2.clean.fq --outFileNamePrefix ~/files//Results/A
其实呢，这个就涉及到了RNA-seq数据分析的上游流程，需要一些Linux知识啦， 如果你没有服务器，下面的教程就纯粹看一眼哈。...在Linux服务器里面安装conda以及配置aspera下载环境 如果是全新服务器或者全新用户，首先需要安装conda（最适合初学者的软件管理解决方案）： #一路yes下去 wget https://repo.anaconda.com...90M Oct 13 10:59 clean/SRR10777216_1_val_1.fq.gz 92M Oct 13 10:59 clean/SRR10777216_2_val_2.fq.gz...fq文件大小是有变化的。...=clean/SRR107772${id}_1_val_1.fq.gz fq2=clean/SRR107772${id}_2_val_2.fq.gz hisat2 -p 4 -x $index -1
然后我看到了文件名很有规律，失败的是 1, 12, 2,22 但是没有一眼看出来为什么，又转向其它项目了，只是把同样的代码重新跑一遍，以为是服务器问题。...是不是很有趣，看起来这4个样本只是文库偏小而已，并没有其它问题，所以我去检查fq文件，实际情况是他们的fq文件大小相当。...sort排序问题 这个问题来源于我自己的操作习惯，我制作配置文件一直使用 ls /home/jianmingzeng/rna/raw_data/*1.fq.gz > 1 ls /home/jianmingzeng.../rna/raw_data/*2.fq.gz > 2 wc 1 2 cut -d"/" -f 8 1 |cut -d"_" -f 1 cut -d"/" -f 8 1 |cut -d"_" -f 1...> 0 paste 0 1 2 > config 而这个ls的顺序会出现，S1_1.fq.gz 高于 S12_1.fq.gz ，但是呢 S12_2.fq.gz 高于 S1_2.fq.gz是不是很诡异？
wes conda install -c bioconda trim-galore trim_galore --help trim_galore本身的用法很简单，但是样本大的时候，就需要想办法根据服务器的情况进行并行处理...2 分离_1和_2文件 (wes) pc@lab-pc:/project/raw_fq$ ls|grep _1.fastq.gz>gz1 (wes) pc@lab-pc:/project/raw_fq$...ls|grep _2.fastq.gz>gz2 (wes) pc@lab-pc:/project/raw_fq$ paste gz1 gz2>config (wes) pc@lab-pc:/project.../raw_fq$ cat config|head SRR7696207_1.fastq.gz SRR7696207_2.fastq.gz SRR8517853_1.fastq.gz SRR8517853...3 --paired -o $dir $fq1 $fq2 & done 运行即可 2.2 第2种方法 vi qc.sh 写入 #!
上游流程，通常指的是ngs测序数据fastq文件，在服务器级别的计算资源里面的一系列处理。因为个人电脑很难hold住，而且流程很少变动，所以通常是公司代替客户完成。.../${id}_1.fastq.gz \ -o 2.clean_fq/${id}_1.fastp.fq.gz \ -I 1....raw_fq/${id}_2.fastq.gz \ -O 2.clean_fq/${id}_2.fastp.fq.gz \...-l 36 -q 20 --compression=6 \ -R ${id} -h ${id}.html fq1=2.clean_fq/${id}_1.fastp.fq.gz...fq2=2.clean_fq/${id}_2.fastp.fq.gz hisat2 -p 4 -x $index -1 $fq1 -2 $fq2 | \ samtools sort -@ 4 -
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