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：
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。
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。
这个snakemake workflow 主要包括：mapping, sort >> index >> call variants
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。
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：
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。
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。
https://eriqande.github.io/eca-bioinf-handbook/snakemake-chap.html
数字游民第三波有你吗 https://mp.weixin.qq.com/s/q864LQvsOOmd9nUyxk939w
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。
最近，我同时使用R和Python进行了更多的项目。对我而言，使用最佳工具来完成工作变得越来越重要，而不受单一语言的束缚。Python在某些方面做得最好，R在某些方面做得最好，因此，如果我们在需要的时候可以同时使用这两种方法，那么我们就可以发挥出最好的性能。在最近的示例中，我想创建一个Shiny应用程序来生成参数化的Powerpoint文档，这个应用我是用R的tidyverse对我的数据进行编码处理，使用Python编写了Powerpoint编辑代码，因为这在python-pptx包中很容易。
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.
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包，比如scikit-learn，tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗？数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法，但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此，可以选择直接从Fortran中调用Python，直接通过RAM传递气候模式的状态，而不是通过高延迟的通信层，比如HTTP。
经常给大家推荐好用的数据分析工具，也收到了铁子们的各种好评。这次也不例外，我要再推荐一个，而且是个爆款神器。
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:
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01043-w#code-availability
python函数接收不同类型的参数 说明 1、在定义函数时，在参数列表中使用**参数名，可以接收所有关键词参数。 2、如果在参数列表中使用*参数名，则可以接量的非关键词参数，即可变参数。 实例 计算任意个数的乘积： def multiply(*nums): result = 1 for n in nums: result *= n return result 输出 >>> multiply(1,3,5,7) 105 以上就是python函数接收不同类型参数的方法，希望对大
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
刚在看一个infoQ视频《我们是如何探索把ChatGPT推到企业级应用的？》，里面提到用它来做数学题，通过改变提问方式可以大大提升回答的准确率，顺手就试一下。
位置参数（Positional Arguments）：最常见的参数类型，按照位置传递。
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！
作为一种胶水语言，Python 能够很容易地调用 C 、 C++ 等语言，也能够通过其他语言调用 Python 的模块。
在当今软件开发领域，跨语言编程已经成为一种常见的需求。不同的编程语言各自有其优势和适用场景，因此在项目开发过程中，经常需要将多种编程语言进行集成和协作。Go语言（简称Go）和Python作为两种流行的编程语言，在不同的领域都有着广泛的应用。为了实现Go与Python之间的无缝集成和交互，Go-Python库应运而生。
摘要：Python装饰器是Python中一个非常有趣的特性，可以利用Python装饰器对一个函数包装再包装，其实从效果上看有一点像AOP中的切面，也就是对函数调用进行拦截，那么通过Python装饰器可以做哪些有趣的事情，以及Python装饰器的原理是什么呢？继续看本文吧！
如果你在使用Python程序的过程中遇到 "libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 错误，那么这篇文章就是为你准备的。本篇博客将帮助你了解这个错误的含义以及如何解决它。
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。
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 》
Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator,并且继承了许多属性和方法。关于BaseOperator的参数可以参照：
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。
作为计算机代码的一种抽象方式，函数在Python中扮演了极为重要的角色。本节介绍Python函数的定义、参数的传入以及调用方式。其中函数参数的传入方式为本节重点内容。Python函数的参数形式包括必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数以及关键字参数。五类参数可单独传入也可组合传入。
之前在处理数据的时候，最开始都是在excel里处理，后来当数据量上了一个级别后就用python导入excel文件接着处理了
和java定义函数不一样的地方在于，java对于无返回值的函数需要使用void修饰，有返回值的函数需要显示的指定返回值类型。而python则不需要添加这些修饰符，在python函数体中可以随时通过return语句返回值而不需要添加任何修饰符。例如像下面这样：
Prodigy是一种非常高效的机器教学工具，数据科学家可以在无需外部注释的情况下，为新功能创建端到端原型，并且可以顺利地进行生产。无论你是在进行实体识别、意图检测还是图像分类，Prodigy都可以帮助你更快地训练和评估你的模型。 注释通常是项目停滞的部分。有了Prodigy，你可以在吃早餐的时候生成一个想法，并在午餐之前就能为你的想法得到结果。一旦模型得到了训练，你就可以将其导出为一个版本化的Python包，从而使系统更容易地投入生产。 1. 打开并快速运行。你可以直接开箱使用Prodigy——你所需要的就
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。
在运行 Jupyter Notebook时候， 往往由于我们机器上装有多个版本的python， 我们不知道哪个python 是我们正在用的。
在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。
近日新推出了origin系列的最新版本：origin2021，是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件，并且该版本可以和2018——2021版本共享设置，若你拥有这些版本中的任何一个，则只需安装并运行新版本即可。不仅如此，它为了带给用户最佳的使用体验，进行了全方面的新增和优化，现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板，其中包括通过颜色选择和颜色插值，还在工作表上添加了新的公式栏，轻松编辑复杂的公式，具有调整公式栏字体大小的选项，以便于阅读，而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进，可以从Python轻松，高级地访问Origin对象和数据，并在设置列值中使用Python函数，以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等，甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏，如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示，图例等，可以更轻松的访问常见任务，是你最佳的绘图分析工具。
在使用Python这么久，时不时就会发现了一些过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。本篇文章总结出你应该了解的Python功能特色，希望大家在学习过程中，少走弯路，善用技巧!
分别是Open Python Session,Python Node,Close Python Session
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
本文将向你展示如何使用Python xlwings库自动化Excel。毋庸置疑，Excel是一款非常棒的软件，具有简单直观的用户界面，而Python是一种强大的编程语言，在数据分析方面非常高效。xlwings就像胶水一样，将两者连接到一起，让我们能够同时拥有两者最好的一面。
我们分享的 python 入门是根据公司实际自动化项目，抽出来的需要快速掌握的 python 基础知识以及掌握知识的方法。
在使用Python多年以后，我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用，但却没有充分利用。考虑到这一点，我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。 带任意数量参数的函数 你可
在求职Python开发岗位的过程中，扎实掌握基础语法是成功应对面试的关键。本篇博客将聚焦Python基础语法，梳理面试中常见的问题、易错点，并提供实用的代码示例，帮助您在面试中展现出深厚的技术功底，从容应对挑战。
我们应该都学过三角函数吧，比如正弦函数，在最初接触到这方面的知识的时候，我们要求sin30°是不是要去查一个叫做“三角函数值查表”的东西，然后得出sin30° = 0.5。
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
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