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如何管理和扩展系统盘文件系统

本文将总结以下问题的解决方法： 1、如何查看文件系统格式 2、如何使用 growpart 扩展分区 3、如何使用 resize2fs 调整文件系统大小 1....查看文件系统格式 在调整磁盘或分区前，确认文件系统格式是必要的。以下是几种常见的查看方法： 方法 1: 使用 lsblk lsblk 命令可以快速查看磁盘和分区的文件系统类型。...方法 2: 使用 df -T df -T 命令显示文件系统的挂载点和类型。...执行成功后，分区大小将扩展为整个磁盘的未使用空间。 3. 使用 resize2fs 调整文件系统大小 扩展分区后，文件系统不会自动占满新分区，因此需要调整文件系统大小。...使用 growpart 可以轻松扩展分区大小。 调整文件系统大小时，针对不同的文件系统使用对应的工具，如 resize2fs 或 xfs_growfs。

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Snakemake入门

通过 Snakemake，我们可以定义一系列任务以及这些任务之间的依赖关系，从而构建一个可重复、可维护和可扩展的工作流程。 结合conda/mamba，它们很容易被扩展到服务器、集群、网格和云环境。...简单来说，它有以下优点： 可读性强 易移植 模块化管理 透明 能生成流程图，看到每个过程 可扩展 可拓展的平台 2如何使用 在 Snakemake 中，可以使用类似于 Python 的语法来描述任务和规则...input: "{csvdata}.csv" shell: "egrep -v ^boring {input} > {output}" 它一共8行，定义了2个规则，在rule的后面是规则的名称，输入输出和要运行的命令...而工作目录下并没有这个文件，它就会继续往下匹配新的规则。接下来，程序发现只要将{csvdata}匹配为ds1就可以实现rule plot中所需的输入文件ds1_filtered.csv。...如果我们修改了数据，程序会识别文件的修改时间判定其为一个新文件，进而重新运行命令。 3Snakemake 参数 Snakemake的参数非常多，常用的有以下几个： -p：打印运行的shell命令。

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    Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告

    流程 Snakemake简介 Snakemake是一个工作流引擎系统，提供了基于Python的可读性流程定义语言,可重现,可扩展的数据分析的工具和强大的执行环境，无需流程更改就可从单核环境迁移到集群，云服务环境上运行...输入导向的运行方式，需要先确定输入文件....，没法直接推导出input 文件，所以这里借用一个函数，来获取匹配到的{sample}和{end}， 通过{sample}和{end}实际值，来获取config.yaml 中定义的样本文件。...snakemake 是基于Python扩展的，Python原来的语法照样可以在snakmake里使用。...分析方法为，首先将每个样本的 Peak 文件合并，然后使用 bedtools 工具对合并之后的 Peak 文件进行处理，如果两个 Peak 有重叠区域，则合并成一个新的 Peak。

    3.3K30

    一步一步用Snakemake搭建gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程

    每一个rule包含三个基本元素，分别是input、output、shell或run或script，分别表示“输入文件”、“输出文件”和“运行命令”。...config.yaml 内容和格式为： samples: sample1: sample2: sample3: 新建一个流程文件Snakefile 首先定义配置文件config.yaml...configfile: "config.yaml" Snakemake读取配置文件后会将数据保存为字典，这是一个简单的示范，配置文件也可以写的复杂，比如定义每个样本所用的bed文件或不同的分析参数。...，output为样本目录下clean_fq文件夹下的两个去过接头的fastq文件，shell里就是我们平常写的shell命令，只不过可以把输入文件和输出文件用input和output替代。...扩展 rule中还可以添加其他的参数，比如说threads、log，如果输出文件重要，可以添加protected参数设置为保护文件，相反，如果跑完程序就可以删除的文件，可以添加temp参数设置为临时文件

    3.2K40

    snakemake 学习笔记2

    一个稍微复杂的案例, 看看snakemake的用法....过程介绍 1, 安装snakemake 2, 新建文件 3, 新建一个简单的Snakemake参数文件 4, 扩展, 去关联输出文件 5, 使用全局变量, 关联文件 6, 批量运行 1, 安装snakemake...这里需要时python3, 不支持python2 pip3 install --user snakemake pyaml 2, 新建几个FASTQ文件 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: 第一步: 数据质量控制 第二部: 将基因表达合并为一个文件 创建文件 创建genome.fa文件, 使用touch创建空文件即可 创建fastq文件夹...参数解释 我们下面进行代码的讲解: 这里， 定义了一个SAMPLE的数组： SAMPLES = ['Sample1', 'Sample2'] 数组, SAMPLES,里面有两个元素: Sample1和Sample2

    1.2K30

    Snakemake — 可重复数据分析框架

    灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。 可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。...社区支持：Snakemake有一个活跃的社区，提供大量的文档、教程和案例，帮助用户学习如何有效使用它。.../snakemake 2发表文章 Johannes Köster及其团队在多个场合发表了关于Snakemake的文章，展示了其如何促进科学研究的可重复性和高效性。...snakemake 的基本组成单位叫“规则”，即 rule；每个 rule 里面又有多个元素（input、output、run等）。工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。...output 定义输出文件 shell 程序运行的shell命令 script 自定义脚本 注意： 1、 输入或输出项之间要有逗号。

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    生信分析流程构建的几大流派

    这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如 Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...配置文件流（和 CWL 不冲突）主要是基于 JSON、YAML、TOML 等类型的配置文件，然后开发相应的解析器解析和执行流程。...很多计算机软件自动测试流程和构建工具也主要基于配置文件来构建和执行：如 circleci、travis。...这里给出一个基于配置文件的工具示例（图六）： 图六 bashful 执行输出 bashful 输入文件格式及部分字段： config: show-failure-report: false...用户目前也大多接受使用配置文件统一管理变量。 命令行参数也常常结合配置文件同时使用，这么做的主要原因： 可以有效减少动态更新和管理配置文件的次数； 通过命令行修改参数也更加透明和便于日志记录。

    2.4K41

    生信分析流程构建的几大流派

    常见的几种工作模式： 单个脚本就是一整个流程 多个脚本组成一个流程 封装成可以输入参数的命令行程序 封装成函数/模块/包（包含示例文件、文档和测试） 前两种（1和2）是大多数生物信息学初学者（不具备封装和打包能力...这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...配置文件流（和CWL不冲突）主要是基于JSON、YAML、TOML等类型的配置文件，然后开发相应的解析器解析和执行流程。...很多计算机软件自动测试流程和构建工具也主要基于配置文件来构建和执行：如circleci、travis。 这里给出一个基于配置文件的工具示例（图六）： ?...命令行参数也常常结合配置文件同时使用，这么做的主要原因： 可以有效减少动态更新和管理配置文件的次数 通过命令行修改参数也更加透明和便于日志记录 | Jupyter notebook和R markdown

    4.8K61

    一步到位-生信分析流程构建框架介绍

    这是因为Make引入了“隐式通配符规则”(implicit wildcard rules)的概念，通过文件的后缀以及特定的符号（输入和输出文件进行描述，从而对其进行特定的转换，解决了编译是存在的各种依赖关系...虽然Scripts和Make流程满足了我们的基本需求，但是他们都缺乏可扩展性，多任务平行化处理等能力，导致它们都难以面对现在大数据量的分析需求。 ?...）的基础上扩展了断点重入、平行化处理、文件名管理等功能，突破了Make的限制，使得他们的使用更加灵活且可控。...Configuration-based frameworks 在这个框架中，任务之间的连接既不依赖于上下游的代码，也不依赖于文件命名规则，只仅仅需要配置文件的输入，通常这个配置文件的格式是XML、YAML...（Galaxy WES workflow） 此外，有些功能较多的生物信息学工具（如：SpliceGrapher）也会提供一个配置文件来管理参数，这样的好处是使得参数的浏览和修改更加直观，减少命令行参数的动态修改

    2.2K30

    基于GATK4标准找变异方法的自动化工作流程oVarFlow的使用

    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： 下面是笔记原文 一.简介 “GATK Best Practices” 是最广泛的变异位点筛查方法...这里我主要演示如何一键运行oVarFlow 找变异流程。对一个标准的WES双端测序的fastq文件，整个流程运行时间大概是6小时左右。...snakemake -np 这3个文件夹分别下载存储fastq测序文件，参考基因组文件和GVCF文件 ## 软件只对GFF文件进行过测试，保证可以运行，因此注释文件下载GFF3版本 nohup wget...）直接运行了 下载配置文件并修改其中信息 cd $HOME/project_dir/variant_calling/ wget -c https://gitlab.com/computational-biology...按i后移动光标进行修改：将标黄处改为已下载的基因组和注释文件名，标红处可改为1（对所有的reads进行比对），标绿处如果没有gvcf表格提供的话可留空 （oVarFlow 2.0已经取消对gvcf文件的处理

    1.1K10

    使用snakemake编写生信分析流程

    s和u，是我随便写的，你完全可以写成a和b这一步也就相当于我们用了for循环对GSM6001951和GSM6001952两个样本8个文件执行fastp。...wildcard_constraints: s="|".join(["GSM6001951","GSM6001952"]), u="|".join(["L1","L2""L3""L4"])所以fastp_se中的输入文件只能匹配到如下结果...，虽然很长，其实就是一个判断你输入内容，然后交给fastp去执行的python脚本，所以我们需要按照作者的要求提供输入和输出文件名字，以及适当的额外参数。.../trimmed/GSM6001951_L3.fastq.gzrule allsnakemake的rules的执行顺序是：如果rule1的输出是rule2的输入那么，他们是串联关系，如果没有这种输入和输出依赖关系..."omit-software" wrapper: config["warpper_mirror"]+"bio/reference/ensembl-sequence"config一般情况下需要把配置参数写在

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    跟着Bioinformatics学数据分析:StainedGlass可视化展示基因组水平上的tandem repeat

    搭建的一个流程，今天的推文我们试着拆解一下这个流程里都有哪些步骤 这个流程依赖的软件是通过搭配conda配置文件的方式去安装，但是在集群上的计算节点很多时候是不能联网的，所以最好还是提前配置好依赖软件，...依赖的软件在 workflow/env目录下的env.yaml和R.yaml下 - pandas - numpy - numba - cooler - minimap2==2.18...包都安装一下 运行命令 snakemake -s ~/biotools/StainedGlass/workflow/Snakefile --configfile=/home/myan/biotools/...stainedGlass/chr8_cen.fasta --cores 8 make_figures -pn 会展示出这个流程每一步具体执行的命令，然后我们分别执行其中的命令看看每一步具体做了什么事 首先是对输入数据进行索引...getfasta -fi chr1.fa -bed a1.bed > a1.fa bedtools getfasta -fi chr1.fa -bed a2.bed > a2.fa minimap2比对生成bam文件并合并

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    跟着Nature Genetics学数据分析：两套单倍型与参考基因组进行比对检测变异然后结果合并

    同时论文里还提到了一套流程，如果二倍体基因组组装成了两套单倍型，这两套单倍型分别与参考基因组进行比对，会得到两个vcf文件，然后把两个vcf文件整合到一起然后得到一个二倍体的变异检测结果。...修改下Snakemake文件里第25行代码 我测试的这个物种是19条染色体，染色体的命名方式是chr01,chr02,chr11这种，所以我的代码改成了 chromosomes = [config[...'reference']['prefix'] + str(i).zfill(2) for i in range(1,20)] 修改config.json文件 把参考基因组和分单倍型组装的基因组的路径分别填上...，trio那里设置为空 运行命令 snakemake -s Snakefile --cores 32 -p 运行完会得到一个results文件夹，里面有合并好的vcf文件 之前还有一个流程，跟着Science...学数据分析：二倍体基因组如果组装成两套单倍型基因组如何检测结构变异 但是运行自己的数据没有运行出来 欢迎大家关注我的公众号

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    互联网游荡杂志（第18期）-评价你的生物信息学的研究水平

    其实原文说的是如何评价生物信息学的研究水平，引用的是刘小乐教授的观点。但我觉得，其实这些标准完全适用所有从事数据科学的人。 希望大家都朝着Layer 5 努力。 2、几百块查全家资料?...does CPython have between C that could make it more extensible by other languages 教你用汇编语言编写 Python 扩展...4、30+ 款 uTools 插件更新：微信文件传输助手、爬书神器、Redis 工具......等你来探索！(qq.com) utools 真的值得好几期好物推荐。...，大致有以下几大流派（注1）： 脚本语言流 Common Workflow language 语言流 Makefile流 配置文件流 Jupyter notebook和R markdown流 ........而我，则是snakemake 流，[[05-snakemake的进阶操作]] 8、时空组/空间组学教程合集 国家基因库大数据平台的文章，质量蛮高的。

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    workflow04-用snakemake处理复杂命名

    接下来，可以使用文件中的sample 列作为文件通配使用的名称。 可是，该如何操作呢？....fastq.gz' 2-制定snakemake规则 通过python 数据框的选择，我们可以通过指定索引列来对如文件的地址进行选择。...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...-np results/awesome/s00{1..2}_R{1,2}.fq 可以看到，现在snakemake 就通过s001 找到其在csv 文件中，对应的fq1 文件的位置了： [Fri May...这种做法有两点好处： 当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类； 便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递 上面的步骤提示我们，snakemake

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    snakemake 学习笔记4

    snakemake如何连接不同的rule 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....经验所得 每一个snakemake的rule都要有input,output, 里面的内容交叉的地方, 是确定不同rule的依赖, 比如rule1的输出文件(output)b.bed, b.bim, b.fam..., 如果作为rule2的输入文件(input), 那么rule1和rule2就可以关联了. rule all是定义最后的输出文件, 比如rule2的最后输出文件是c.raw, 那么也写为c.raw即可....---- 测试文件 这里, 有两个plink的文件,a.map和a.ped, 内容如下: (base) [dengfei@localhost plink-test]$ cat a.map 1 snp1..., 这里fule cfile输出的是c.log和c.raw, 因此rule all中的input也写为c.log和c.raw 2, rule bfile, 这里的input是a.map和a.ped, output

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