我有一个工作流程,用于下载,对齐和执行对公共排序数据的变体调用。问题是它目前只能在每个样本的基础上工作(即样本作为每个单独的测序实验)。如果我想对一组实验(例如样本的生物学和/或技术重复)进行变体调用,它就无法工作。我试图解决它,但我无法解决它。
这是对齐规则的简化:
rule alignment:
input:
rules.download.output.fastq
output:
'{group}/alignment/{sample}.bam'
shell:
"bash scripts/02_alignment.sh {wildcards.group} {wildcards.samples}"
变体调用也是如此:
rule variant_calling:
input:
rules.alignment.output
output:
'{group}/variants/{sample}.vcf.gz'
shell:
"bash scripts/03_variant_calling.sh {wildcards.sample} {wildcards.group}"
这很好用,因为为每个对齐的.vcf
文件生成了一个.bam
文件。但我想要做的是从任意数量的.vcf
文件生成一个.bam
文件。我有一个pandas
数据框,其中包含所有sample
个名称及其对应的group
。我基本上想将第二条规则的output
更改为'{group}/variants/{group}.vcf'
,但我所做的一切都以某种方式失败了。
我的想法是提供规则,将所有每组对齐的.bam
文件作为输入,然后只给脚本运行它们所有谎言的目录。问题是我无法找到以这种每组方式提供输入的方法:要么我给每个样本(作为工作流水线),要么为每个组提供所有.bam
个文件变体调用,无论它们实际属于哪个组。我不能只使用通配符,因为最后一个输出中不存在{sample}
通配符。我也尝试使用函数作为输入,但这导致了与上面相同的问题。
问题的症结似乎是分组的层次:如果我想对整个数据集中的所有对齐.bam
文件执行变体调用,那可能会正常工作,给出我上面提到的问题。问题来自整个数据集的子组:
sample1 sample2 sample1 sample2 sample3
| | | | |
| | | | |
-------------- ---------------------------
| |
| |
group1 group2
关于如何解决这个问题的任何想法?
答案 0 :(得分:3)
您必须使用某种结构将样品分组:
GROUPS = {
"group1":["sample1","sample2"],
"group2":["sample1","sample2","sample3"]
}
然后是这样的:
rule all:
input:
expand("{group}/variants/{group}.vcf.gz", group=list(GROUPS.keys()))
rule alignment:
input:
rules.download.output.fastq
output:
'{group}/alignment/{sample}.bam'
shell:
"bash scripts/02_alignment.sh {wildcards.group} {wildcards.samples}"
rule variant_calling:
input:
lambda wildcards: expand("{group}/alignment/{sample}.bam", group=wildcards.group, sample=GROUPS[wildcards.group]
output:
'{group}/variants/{group}.vcf.gz'
shell:
"bash scripts/03_variant_calling.sh {input} {output}"
当然缺少你没有展示的规则,但我认为你会明白这一点!
规则variant_calling中的shell命令可能很难处理,但您可以将目录定义为如下所示的参数:
params: groupAlignDir = "{group}/alignment"
并在shell中使用它:
"bash scripts/03_variant_calling.sh {params.groupAlignDir} {output}"
并获取脚本“variant_calling.sh”
目录中的所有bam文件