Commit 848d9dcb authored by peguerin's avatar peguerin
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run with conda

parent fd3a1817
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## Here, we reproduce the bioinformatics workflow used by SPYGEN
## We improve its performance by adding parallelization and containerazition features.
##
## This workflow generates species environmental presence from raw eDNA data.
##
## This workflow use the workflow management system SNAKEMAKE.
##
##
## Author : GUERIN Pierre-Edouard
## Montpellier 2019-2020
##
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## Usage:
## CORE=16
## CONFIG_FILE="config.yaml"
## bash main.sh $CORES $CONFIG_FILE
##
##
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CORES=$1
CONFIGFILE=$2
#CORES=16
#CONFIGFILE="config.yaml"
###############################################################################
## assemble & demultiplex
cd 01-assembly
snakemake -s Snakefile -j $CORES --use-conda --latency-wait 120 --configfile "../"$CONFIGFILE
cd ..
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## filter sequences
cd 02-demultiplex
snakemake -s Snakefile -j $CORES --use-conda --latency-wait 120 --configfile "../"$CONFIGFILE
cd ..
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## concatenate samples into run
for run in `ls 02-demultiplex/03-cleaned/`;
do cat 02-demultiplex/03-cleaned/${run}/*.c.r.l.u.fasta > 03-filtered/01-runs/${run}_run.fasta ;
done
###############################################################################
## taxonomic assignation & format
cd 03-filtered
#snakemake -s Snakefile -j 8 --dry-run --use-singularity --singularity-args "--bind /media/superdisk:/media/superdisk" --latency-wait 120
snakemake -s Snakefile -j $CORES --use-conda --latency-wait 120 --configfile "../"$CONFIGFILE
cd ..
###############################################################################
## clean
#snakemake -s Snakefile --delete-all-output --dry-run
#snakemake -s Snakefile --delete-all-output
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