将大型管道转换为snakemake

如何解决将大型管道转换为snakemake

我开发了MOSCA,这是一种用于元组学分析的管道(MG与MT),可通过Bioconda获得。我想将其转换为snakemake,因为它可以轻松地使MOSCA同时运行通过API进行的某些访问和一些计算量大的任务。另外,我认为这将有助于更好地将工具塑造为标准格式。

我的问题是,MOSCA有很多参数,必须将这些参数传输到配置文件中。尽管这对于大多数参数来说都是微不足道的,但同时输入MG和MT文件却比较麻烦。此外,MOSCA会一起考虑样本。所以我创建了一个示例文件samples.tsv

MG files    MT files    Sample
path/to/mg_R1.fastq,path/to/mg_R2.fastq path/to/mt_R1.fastq,path/to/mt_R2.fastq Sample

,我希望Snakefile读取它并保留“ Sample”信息。遵循包含MG预处理和管道装配的示例,其中preprocess.pyassembly.py脚本包含相应的功能。 这是Snakefile

from pandas import read_table

configfile: "config.json"

rule all:
  input:
    expand("{output}/Assembly/{experiment[1][Sample]}/contigs.fasta",output = config["output"],experiment = read_table(config["experiments"],"\t").iterrows())

rule mg_preprocess:             # mt_preprocess make same,but data = mrna?
  input:
    list(expand({experiment}[1]["MG files"],"\t").iterrows()))[0]
  output:
    expand("{output}/Preprocess/Trimmomatic/quality_trimmed_{name}{fr}_paired.fq",fr = ['forward','reverse'],name = 'pretty_commune')
  threads: 
    config["threads"]
  run:
    shell("""python preprocess.py -i {reads} -t {threads} -o {output} 
            -adaptdir MOSCA/Databases/illumina_adapters -rrnadbs MOSCA/Databases/rRNA_databases""",output = config["output"])

rule assembly:
  input:
    expand("{output}/Preprocess/Trimmomatic/quality_trimmed_{name}{fr}_paired.fq",name = 'pretty_commune')
  output:
    expand("{output}/Assembly/{experiment[1][Sample]}/contigs.fasta","\t").iterrows())
  threads:
    config["threads"]
  run:
    reads = ",".join(map(str,input))
    shell("python assembly.py -r {input} -t {threads} -o {output}/Assembly/{sample} -a {assembler}",sample = config["experiments"][1]["sample"],assembler = config["assembler"])

这是config.json

{
"output": 
    "snakemake_learn","threads":
    14,"experiments":
    "samples.tsv","assembler":
    "metaspades"
    }

我得到了错误

NameError in line 12 of /path/to/Snakefile:
name 'experiment' is not defined
  File "/path/to/Snakefile",line 12,in <module>

如何定义实验?

解决方法

我不确定您要做什么,但是对我来说还是行

list(expand({experiment}[1]["MG files"],experiment = read_table(config["experiments"],"\t").iterrows()))[0]

似乎太复杂了。我将样本表放在DataFrame中并使用它,而不是每次都使用read_table中的迭代器。例如:

import pandas

ss = pandas.read_csv(config["experiments"],sep= '\t')

...

rule mg_preprocess:             # mt_preprocess make same,but data = mrna?
    input:
        expand('{experiment}',experiment= ss["MG files"][0]),

无论如何,我认为错误name 'experiment' is not defined是因为{experiment}中的list(expand({experiment}[1]["MG files"]不在可以替换为实际值的字符串中。


编辑:

实际上,行expand('{experiment}',没有多大意义……与ss["MG files"][0]相同

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