这个snakemake workflow 主要包括:mapping, sort >> index >> call variants
我们都知道生物信息学(Bioinfomatics)包含两个部分:bio和informatics,即利用生物数据通过计算机学或统计学或数学的方法发现这些数据背后所具有的生物学意义。而随着高通量测序技术的不断发展,各种组学大数据正形成井喷的局面,我们越来越多地将目光聚焦在怎么才能准确、高效、低耗利用好这些数据。好在时至今日,已经有很多科学家开发了非常多优秀的算法及软件,很多时候我们要做的是怎么将这些软件串联起来并构建成生信分析流程,而这项技能通常是各大公司考核应聘者的项目之一。
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。它旨在降低复杂数据分析的复杂性,使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。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。
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。
然后就可以看我在B站免费分享的视频课程《甲基化芯片(450K或者850K)数据处理 》
我自己一直在寻求可以将不同的工作流串接的方式。之前尝试了nextflow,但发现语法让我头疼。无奈发现了基于python 框架的snakemake,如释重负,立马学一下。
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。
数字游民第三波有你吗 https://mp.weixin.qq.com/s/q864LQvsOOmd9nUyxk939w
The Snakemake workflow management system is a tool to create reproducible and scalable data analyses. Workflows are described via a human readable, Python based language. They can be seamlessly scaled to server, cluster, grid and cloud environments, without the need to modify the workflow definition. Finally, Snakemake workflows can entail a description of required software, which will be automatically deployed to any execution environment.
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生成的。然后就被jimmy大佬点名了,受宠若惊,所以就有了本文。我是2016年从转录组学习小分队开始正式接触生信技能树,并走上了生信工程师的道路,我被jimmy大佬无私奉献的精神所折服,借此机会表示对jimmy大佬和生信技能树由衷的感谢!如果你也想从转录组开启你的生物信息学学习之旅,不妨考虑一下生信技能树的爆款入门:生信爆款入门-全球听(买一得五)(第4期),你的生物信息学入门课!
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。同样,我们可以把线程的信息配置在规则中:
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文件,实现分析的流程化。
到目前为止,我们已经完成了所有工作,并复制并粘贴了许多命令来完成所需的操作。这可行!但是也可能很耗时,并且更容易出错。接下来,我们将向你展示如何将所有这些命令放入Shell脚本中。
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/snakemake-chap.html
既然其官网说了, Linux 是数据科学的通用语言 。为何 Nextflow 搭建的流程没有多少 Linux 的影子?
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!有做ngs实战整理的,也有做临床数据挖掘算法工具介绍的。前面分享了:Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告,今天也是一个类似的流程介绍:
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.
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/
注意: 这里要把生成的文件{1,2,3}_add_a.txt写出来, 命令才可以运行.
对于工作流来说,Directed acyclic graph,有向非循环图是一个非常不错的展示的策略。
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。
这里, 我们新建两个配对的RNA-seq数据, 格式是FASTQ的文件, 然后经过下面两步处理:
1、抽象类命名使用Abstract或Base开头;异常类命名使用Exception结尾;测试类命名以它要测试的类的名称开始,以Test结尾。 2、中括号是数组类型的一部分,数组定义如下:String[] args; 3、POJO类中布尔类型的变量,都不要加is,否则部分框架解析会引起序列化错误。 4、包名统一使用小写,点分隔符之间有且仅有一个自然语义的英语单词。包名统一使用单数形式,但是类名如果有复数含义,类名可以使用复数形式。 5、如果使用到了设计模式,建议在类名中体现出具体模式。 6、接口类中的方法和属性不要加任何修饰符号(public 也不要加),保持代码的简洁性,并加上有效的Javadoc注释。尽量不要在接口里定义变量,如果一定要定义变量,肯定是与接口方法相关,并且是整个应用的基础常量。 7、对于Service和DAO类,基于SOA的理念,暴露出来的服务一定是接口,内部的实现类用Impl的后缀与接口区别。 8、枚举类名建议带上Enum后缀,枚举成员名称需要全大写,单词间用下划线隔开。 9、各层命名规约: A) Service/DAO层方法命名规约 1) 获取单个对象的方法用get做前缀。 2) 获取多个对象的方法用list做前缀。 3) 获取统计值的方法用count做前缀。 4) 插入的方法用save(推荐)或insert做前缀。 5) 删除的方法用remove(推荐)或delete做前缀。 6) 修改的方法用update做前缀。 B) 领域模型命名规约 1) 数据对象:xxxDO,xxx即为数据表名。 2) 数据传输对象:xxxDTO,xxx为业务领域相关的名称。 3) 展示对象:xxxVO,xxx一般为网页名称。 4) POJO是DO/DTO/BO/VO的统称,禁止命名成xxxPOJO。
这里rule all的作用还是没有搞明白,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
构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一,对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。
当处理代表某种状态形式的属性时,通常会在每次修改值时触发某种关联的逻辑。例如,我们可以根据一组规则验证每个新值,可以以某种方式转换分配的值,或者每当值更改时都可以通知一组观察者。
但通常来说,测序文件也会对应一些metadata。比如通过ENA 下载测序数据,就可以选择需要的信息:
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01043-w#code-availability
目前 H.264 流行的包装方式有两种,一种叫做 AnnexB,一种叫做 avcC。对于这两种格式,各家的支持程度也不太一样,例如,Android 硬解码 MediaCodec 只接受 AnnexB 格式的数据,而 Apple 的 VideoToolBox,只支持 avcC 的格式。所以这就需要我们从业者对两种格式都有一个了解。本章,我们先来介绍 AnnexB
Java 是一种强类型语言,这就意味着必须为每一个变量声明一种类型。在 Java 中基本数据类型共有 8 种,包括 4 种整型、2 种浮点型、1 种用于表现 Unicode 编码的字符单元的字符类型 char 和一种用于表示真值的 boolean 类型。
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。
在这篇文章中,我们将探讨几个在 SwiftUI 开发中经常使用且至关重要的属性包装器。本文旨在提供对这些属性包装器的主要功能和使用注意事项的概述,而非详尽的使用指南。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息,防止它们在我的脑袋里走丢了。
在 UIKit 和 SwiftUI 中设置颜色时,无法直接通过.的方式进行颜色的书写,必须带上前缀UIColor或者Color,因为无法根据上下文进行成员推测,Swift 5.4 中改进了这个语法,可以省去前缀且支持链式调用。
可变对象存的是地址,地址不变,但地址指向的值可以变(引用类型)。类型:list、dict、set等
首先提供一个知识点外资源: 在线编程:无需编程环境: https://codepen.io/pen 添加jQuery库: Settings-->JavaScript-->quick-add-->jQuery jQuery: 基于js研发的封装库:可以屏蔽之前书写js代码考虑浏览器兼容性的问题。问题交给框架的编写者 企业生成环境经常使用js库jQuery是以后学习其他封装的基础库,99%企业都在使用jQuery 高级库: Bootstrap(http://www.bootcss.com/
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情:如果你提出一观点或发现一个现象,在别人那里完全重复不出来,谁知道是不是臆想呢?但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻:分析的环境,软件的版本,试剂的保质期,甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而,我们仍然做着这样的努力,至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
单细胞数据目前除了10x的测序数据,还有相当一部分是drop-seq的测序数据。笔者在GEO上下载了一批drop-seq的数据,在网上查找了一下没有找到详细的分析流程,想到有些大神封装好的分析流程可能放在github上,果然在上面找到了好几个流程。笔者试了其中几个,有一个名为dropseqRunner的流程可以跑通,但是有些bug。笔者便在此将这个跑通的github流程的使用方法以及出现的4个bug解决方法进行说明,方便大家后续的使用。
这个文档是针对ASP.NET Web API的。如果你对ASP.NET Core感兴趣,请参见ASP.NET Core文档。
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/TheBasics.html
https://mrvollger.github.io/StainedGlass/
引入了jasypt-spring-boot-starter的jar包之后,项目启动的时候,是如何加载jasypt的呢? 这利用的是项目启动类上的一个注解@SpringBootApplication,这个注解中引用了@EnableAutoConfiguration注解。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abf7117
GATK best practices workflow Pipeline summary
Hbase 提供了种类丰富的过滤器(filter)来提高数据处理的效率,用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤,所有的过滤器都在服务端生效,即谓词下推(predicate push down)。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端,从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源:Spring中国教育管理中心)
最近又复习了一下阿里出品的<Java开发手册–华山版>,对于开发过程中绝大多数开发者都遵循开发手册,相信开发团队的代码可维护性能够绝对性提高。为什么要整理出这篇文章呢?相信大家会有这种感觉—读书或者接触新知识时,如果没有人提出相关的知识点,大家看过之后会发现没有任何收获一样。 开发手册我自问也看了好几遍,但是其中的部分点有时也会遗漏忘记遵循,故小编将自己容易遗漏或者开发过程中强制遵循的点列出来,同时也给新手抛砖,引玉就不敢了。。。。
这篇文章主要介绍了Python的Paste库的使用,学习过程中主要参考官网文档以及自己的理解,整理成笔记以便后续自己查阅。 如果转载,请保留作者信息。 邮箱地址:jpzhang.ht@gmail.com Python Paste:http://pythonpaste.org/
作为一个前端小白,入门跟着这几个来源学习,感谢作者的分享,在其基础上,通过自己的理解,梳理出的知识点,或许有遗漏,或许有些理解是错误的,如有发现,欢迎指点下。
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