Вопрос или проблема
Я продолжаю думать о том, как оптимизировать свой рабочий процесс. По сути, у меня есть несколько инструментов, которые будут выполнены на двух гаплотипах (hap1 и hap2) для одного вида растений.
Общая структура следующая:
> tree INLUP_00001
INLUP_00001
├── 1.pre_scaff
├── 2.post_scaff
├── INLUP00233.fastq.gz
├── INLUP00233.filt.fastq.gz
├── INLUP00233.meryl
├── hap1
├── hap2
└── hi-c
├── INLUP00001_1.fq.gz
└── INLUP00001_2.fq.gz
(У меня будет 16 таких родительских директорий INLUP_????? )
Итак, с этим на уме я организовал массив заданий, который считывает из следующего файла
path/to/INLUP_00001/hap1
path/to/INLUP_00001/hap2
path/to/INLUP_00002/hap1
path/to/INLUP_00002/hap2
.
.
.
где у меня есть переменная – ${HAP} – которая различает, с каким гаплотипом я работаю, в какую поддиректорию будут записываться данные и возможные имена для каждого вывода. Это, похоже, лучше всего оптимизирует время выполнения и распределение ресурсов.
Однако есть проблема с самым первым инструментом, который я использую; это приложение генерирует как hap1, так и hap2 и не принимает переменную ${HAP}. Иными словами, я не контролирую выводы на основе моего списка массива заданий, который будет избыточно выполнять эту одну команду 32 раза, что не только вызывает проблемы, но и тратит время и ресурсы…
Существует ли способ контролировать выполнение этой команды только один раз для каждого образца INLUP, сохраняя контроль над гаплотипами с помощью переменной ${HAP} в массиве заданий? Я думал о вариантах с циклами for, применяемыми ко всем другим инструментам в pipeline, чтобы учесть hap1 и hap2, но в итоге это сделало скрипт, на мой взгляд, чрезмерно длинным и более сложным… также ресурсы, выделенные для первого инструмента, не могут быть легко разделены/назначены для независимых задач для hap1 и hap2 для других инструментов.
Буду признателен за любые идеи/помощь, извините за длинное сообщение, если нужен дополнительный контекст, я могу предоставить короткий MWE первых нескольких команд.
Ответ или решение
Вопрос оптимизации рабочего процесса с использованием массива SLURM является важным аспектом в современных IT-проектах, особенно когда речь идет о сложных вычислительных задачах, таких как анализ геномных данных. Поскольку ваша задача включает в себя запуск инструментов для двух гаплотипов (hap1 и hap2) и одно из эти инструментов не поддерживает переменные в пути, предлагаю несколько стратегий, которые позволят вам оптимизировать выполнение задач, сохраняя при этом контроль над различных частями вашего процесса.
Подход к решению
-
Одиночный запуск первого инструмента:
Чтобы избежать многократного исполнения первого инструмента, который генерирует hap1 и hap2, вы можете создать отдельный SLURM-задание, которое будет выполняться единожды для каждого образца данных (INLUP). Это отдельное задание может выполнять команды по генерации гаплотипов, не дублируя их для каждого экземпляра в массиве.Ваша структура может выглядеть следующим образом:
#!/bin/bash #SBATCH --job-name=generate_haplotypes #SBATCH --output=output_generate_haplotypes_%A_%a.out #SBATCH --error=error_generate_haplotypes_%A_%a.err #SBATCH --array=1-16 # если у вас 16 образцов #SBATCH --ntasks=1 #SBATCH --mem=4G #SBATCH --time=10:00 # Строка, отвечающая за выбор папки SAMPLE=$(sed -n "${SLURM_ARRAY_TASK_ID}p" path/to/sample_list.txt) # Используйте SAMPLE для запуска вашего инструмента ./your_first_tool "$SAMPLE/hap1" "$SAMPLE/hap2"Для этого необходимо подготовить файл
sample_list.txt, содержащий пути к вашим образцам, как указано в вашем примере. -
Использование переменной HAP для других инструментов:
После того, как первый инструмент выполнит свою задачу, вы можете использовать массив SLURM для запуска остальных шагов, установив переменную${HAP}. Структура может выглядеть следующим образом:#!/bin/bash #SBATCH --job-name=run_tools #SBATCH --output=output_run_tools_%A_%a.out #SBATCH --error=error_run_tools_%A_%a.err #SBATCH --array=1-32 #SBATCH --ntasks=1 #SBATCH --mem=4G #SBATCH --time=10:00 # Определение гаплотипа HAP=${HAP_ARRAY[$((SLURM_ARRAY_TASK_ID % 2))]} # 0 для hap1, 1 для hap2 SAMPLE_ID=$((SLURM_ARRAY_TASK_ID / 2)) # Путь к образцу SAMPLE=$(sed -n "$((SAMPLE_ID + 1))p" path/to/sample_list.txt) # Запуск следующего инструмента с заданным hap ./your_second_tool "$SAMPLE/$HAP"В этом примере мы разделяем задачи по обоим гаплотипам, но уверены, что каждый образец проходит только одно раз через первый инструмент.
Заключение
Таким образом, возможность объединить выполнение первого инструмента в едином задании SLURM и использовать дополнительные задания для остальных шагов оптимизирует ваш процесс. Это уменьшает использование ресурсов, избегает дублирования выполнения и упрощает ваш скрипт. Применение этих стратегий позволит вам не только ускорить выполнение вашего пайплайна, но также обеспечит контроль над очередностью и интеграцией разных компонентов. Если у вас есть дополнительные вопросы или требуется примеры, не стесняйтесь обращаться к нам!