我的需求是： 我有10个基因组，然后又12个转录组数据，然后将这个12个基因组数据分别比对到这个10个基因组，每个基因组得到12个bam文件，然后将每个基因组的12个bam文件合并 ，最终得到10个合并的...bam文件 前面比对的步骤没有遇到问题 SAMPLES, = glob_wildcards("../.....120个bam文件 然后换成下面的写法 rule samtools_merge: input: bams = expand(rules.samtools_sort.output.bam...samtools merge -@ {threads} {output} {input.bams} """ 这个还是报错，报错内容忘记截图了，而且报错很诡异 然后以关键词 snakemake...You need to use a [function of 'wildcards'](http://snakemake.readthedocs.io/en/stable/snakefiles/rules.html
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。...数据预处理过程包括，从fastq文件去接头、比对到基因组、去除重复、碱基质量校正，最后得到处理好的BAM或CRAM文件。...最后用picard按照coordinate对比对结果排序。输出的格式是CRAM，不是BAM，因为CRAM压缩效率更高，所以采用。...ann",".pac"), output: temp("results/prepared/{s}{u}.aligned.cram") # Output can be .cram, .bam...extra=get_read_group, sort="picard", sort_order="coordinate", dedup=config['fastq
，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...gtf_folder: "/mnt/shared/scratch/myan/private/practice_data/RNAseq/chrX_data/genes/chrX.gtf" config文件主要用来指定文件的存贮路径...snakemake文件的内容 configfile: "config.yaml" import os import glob print(config) print(config['input_folder...gtf = config['gtf_folder'], bam = rules.samtools.output.bam output: gtf = config[...学习笔记003：stringtie合并转录本 SRR, = glob_wildcards("output.gtf/"+"{srr}.gtf") #SRR = ["ERR188401","ERR204916
bam文件可以按照染色体或者tag分割，bam文件的分割可以使用bamtools....用法： Description: splits a BAM file on user-specified property, creating a new BAM output file for each...original BAM file) 简单来说，bamtools split 用法为： -in ：指定输入的需要分割的bam文件 -reference ：按染色体分割 -refPrefix :将按染色体分割生成的文件名字前缀..."REF_"替换 -tagPrefix:将按tag分割生成的文件名字前缀"TAG_"替换 1.按染色体分割bam文件 bamtools split -in tmp.bam -reference 2.按...tag分割bam文件 bamtools split -in tmp.bam -tag RG 参考： https://github.com/pezmaster31/bamtools/issues/135
如果是在输出导向的snakemake 中，则需要先确定输出文件。...se,如果是单端的，我们使用se 作为key值 然后编写代码进行文件的更名， 创建Snakefile 文件，snakemake默认运行该文件的内容 touch workflow/Snakefile #..., case_sn) bams <- c(snakemake@input$control_bam, snakemake@input$case_bam) peaks <- c(snakemake@input...snakemake 使用all rule 来收集所有最终输出文件。...分析方法为，首先将每个样本的 Peak 文件合并，然后使用 bedtools 工具对合并之后的 Peak 文件进行处理，如果两个 Peak 有重叠区域，则合并成一个新的 Peak。
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。...ps：这里-T 参数实际也是指定的临时文件的前缀。...尝试运行上述内容： snakemake -np mapped_reads/B.bam snakemake -np sorted_reads/B.bam 上面两行代码，只有第二行才会触发完整的规则，这也同样说明...[0])] plt.hist(quals) plt.savefig(snakemake.output[0]) 其实这里无论是python，还是R，只要是能够接受对应的input 文件即可。...--dag | dot -Tpng > dag.png 发现依然得显式的设置输出文件，并且要设定启动的最大核心数： snakemake --cores 4 -p results/plots/quals.svg
将ubam转换成fastq; 第二步bwa 比对参考基因组；第三步picard将原始数据ubam和比对产生的aligned bam 合并，产生一个最终的bam文件。...Mark Duplicates 标记bam文件中的重复序列，使用picard的MarkDuplicates命令，代码如下： java -jar picard.jar \ MarkDuplicates...文件，${output_bam_basename}代表产生的bam文件的名字，${metrics_filename} 代表产生的metrics文件的名称。...标记完重复序列之后，需要对产生的bam文件进行排序，命令如下 java -jar picard.jar \ SortSam \ INPUT=${input_bam} \ OUTPUT=...}代表输出的排序之后的bam文件的名称， 3.
snakemake 的基本组成单位叫“规则”，即 rule；每个 rule 里面又有多个元素（input、output、run等）。工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。...output: "plots/quals.svg" script: "scripts/plot-quals.py" input 定义输入文件...output 定义输出文件 shell 程序运行的shell命令 script 自定义脚本 注意： 1、 输入或输出项之间要有逗号。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出 ，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则...，可能会发生两个工作 并行运行同一规则想要写入同一文件 3、在shell 命令中，我们可以将字符串分成多行，Python 会自动将它们连接成一行。
10x 单细胞产生的BAM文件可以根据所需的barcode进行过滤。首先，将所需的cell barcode条形码放入 filter.txt中。...并在barcode前面加上CB:Z:，以确保专门过滤BAM文件中的该标记，格式如下所示： ? 其次，将$ BAM_FILE设置为要过滤的BAM文件的位置及名称。...例如，如果BAM文件被命名为“ possorted_genome_bam.bam ” ，则使用以下命令。...export BAM_FILE='/your path /possorted_genome_bam.bam' # Save the header lines samtools view -@ 16 -H...$BAM_FILE > SAM_header # Filter alignments using filter.txt.
我们可以很直观的看到文件经过怎样的处理，从何种格式，最终转成了何种格式。...}.bam" output: "sorted_reads/{sample}.bam.bai" shell: "samtools index {input}..." 以及创立模拟文件： mkdir -p data/samples touch data/genome.fa data/samples/{A..D}.fastq 尝试运行 --dag 选项： snakemake...--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...# conda install -y graphviz snakemake --dag sorted_reads/{A,B}.bam.bai | dot -Tpng > output/dag.png
mrvollger.github.io/StainedGlass/ https://github.com/mrvollger/StainedGlass 这个工具是用来可视化展示基因组水平上tandem repeat 的相似性，是用snakemake...pandas - numpy - numba - cooler - minimap2==2.18 - bedtools - samtools>=1.9 - pysam - snakemake...- r-glue - r::r-rcolorbrewer - r::r-scales - r::r-ggplot2 - r-r.utils 把依赖的软件和R包都安装一下 运行命令 snakemake...文件并合并 minimap2 -t 4 -f 10000 -s 400 -ax ava-ont --dual=yes --eqx output.fasta.mmi a0.fa | samtools sort...a2.fa | samtools sort -m 4G -o a2.bam samtools merge -@ 4 -O BAM merged.bam a0.bam a1.bam a2.bam samtools
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。...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。.../{wildcards.sample} " "-O bam {input} > {output}" 当执行samtools_sort 规则时，即会删除temp 下的文件。...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。
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。...configfile: "config.yaml" Snakemake读取配置文件后会将数据保存为字典，这是一个简单的示范，配置文件也可以写的复杂，比如定义每个样本所用的bed文件或不同的分析参数。...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，...: bam = "{sample}/{sample}.markdup.bam", txt = "{sample}/{sample}.markdup_metrics.txt
BAM/CRAM/SAM 对于samtools的封装，提现在操作bam文件上，既可以通过编程来读取bam文件中的内容，也可以实现samtools的调用；对tabix的封装，体现在利用索引来提取对应区域的...Tabix tabix支持对bed, gff, bam, vcf等多种文件建立索引，这里的Tabix的意思是专指对于bed, gff这两种纯文本格式的文件的处理，主要功能是使用fetch来提取对应region...BAM 对于Bam文件，遍历行的操作如下 >>> bam = pysam.AlignmentFile('input.bam') >>> for i in bam: ......only (no alignments) ------ >>> pysam.view('-o', 'out.bam', 'accepted_hits.bam') 如果需要对上述几种文件根据指定区域提取子集...，或者针对bam文件进行更加个性化的统计处理，可以使用pysam来实现，集成到python开发环境中，实现更加复杂的逻辑处理，会更加的高效。
这种排序对于某些特定分析可能更有用，尤其是当read名中的信息对于后续处理很重要时 --sort-picard: 像 Picard 工具一样按 query name 排序。...这可以确保了抽样的可重复性 merge —合并 主要用途是将多个排序过的 BAM 文件合并成一个单一的 BAM 文件。...就像 Picard 等合并工具一样，SAM 文件的 headers（包含关于参考序列、程序参数等的元数据）会自动合并。...这意味着来自所有输入文件的重要信息都会被保留并整合到最终合并的文件中，确保了文件的完整性和可用性 ##合并2个bam sambamba merge -t 4 out_merge.bam d0.sorted.bam...这有助于监控长时间运行操作的进度 -H: #将合并后的 head 信息以SAM格式输出到标准输出（stdout），其他选项将被忽略；主要用于调试，用户可以查看和验证合并后的头部信息，确保所有必要的信息都被正确地合并
(snakemake) yulan 23:37:24 ~ $ cd Bismark/ (snakemake) yulan 23:37:45 ~/Bismark $ ls bam2nuc...Testpaired_PE_report.txt 文件为结果概述 Testpaired_pe.bam 文件储存了成功比对的reads信息 yulan 23:16:40 ~/wgbs_test/mapping...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。...bam文件 (snakemake)yulan 10:39:42 ~/wgbs_test/filter $ cat >filter.sh filter_non_conversion -p /home/yulan...如果需要，可以通过指定选项“--merge_non_CpG”将 CHG 和 CHH context合并到一个非 CpG context中（Note:这可能会产生多达几亿行的超大文件）。
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...fastq = expand("fastq/{sample}.fastq", sample=config["samples"]) output: temp("bam.../test.bam") params: samtools="view -Sb" shell: "bwa mem {input.fa} {input.fastq...genome.fa", fastq = expand("fastq/{sample}.fastq", sample=config["samples"]) output: "bam.../test.bam" conda: "envs/test.yaml" params: samtools="view -Sb" run:
但是对同一个样本的多个lane的数据合并的问题，缺失了一个重要步骤，而且有热心的读者咨询整个流程的耗时问题，所以特出此番外篇作为补充。...Elapsed time: 45.60 minutes.picard.sam.markduplicates.MarkDuplicates done....整个L1这条lane数据(120M的reads)处理后的文件大小如下所示： 3.0M Jun 7 01:14 L1.bam.bai 8.8G Jun 7 02:33 L1_marked.bam9.0G...总流程耗时仍然超过了80个小时，这也就是为什么时隔10天我才推出番外~~~ 全部流程输出的文件大小如下: 59G Jun 14 14:17 jmzeng.bam8.4M Jun 14 14:52 jmzeng.bam.bai1.1G...文件是原始bam的3倍大小，特别耗费存储空间。
referencegenome/genes.gtfTPMCalculator=/data/software/TPMCalculatorTPMCalculator -v -g $genegtf -b *.bam...-q 255得到的文件有一个以.out结尾的就是最后的结果，当然也可以查看一下其他两个文件，可以加深自己对于tpm的理解。
在samtools中也提供了去除PCR重复的命令markdup, 该命令对输入的bam文件有以下两点要求 必须是经过samtools fixmate命令处理之后的文件 必须是按照比对上染色体坐标位置排序之后的文件...另外，由于fixmate命令要求输入的bam文件为按照read name,即序列名称排序之后的文件，所以在使用markdup命令时，需要以下4步转换过程 # 第一步，按照read name排序bam文件...2. picard MarkDuplicates picard的MarkDuplicates命令称得上是使用的最广泛的去除PCR重复的工具了，要求输入的bam文件为按照比对位置排序之后的文件，用法如下...picard.jar MarkDuplicate \ I=positionsort.bam \ O=markdup.bam \ M=markdup.metrc.csv 3. sambamba sambamba...是一款比samtools速度更快的操作BAM文件的工具，也提供了markdup命令，其PCR重复的判定方法和picard是一致的，用法如下 # 第一步，按照coordinate排序bam文件 sambamba
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