Erfahren Sie, wie Sie Wildcards in Snakemake richtig verwenden, um gruppierte Probeingaben zu verarbeiten und häufige Fehler mit einer aufschlussreichen Lösung vermeiden.
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Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62328246/ gestellt von dem Nutzer 'M.G.' ( https://stackoverflow.com/u/5545752/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62331156/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Dmitry Kuzminov' ( https://stackoverflow.com/u/11218687/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.
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Lösung des Problems „Wildcard innerhalb von Wildcard“ in Snakemake
Wenn Sie gerade erst in die Welt von Snakemake eintauchen, könnten Sie auf ein häufiges Hindernis stoßen: die Handhabung mehrerer Wildcard-Eingaben, insbesondere wenn Ihre Regeln von kategorisierten Gruppen von Proben abhängen. In diesem Beitrag zeige ich Ihnen ein konkretes Problem – wie man Wildcards effektiv innerhalb anderer Wildcards in Snakemake nutzt – und biete eine strukturierte Lösung an, um Ihren Workflow auf Kurs zu bringen.
Das Problem verstehen
Lassen Sie uns die Szene setzen. Angenommen, Sie arbeiten mit Probendaten im bioinformatischen Kontext und haben verschiedene Gruppen von Proben, die Sie verarbeiten müssen. Zum Beispiel:
Gruppen: A und B
Proben in Gruppe A: A2, Ah, AL
Proben in Gruppe B: Banana, BLM
In Ihrem Workflow möchten Sie einzelne Proben zunächst mit einer Regel namens index_vcf verarbeiten und anschließend die gruppierten Proben mit einer anderen Regel namens analyse analysieren. Wenn Sie jedoch versuchen, die Wildcard-Probenkennungen für die Eingabe der analyse-Regel zu erweitern, stoßen Sie auf den Fehler „unhashable type: 'list'.“
Um diesen Fehler zu vermeiden und Ihre Analyse reibungslos auszuführen, zerlegen wir die Lösung in klare Schritte.
Schritt-für-Schritt-Lösung
Schritt 1: Syntaxfehler identifizieren
Zuerst müssen wir sicherstellen, dass keine Syntaxfehler in Ihrer Konfiguration und in der Snakefile vorliegen. Hier einige Punkte zum Überprüfen:
Stellen Sie sicher, dass alle Zeichenketten richtig in Anführungszeichen stehen. Beispielsweise könnten einige Zeichenketten fehlende Schlusszeichen haben, die das Parsen stören.
Überprüfen Sie, ob die Ausgabespezifikationen zu Ihren Workflow-Zielen passen. Produzieren Sie Ausgaben, die mit Ihren Eingabemustern übereinstimmen? Korrigieren Sie eventuelle Abweichungen – zum Beispiel durch Ändern der Ausgabe von "../out/{group}.out" auf den korrekten Pfad, falls nötig.
Schritt 2: Die Wildcard-Logik überarbeiten
Der Kern des Problems liegt darin, wie Wildcards in Ihrer analyse-Regel verwendet werden. Die aktuelle Herangehensweise könnte in etwa so aussehen:
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
Diese Syntax ist in Snakemake nicht gültig. Sie benötigen eine Methode, um dynamisch anzugeben, welche spezifischen Proben aus den Gruppen verwendet werden.
Schritt 3: Lambda für die Eingabeerweiterung einsetzen
Die Lösung besteht darin, eine Lambda-Funktion zu verwenden, die dynamisch auswertet, welche Proben zur angegebenen Gruppe gehören. So richten Sie das ein:
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
Fazit
Mit dieser Umsetzung verarbeitet Ihr Snakemake-Workflow die Wildcard-Eingaben korrekt, sodass Sie die Proben effektiv gruppieren können, ohne Fehler zu erhalten. Durch die Verwendung einer Lambda-Funktion können Sie dynamisch auf die in Ihrer Konfigurationsdatei angegebenen Gruppen verweisen, und die expand-Methode interpretiert die Eingaben für den some_script-Befehl korrekt.
Zusätzliche Tipps
Prüfen Sie vor dem Ausführen Ihrer Workflows immer auf Syntaxfehler.
Stellen Sie sicher, dass Ihre Ausgabeverzeichnisse existieren, um Schreibfehler zu vermeiden.
Lesen Sie die Snakemake-Dokumentation zu Wildcards für fortgeschrittene Implementierungen und Beispiele.
Mit diesem strukturierten Ansatz vereinfachen Sie Ihre Datenverarbeitung und machen Ihre Snakemake-Regeln robust und fehlerfrei. Viel Erfolg beim Programmieren!
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