snakemake使用小结

首先在linux 里配置conda

下载

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

安装完毕，如果忘记选择yes，敲conda命令报错“command not found" 加上source /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

conda env list   得到 /root/anaconda3

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

不然全局无法使用conda命令，（但是重启putty好像就不管用了,还不清楚原因）

vs code可以不安装

安装tree命令，yum install tree

tree -af 可以查看树形文件结构

snakemake是纯python的任务流程工具（基于python3），以前商业环境用过control-M

https://snakemake.readthedocs.io/en/stable/

首先做个变异检测，就是和标准的序列做对比，有点类似于代码的compare，用过Beyond Compare或svn和git的筒子们应该很熟悉了，

但是基因序列是个非常大的序列文件，在linux也没有windows那样简便的图形操作见面，而且，这种对比工作是大量重复的，需要脚本化。

cd snakemake-snakemake-tutorial-623791d7ec6d
conda env create --name snakemake-tutorial --file environment.yaml

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export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
source activate snakemake-tutorial

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# 退出当前环境
source deactivate

这里使用到Samtools工具，具体使用方法可以参考https://blog.csdn.net/g863402758/article/details/53081342

他是一个用于处理sam与bam格式的工具软件，能够实现二进制查看、格式转换、排序及合并等功能，

结合sam格式中的flag、tag等信息，还可以完成比对结果的统计汇总。同时利用linux中的grep、awk等操作命令，

还可以大大扩展samtools的使用范围与功能。

conda install snakemake

conda install samtools

bowtie2和samtools都是对比工具，bowtie2暂时没安装，安装方法先记录下

sudo wget https://jaist.dl.sourceforge.net/project/bowtie-bio/bowtie2/2.3.4.1/bowtie2-2.3.4.1-linux-x86_64.zip

unzip bowtie2-2.3.4.1-linux-x86_64.zip

vi /etc/environment

添加 bin 目录的路径，并用 : 隔开

source /etc/enviroment 使配置生效

开始写job脚本

rule bwa_map:
    input:
        "data/genome.fa",
        "data/samples/A.fastq"
    output:
        "mapped_reads/A.bam"
    shell:
        """
        bwa mem {input} | samtools view -Sb - > {output}
        """
期间一直出一个错误，说Command must be given as string after the shell keyword
运行snakemake -np mapped_reads/A.bam检查一下是否会出错

执行这个job，把-n去掉

可以看到，生成了A.bam文件

rule bwa_map:
    input:
        "data/genome.fa",
        "data/samples/{sample}.fastq"
    output:
        "mapped_reads/{sample}.bam"
    shell:
        """
        bwa mem {input} | samtools view -Sb - > {output}
        """
将A改成{sample}，在输入命令的时候加上你的参数，自动匹配上了，（注意此时文件夹貌似只能有一个脚本文件），cp了一个好像报错了

接下来，要做排序了，代码最后一起贴

可以使用dag选项和dot命令对“规则的执行和依赖关系”进行可视化，

snakemake --dag sorted_reads/{A,B,C}.bam.bai | dot -Tpdf > dag.pdf  这个命令好像会报错

snakemake --dag sorted_reads/{A,B,C}.bam.bai | dot -Tsvg > dag.svg

整合之前的BAM文件，做基因组变异识别
SAMPLES=["A","B","C"]
rule bcftools_call:
    input:
        fa="data/genome.fa",
        bam=expand("sorted_reads/{sample}.bam", sample=SAMPLES),
        bai=expand("sorted_reads/{sample}.bam.bai", sample=SAMPLES)
    output:
        "calls/all.vcf"
    shell:
        "samtools mpileup -g -f {input.fa} {input.bam} | "
        "bcftools call -mv - > {output}"
其中expand是自动匹配变量求文件路径的语法糖
检查一下，snakemake -np calls/all.vcf

最后出report，以上都是在规则里执行shell脚本，snakemake的一个优点就是可以在规则里面写Python脚本，只需要把shell改成run，此外还不需要用到引号。

测试一下，snakemake -np report.html

画出流程图

snakemake --dag report.html | dot -Tsvg > final.svg

执行一下：snakemake -p report.html
可以看到生成了报告文件

到此，还有

rule all：

log：

多线程thread：

-j 指定cpu核心

params：

加载configfile: "config.yaml"

这几个功能没有操作，留个以后有空再处理

最后，在新建一个snakemake项目时，都先用conda create -n 项目名 python=版本号创建一个全局环境，用于安装一些常用的软件，例如bwa、samtools、seqkit等。然后用如下命令将环境导出成yaml文件

conda env export -n 项目名 -f environment.yaml

以后再部署的时候，

只需要conda env create -f environment.yaml

这个过程类似于ghost系统，或者打包虚拟机类似

参考了以下网址，感谢！

https://www.jianshu.com/p/8e57fd2b81b2

http://pedagogix-tagc.univ-mrs.fr/courses/ABD/practical/snakemake/snake_intro.html