写在前面
既然写了教程就需要具有普适性，能适合大多数人的胃口，我这部分的内容以及示例主要还是参考了官方教程，但是都是我一步一步跑过的流程，所以会更有印象，送给想学 Snkaemake 但是一直没有去学的朋友们，这些内容对于有生信基础的人来讲，上手会很快，因为很多的生信软件都使用过，写起来也就没有那么晦涩，下面开始～
Snakemake 定义
Snakemake 工作流管理系统是一种用于创建可重复和可扩展的数据分析的工具。
工作流是通过一种人类可读的、基于 Python 的语言来描述的。它们可以无缝扩展到服务器、集群、grid和云环境，无需修改工作流。
最后，Snakemake 工作流可能需要对所需软件的准备，这些软件将自动部署到任何执行环境。
安装
Snakemake 可在 PyPi 上以及通过 Bioconda 和源代码获得。可以使用任意方法安装 Snakemake，我们这里仅介绍使用 Conda 安装
通过 Conda/Mamba 安装
这是安装 Snakemake的推荐方式，因为Conda安装比较简单。
首先，必须已经安装了一个基于 Conda 的 Python3 发行版。推荐的选择是Mambaforge，它不仅提供所需的 Python 和 Conda 命令，而且包括 Mamba，它是强烈推荐的Conda包管理器的极其快速和强大的替代品。默认的 conda 求解器有点慢，有时在选择最新的软件包版本时会出现问题。因此，建议在任何情况下都使用Mamba。
如果不安装 Mambaforge ，也可以直接安装 Mamba
conda install -n base -c conda-forge mamba
1. 单独安装到一个小环境
$ conda activate base
$ mamba create -c conda-forge -c bioconda -n snakemake snakemake
安装到单独环境中比较好，为了避免与其他软件包冲突，并通过如下方式进行激活
$ conda activate snakemake
$ snakemake --help
2. 仅安装必备软件的 snakemake 版本
可以安装仅依赖基本必需软件的 minimal 版本 Snakemake
$ conda activate base
$ mamba create -c bioconda -c conda-forge -n snakemake snakemake-minimal
基础示例
首先先激活 Snakemake ，看各自下载的环境，我是单独创建了一个小环境 所以我进行如下操作：
$ conda activate snakemake
Snakemake 工作流是通过在 Snakefile 中指定命令来定义的。 命令通过指定如何从输入文件集创建输出文件集，将工作流分解为小步骤（例如，单个工具的应用）。Snakemake通过匹配文件名自动确定命令之间的依赖关系。
下面通过创建示例工作流来介绍 Snakemake 语法。工作流程来自基因组分析领域。它将测序reads映射到参考基因组，并在映射reads上调用变体。本教程不需要您知道这是关于什么的。尽管如此，我们在以下段落中提供了一些背景知识。
测试数据下载
git clone https:///snakemake/snakemake-tutorial.git
cd snakemake-tutorial
├── data
│ ├── genome.fa
│ ├── genome.fa.amb
│ ├── genome.fa.ann
│ ├── genome.fa.bwt
│ ├── genome.fa.fai
│ ├── genome.fa.pac
│ ├── genome.fa.sa
│ └── samples
│ ├── A.fastq
│ ├── B.fastq
│ └── C.fastq
# 开启 Snakemake 学习之旅
1. Mapping reads
第一个 Snakemake 命令将给定样本的reads映射到给定的参考基因组。为此，我们将使用工具bwa，特别是 subcommand 。在工作目录中，创建一个使用您选择的编辑器调用的新文件。官方建议使用Atom编辑器，因为它为 Snakemake 提供了开箱即用的语法突出显示。在 Snakefile 中，定义以下命令：bwa mem Snakefile
第一个 Snakemake 命令将给定样本的reads映射到给定的参考基因组。为此，我们将使用工具 bwa，特别是子命令 bwa mem。在工作目录中，使用编辑器创建一个名为 Snakefile 的新文件。官方建议使用 Atom 编辑器，因为它为 Snakemake 提供了开箱即用的语法突出显示。在 Snakefile 中，定义以下命令：
首先创建一个名称为 Snakefile 的文件，并输入我下面的内容
rule bwa_map:
input:
'data/genome.fa',
'data/samples/A.fastq'
output:
'mapped_reads/A.bam'
shell:
'bwa mem {input} | samtools view -Sb - > {output}'
# 一个常见的错误是忘记输入或输出项之间的逗号。 由于 Python 连接后续字符串，这可能会导致抱错
Snakemake rule有一个名称（这里是 bwa_map）和许多指令，这里是 input 、 output 和 shell 。
在 input 和 output 指令之后是那些预计将在命令中使用或创建的文件列表。
在最简单的情况下，这些只是 Python 字符串。 shell 指令后跟一个包含要执行的 shell 命令的 Python 字符串。
在 shell 命令字符串中，我们可以通过**大括号表示法（类似于 Python 格式函数）**引用命令的元素。
在这里，我们通过指定 {output} 来引用输出文件，通过指定 {input} 来引用输入文件。由于命令有多个输入文件，Snakemake 将连接它们，用空格分隔。换句话说，Snakemake 会在执行命令之前将 {input} 替换为 data/genome.fa data/samples/A.fastq。
shell 命令使用参考基因组和reads调用 bwa mem，并将输出通过管道传输到 samtools，后者创建包含比对的压缩 BAM 文件。samtools 的输出被重定向到命令定义的输出文件中，并带有 >。
执行工作流时，Snakemake 会尝试生成给定的目标文件。可以通过命令行指定目标文件。通过执行
# 试运行
$ snakemake -np mapped_reads/A.bam
在包含 Snakefile 的工作目录中， Snakemake 生成目标文件 mapping_reads/A.bam。由于我们使用了 -n（或 --dry-run）标志，Snakemake 将只显示执行计划而不是实际执行步骤。 -p 标志指示 Snakemake 打印出生成的 shell 命令以供说明。
为了生成目标文件，Snakemake 以自上而下的方式应用 Snakefile 中给出的命令。应用命令来生成一组输出文件称为作业。对于作业的每个输入文件，Snakemake 再次（即递归地）确定可应用于生成它的命令。这产生了作业的有向无环图 (DAG)，其中边代表依赖关系。到目前为止，我们只有一个命令，作业的 DAG 由单个节点组成。尽管如此，我们可以执行我们的工作流程
$ snakemake --cores 1 mapped_reads/A.bam
无论何时执行工作流，都需要指定要使用的核心数。对于本教程，现在将使用单个内核。稍后介绍并行化是如何工作的。完成上述命令后，Snakemake 将不会再次尝试创建mapped_reads/A.bam，因为它已经存在于文件系统中。Snakemake 仅在输入文件之一比输出文件之一新 或 输入文件之一将被另一个作业更新时重新运行作业。
2. Generalizing the read mapping rule
前面的rule仅适用于在文件 data/samples/A.fastq 中读取。但是，Snakemake 允许使用命名通配符。只需用通配符 {sample} 替换第二个输入文件和输出文件中的 A，即可批量读取～ 举例：
rule bwa_map:
input:
'data/genome.fa',
'data/samples/{sample}.fastq'
output:
'mapped_reads/{sample}.bam'
shell:
'bwa mem {input} | samtools view -Sb - > {output}'
当 Snakemake 通过用适当的值替换输出文件中的通配符 {sample} 确定可以应用此命令来生成目标文件时，它将该值传播到输入文件中所有出现的 {sample}，从而确定 结果工作的必要输入。
注意，您的文件路径中可以有多个通配符，但是，为了避免与同一命令的其他作业发生冲突，命令的所有输出文件必须包含完全相同的通配符。
$ snakemake -np mapped_reads/B.bam
# 运行之后输出
rule bwa_map:
input: data/genome.fa, data/samples/B.fastq
output: mapped_reads/B.bam
jobid: 0
wildcards: sample=B
resources: tmpdir=/tmp
# 可以看到内容随着输入命令变化匹配到了B.bam
Snakemake 将通过将通配符 {sample} 替换为值 B 来确定可以应用命令 bwa_map 来生成目标文件。在试运行的输出中，可以看到通配符值如何传播到输入文件和 shell 命令中的所有文件名。还可以指定多个目标，例如：
$ snakemake -np mapped_reads/A.bam mapped_reads/B.bam
一些Bash语法特别方便。例如，可以选择在一次组合多个目标
$ snakemake -np mapped_reads/{A,B}.bam
# Bash 只是将其大括号扩展应用于集合 {A,B}，为每个元素创建给定的路径并用空格分隔结果路径。
# snakemake -np mapped_reads/{1..10}.bam
# 会匹配1.bam; 2.bam; ... ; 10.bam
在这两种情况下， Snakemake 只创建输出文件 mapping_reads/B.bam。
这是因为之前已经执行过 mapping_reads/A.bam 并且没有比输出文件更新的输入文件。
可以更新输入文件data/samples/A.fastq的文件修改日期
$ touch data/samples/A.fastq
并运行 Snakemake 重新运行作业来创建文件 mapping_reads/A.bam
$ snakemake -np mapped_reads/A.bam mapped_reads/B.bam
3. Sorting read alignments
对于后面的步骤，我们需要对 BAM 文件中的读取对齐进行排序。这可以通过 samtools sort 命令实现。我们在 bwa_map rule下添加以下rule：
rule samtools_sort:
input:
'mapped_reads/{sample}.bam'
output:
'sorted_reads/{sample}.bam'
shell:
'samtools sort -T sorted_reads/{wildcards.sample} '
'-O bam {input} > {output}'
# 在上面的 shell 命令中，我们将字符串分成两行，但是 Python 会自动将它们连接成一行。
# 分行写的话可以避免 shell 命令行过长。使用它时，需要在每行但最后一行中都有一个尾随空格，以避免参数无法正确分隔。
此命令将从mapped_reads 文件夹中获取输入文件，并将排序后的版本存储在sorted_reads 目录中。
注意，Snakemake 会在作业执行前自动创建丢失的目录。对于排序，samtools 需要使用标志 -T 指定的前缀。
在这里，我们需要通配符sample的值。Snakemake 允许通过 wildcards 对象访问 shell 命令中的通配符，该对象具有带有每个通配符值的属性。
wildcards指通配符，学过类 LINUX 系统的，应该都知道什么是通配符。
* 代表任意多个字符
? 代表任意单个字符
[ ] 代表“[”和“]”之间的某一个字符，比如[0-9]可以代表0-9之间的任意一个数字，[a-zA-Z]可以代表a-z和A-Z之间的任意一个字母，字母区分大小写
– 代表一个字符
~ 用户的根目录
$ snakemake -np sorted_reads/B.bam
看到 Snakemake 首先运行bwa_map，然后运行samtools_sort来创建所需的目标文件：如前所述，依赖项通过匹配文件名自动解析。
4. Indexing read alignments and visualizing the DAG of jobs
接下来，我们需要再次使用 samtools 来索引已排序的读取比对，以便我们可以通过它们映射到的基因组位置快速访问读取。这可以通过以下命令来完成：
rule samtools_index:
input:
'sorted_reads/{sample}.bam'
output:
'sorted_reads/{sample}.bam.bai'
shell:
'samtools index {input}'
Snakemake 使用Python 格式mini language来格式化 shell 命令。在 shell 命令中使用大括号 ({}) 来表示其他内容。在这种情况下，必须加倍对我们上面提到的是bash括号扩展依靠时逃避它们， 例如： ls {{A,B}}.txt
已经完成了三个步骤，现在可以查看生成的有向无环图 (DAG)
$ snakemake --dag sorted_reads/{A,B}.bam.bai | dot -Tsvg > dag.svg
Snakemake 使用 Graphviz 提供的 dot 命令创建 DAG 的可视化。对于给定的目标文件，Snakemake 以 dot 语言指定 DAG 并将其通过管道传输到 dot 命令，该命令将定义呈现为 SVG 格式。渲染的 DAG 通过管道传输到文件 dag.svg 中，如下所示：
5. Calling genomic variants
我们工作流程的下一步将聚合所有样本的映射reads，并共同调用它们的基因组变异。对于变体调用，我们将结合两个实用程序 samtools 和 bcftools。Snakemake 提供了一个辅助函数来收集输入文件，帮助我们描述这一步中的聚合。
expand('sorted_reads/{sample}.bam', sample=SAMPLES)
获取文件列表，其中给定模式sorted_reads/{sample}.bam被格式化为给定样本列表SAMPLES中的值
['sorted_reads/A.bam', 'sorted_reads/B.bam']
当模式包含多个通配符时
expand('sorted_reads/{sample}.{replicate}.bam', sample=SAMPLES, replicate=[0, 1])
将创建 SAMPLES 的所有元素和列表 [0, 1] 的乘积
['sorted_reads/A.0.bam', 'sorted_reads/A.1.bam', 'sorted_reads/B.0.bam', 'sorted_reads/B.1.bam']
在这里，仅使用expand这个简单的例子。首先让 Snakemake 知道我们要考虑哪些样本。Snakemake 从请求的输出反向工作，而不是从可用的输入反向工作。因此，它不会自动推断所有可能的输出，例如数据文件夹中的 fastq 文件。
Snakefiles 原则上是 Python 代码，通过一些声明性语句来定义工作流。因此，我们可以在 Snakefile 顶部的纯 Python 中临时定义示例列表：
SAMPLES = ['A', 'B']
可以将以上命令添加到 Snakefile 中：
rule bcftools_call:
input:
fa='data/genome.fa',
bam=expand('sorted_reads/{sample}.bam', sample=SAMPLES),
bai=expand('sorted_reads/{sample}.bam.bai', sample=SAMPLES)
output:
'calls/all.vcf'
shell:
'samtools mpileup -g -f {input.fa} {input.bam} | '
'bcftools call -mv - > {output}'
对于多个输入或输出文件，有时在 shell 命令中分别引用它们会很方便。这可以通过指定输入或输出文件的名称来完成，例如使用fa=....然后可以在shell命令中通过名称引用这些文件，例如使用{input.fa}。
对于像这样的长 shell 命令，建议将字符串拆分为多个缩进行。Python 会自动将其合二为一。此外，您会注意到输入或输出文件列表可以包含任意 Python 语句，只要它返回一个字符串或字符串列表。在这里，我们调用我们的 expand 函数来聚合所有样本的对齐reads。
6. Using custom scripts
通常，工作流不仅包括调用各种工具，还包含自定义代码，例如计算汇总统计或创建绘图。虽然 Snakemake 还允许您直接在命令中编写 Python 代码。为此，Snakemake 提供了 script 指令。将以下规则添加到您的 Snakefile 中：
rule plot_quals:
input:
'calls/all.vcf'
output:
'plots/quals.svg'
script:
'scripts/plot-quals.py'
使用此规则，我们最终将生成已分配给文件 calls/all.vcf 中的variant calls的质量分数的直方图。生成绘图的实际 Python 代码在脚本 scripts/plot-quals.py 中。在脚本中，命令的所有属性，如 input、output、wildcards 等，都可以作为全局 snakemake 对象的属性使用。创建文件 scripts/plot-quals.py
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from pysam import VariantFile
quals = [record.qual for record in VariantFile(snakemake.input[0])]
plt.hist(quals)
plt.savefig(snakemake.output[0])
除了Python脚本之外，还可以使用R脚本;有关详细信息和示例，可以阅读官方教程中的外部脚本部分
7. Adding a target rule
到目前为止，我们总是通过在命令行指定目标文件来执行工作流。除了文件名，如果请求的规则没有通配符，Snakemake还接受规则名作为目标。
因此，可以编写目标规则来收集所需结果或所有结果的特定子集。此外，如果命令行中没有给出目标，Snakemake会将 Snakefile 的第一条规则定义为目标。因此，最好的做法是在工作流的顶部有一个规则all，该rule将所有通常需要的目标文件作为输入文件
rule all:
input:
'plots/quals.svg'
把这个rule添加到我们工作流程的顶部。执行 Snakemake 时
$ snakemake -n
# 可以在 Snakefile 的顶部添加多个目标rules。虽然 Snakemake 将默认执行第一个，但可以通过命令行（例如，snakemake -n mytarget）定位其中的任何一个。
执行此命令将显示用于创建文件的执行计划plots/quals.svg，其中包含并总结了我们所有的结果。
除了 Snakemake 将工作流的第一条规则视为默认目标之外，Snakefile 中的规则顺序是任意的，不会影响作业的 DAG。
总结
生成的工作流程如下所示：
SAMPLES = ['A', 'B']
rule all:
input:
'plots/quals.svg'
rule bwa_map:
input:
'data/genome.fa',
'data/samples/{sample}.fastq'
output:
'mapped_reads/{sample}.bam'
shell:
'bwa mem {input} | samtools view -Sb - > {output}'
rule samtools_sort:
input:
'mapped_reads/{sample}.bam'
output:
'sorted_reads/{sample}.bam'
shell:
'samtools sort -T sorted_reads/{wildcards.sample} '
'-O bam {input} > {output}'
rule samtools_index:
input:
'sorted_reads/{sample}.bam'
output:
'sorted_reads/{sample}.bam.bai'
shell:
'samtools index {input}'
rule bcftools_call:
input:
fa='data/genome.fa',
bam=expand('sorted_reads/{sample}.bam', sample=SAMPLES),
bai=expand('sorted_reads/{sample}.bam.bai', sample=SAMPLES)
output:
'calls/all.vcf'
shell:
'samtools mpileup -g -f {input.fa} {input.bam} | '
'bcftools call -mv - > {output}'
rule plot_quals:
input:
'calls/all.vcf'
output:
'plots/quals.svg'
script:
'scripts/plot-quals.py'
