1.snippy calling snps 群体snp分析
2.Rstudio service安装记录
snippy calling snps 群体snp分析
Snippy 是一个用于快速单倍体变体调用和核心基因组比对的工具。它能在单倍体参考基因组和您的NGS序列读数之间发现SNP，包括替换（snps）和插入/删除（indels）。Snippy 会尽可能使用更多的CPU，因为它可以在一台计算机上使用多达个内核。它的菜鸟源码分设计注重速度，并在一个文件夹中生成一组一致的输出文件。此外，它可以使用相同的参考获取一组Snippy结果，并生成核心SNP比对，最终生成系统发育树。
安装 Snippy 时，推荐使用 conda 进行依赖安装。智能推荐源码源码安装时可能会因为共享库文件不匹配的问题导致snippy自带的一些第三方软件无法使用，如samtools、bcftools、freebayes等。在检查所有依赖项是否已安装并正常工作之前，请注意，由于snippy最新一次更新是//，其他软件或已更新。目前已知使用的snpeff版本不能是最新版（v5.1），需要上一个版本：snippy=4.6.0和snpeff=5.0兼容（测试时间//）。如遇执行问题，可检查依赖软件版本问题，ssc php源码此处列出snippy=4.6.0版本的依赖软件版本。
Snippy 可以使用双端测序的reads数据，对于没有reads的细菌菌株，可以使用基因组文件或contigs.fa 文件。其原理是模拟二代测序将基因组文件拆分成生成reads的fq文件用于比对。需要注意的是，作为输入的FASTA文件夹不能存在带文件夹的相对路径，必须在当前目录。例如，/its1/GB_BT2/yzhishuang/data/tem/snippy/Yb2_genomic.fna 或者 Yb2_genomic.fna 可以，但是./Yb2_genomic.fna不行（经测试这个问题仅出现在集群服务器运行时，普通linux系统不存在此问题）。ctf 源码泄漏
输出文件支持TAB、CSV、HTML格式的列。如果提供Genbank文件--reference而不是FASTA文件，Snippy将使用基因组注释填写这些额外的列，以告诉您哪个功能受到变体的影响。详细查看变体可查看 snippy-vcf_report。如果您使用该--report选项运行Snippy，它将自动运行 snippy-vcf_report 并为每个SNP生成包含以下内容的部分snps.vcf。如果希望在运行Snippy 后生成此报告，可以直接运行它。如果要在Web浏览器中查看HTML版本，wifido源码分析请使用以下--html选项。它适用samtools tview于每个变体的运行，如果您有个变体，这可能会非常慢。使用--cpus建议尽可能高。
Snippy 可以产生“核心SNP”的比对，可用于构建高分辨率的系统发育（忽略可能的重组）。核心位点是存在于所有样品中的基因组位置，可以是单态或多态。如果我们忽略“ins”，“del”变种类型的并发症，并且只使用变异位点，则这些是“核心SNP基因组”。为了简化针对相同引用的一组隔离序列（reads或contigs）的运行，可以使用 snippy-multi 脚本。此脚本需要一个制表符分隔的输入文件，可以处理双端测序reads，单端reads和组装的contigs。然后就可以运行它来生成输出脚本。第一个参数应该是input.tab文件。其余参数应为任何剩余的共享snippy参数。在ID将用于每个分离的--outdir。命令：它还将snippy-core在最后运行以生成核心基因组SNP比对文件core.*。
Snippy 不能直接用于群体snp calling 分析，但是利用snippy-multi多菌株snp calling 基于生成的bam文件可以一步分析得到群体合并在一个vcf 文件里面的变异信息，用于下游的分析。重要步骤：使用freebayes-parallel并行freebayes 从全部个体的bam文件中分析变异信息。一个运行脚本全文：
Rstudio service安装记录
确保安装了R，如使用conda安装，则需配置路径。
访问Rstudio或posit下载页面获取Rstudio Server。
选择合适的服务版本，如果没有适合的，可考虑源代码构建，但过程复杂，通常建议使用现成版本。
执行所有操作时建议使用root用户以避免权限问题。
调整配置文件以管理Rstudio服务，如database.conf、rserver.conf和rsession.conf。
重启服务检查是否有错误。
遇到网页登录密码正常但登录异常的问题，可能是因为登录账号的home目录权限问题。
查阅日志文件以找出错误源头，重点是查找权限相关错误信息。
确认执行文件存放位置不符合规范，应位于/usr/bin/而非/usr/lib/rstudio-server/bin/。
执行相关代码，参考在线资源解决 SELinux 下的运行问题，然后重启Rstudio。
使用systemctl确保Rstudio正确启动。
访问Rstudio成功。
个人经历：近期协助女友进行宏基因组数据分析工作。医检所在NGS流程中关注的是物种组成，一般提供临床用药建议，较少进行科研级的通路注释或差异分析。宏基因组分析与医检所流程相似，都是为了识别样本中存在什么微生物及其活动，这对后续研究和治疗方案设计至关重要。
工作环境挑战：公司提供的Windows电脑性能有限，尤其是内存只有8GB，同时运行多个程序后资源紧张。由于公司IT部门不支持额外内存配置，且行政采购没有提供内存选项，个人在寻找解决方案。工作站内存虽然容量大但线程数有限，考虑到安装Rstudio-service可以满足当前需求。
