学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件，在使用START比对到基因组同时得到raw count，使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM，同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算非冗余外显子长度之和 对定量结果质控使用生信技能树的三张图（PCA、树

Snakemake 的安装推荐使用 Conda 管理器，因为 Conda 可以方便地管理软件包及其依赖，并且可以创建隔离的环境以避免版本冲突。以下是使用 Conda 安装 Snakemake 的推荐步骤，包括如何首先安装 Conda（如果你还没有安装的话）。 安装 Miniconda 下载 Miniconda: 访问 Miniconda 的官网 并根据你的操作系统下载相应版本的 Minicon

Snakemake 是一种基于 Python 的工作流管理工具，广泛用于生物信息学领域以及其他需要复杂数据分析的科学研究中。它结合了 Makefile 的特性，并引入了灵活的特性，使得自动化数据分析变得更加简单和高效。以下是关于 Snakemake 的详细介绍，包括其主要特性、工作原理和应用场景。 主要特性 易于学习的语法：Snakemake 使用类似于 Python 的语法，使得编写和理解工

我已经安装了mamba（没有的话可以这样试试） curl -L https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Mambaforge-Linux-x86_64.sh -o Mambaforge-Linux-x86_64.shbash Mambaforge-Linux-x86_64.sh 安装snakemake

1.下载sra文件 prefetch SRR* -O {outputfile}prefetch -O output --option-file SRR_Acc_List.txt 2.sra文件转换fa -- gzip 转换fa.gz #定义存放输出数据的文件夹，需要先创建这个文件夹‘fastq’mkdir fastqfqdir=/trainee2/Mar7/rna/pro