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Snakemake数据质控流程详解

共计 30 章节
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01
Snakemake简介
什么是Snakemake · 与Makefile的异同 · 工作流管理优势
Snakemake简介
02
安装与配置
Snakemake的安装（conda… · Python环境要求 · 配置文件初步
安装配置
03
第一个Snakefile
基本规则（rule）结构 · 输入输出定义 · 运行snakemake命令
Snakefile第一个
04
规则依赖与DAG
规则间的依赖关系 · Snakemake如何构建有向无环图… · dry-run模式
DAG规则依赖
05
通配符与动态文件名
使用通配符（{sample}等）处理… · 批量作业
通配符动态文件名
06
配置文件（config）
YAML/JSON配置文件的读取 · config字典的使用 · 参数化流程
config配置文件
07
运行模式
本地模式 · 集群模式（SLURM/SGE） · 容器模式（Singularity/D…
运行模式本地模式
08
日志与报告
规则日志输出 · snakemake --report… · 结果可视化
日志报告
09
数据质控概述
为什么要做数据质控 · 常见QC工具（FastQC · multiqc）
数据质控概述为什么要做数据质…
10
FastQC规则
编写FastQC的Snakemake… · 输入fastq文件 · 输出zip/html
FastQC规则
11
MultiQC整合
收集多个FastQC结果 · 使用MultiQC生成汇总报告
MultiQC整合
12
Trimmomatic/fastp规则
编写质控修剪规则 · 参数配置与输出管理
Trimmomatic/…规则
13
质量控制阈值
设定质控通过标准 · 规则条件判断 · 失败处理
质量控制阈值设定质控通过标准
14
并行与资源管理
设置线程数（threads） · 内存（resources） · 避免资源竞争
并行资源管理
15
环境管理
使用conda环境（--use-co… · 创建环境yaml文件 · 可复现性
环境管理conda
16
容器化
使用Singularity/Dock… · 封装依赖
容器化Singularity/…
17
模块化设计
将Snakefile拆分为多个模块（… · 函数与规则复用
模块化设计Snakefile
18
工作流参数
通过命令行参数（--config）覆… · 灵活调参
工作流参数config
19
检查点（checkpoint）
处理动态输入/输出 · 不确定数量的输入文件
checkpoint检查点
20
集群提交
配置集群配置文件 · 提交作业到SLURM或SGE · 作业数组
集群提交配置集群配置文件
21
错误处理与重试
自动重试失败作业 · 设置重试次数 · 错误日志分析
错误处理重试
22
基准测试（benchmark）
规则耗时与资源统计 · benchmark规则 · 性能优化
benchmark基准测试
23
数据组织与命名规范
项目目录结构建议 · 文件命名规则 · 避免冲突
数据组织命名规范
24
版本控制与CI/CD
Snakefile纳入Git管理 · GitLab CI自动运行工作流
CI/CD版本控制
25
上游数据下载
使用SRA工具 · wget等规则下载原始数据 · 集成到流程
上游数据下载SRA
26
下游分析衔接
质控后数据传给比对/组装流程 · 规则输出作为下游输入
下游分析衔接质控后数据传给比…
27
大规模数据优化
使用--latency-wait处理… · 临时文件清理
大规模数据优化latency-wait
28
调试技巧
日志级别（--verbose） · 图可视化 · rules.info()等
调试技巧verbose
29
最佳实践
常见陷阱与经验总结 · 项目案例分享（RNA-seq质控流程…
最佳实践常见陷阱
30
完整质控流程实战
从原始fastq到质控报告的一站式S…
完整质控流程实战fastq