运行 在 linux 中使用多个输入文件的多个文件算法
running an algorithm over multiple files using multiple input files in linux
我正在运行宁此代码(来自https://github.com/weizhouUMICH/SAIGE/wiki/Genetic-association-tests-using-SAIGE#flowchart):
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=./input/genotype_10markers.vcf.gz \
--vcfFileIndex=./input/genotype_10markers.vcf.gz.tbi \
--vcfField=GT \
--chrom=1 \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=./output/example_quantitative.SAIGE.gene.txt \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=./input/groupFile_geneBasedtest_simulation.txt \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
我想 运行 它超过 22 个染色体文件,因此 vcfFile、vcfFileindex、chrom、SAIGEOUtputFile 和 groupFile 输入将不同,例如
chromosome1.vcf.gz/chromosome1.vcf.gz.tbi/chrom=1/chromsome1_output.txt/chromosome1_groupfile.txt
将是第一个输入,chromosome22.vcf.gz/chromosome22.vcf.gz.tbi/chrom=22/chromsome22_output.txt/chromosome22_groupfile.txt
将是最后一个输入
这些文件很大,需要很长时间才能 运行 所以我真的不想之前弄错太多次。如果我按染色体数字顺序提供文件列表作为输入和所需输出(SAIGEoutput),算法 运行 会这样吗,即每个输入是否会通过 1..22 同步?
#all files are in a chromosome order from 001 to 022
vcfFiles = $(<vcflist.txt)
vcFileIndex = $(<vcfindex.txt)
chrom=${1..22}
SAIGEoutputFile=$(<outputlist.txt)
Groupfile=$(<groupfile_list.txt)
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=${vcfFiles} \
--vcfFileIndex=${vcFileIndex}\
--vcfField=GT \
--chrom=${chrom} \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=${SAIGEoutputFile} \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=${Groupfile} \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
非常感谢
为此你需要一个循环。看看这个:
for i in {1..22}; {
echo $i
}
输出将是:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
同样可以用你的命令完成:
for i in {1..22}; {
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=chromosome$i.vcf.gz \
--vcfFileIndex=chromosome$i.vcf.gz.tbi \
--vcfField=GT \
--chrom=$i \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=chromsome${i}_output.txt \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=chromosome${i}_groupfile.tx \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
}
请注意 $i
包含在 {}
中,这是因为 $i_
- 有效的变量名,但我们的变量是 $i
.
我正在运行宁此代码(来自https://github.com/weizhouUMICH/SAIGE/wiki/Genetic-association-tests-using-SAIGE#flowchart):
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=./input/genotype_10markers.vcf.gz \
--vcfFileIndex=./input/genotype_10markers.vcf.gz.tbi \
--vcfField=GT \
--chrom=1 \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=./output/example_quantitative.SAIGE.gene.txt \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=./input/groupFile_geneBasedtest_simulation.txt \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
我想 运行 它超过 22 个染色体文件,因此 vcfFile、vcfFileindex、chrom、SAIGEOUtputFile 和 groupFile 输入将不同,例如
chromosome1.vcf.gz/chromosome1.vcf.gz.tbi/chrom=1/chromsome1_output.txt/chromosome1_groupfile.txt
将是第一个输入,chromosome22.vcf.gz/chromosome22.vcf.gz.tbi/chrom=22/chromsome22_output.txt/chromosome22_groupfile.txt
将是最后一个输入
这些文件很大,需要很长时间才能 运行 所以我真的不想之前弄错太多次。如果我按染色体数字顺序提供文件列表作为输入和所需输出(SAIGEoutput),算法 运行 会这样吗,即每个输入是否会通过 1..22 同步?
#all files are in a chromosome order from 001 to 022
vcfFiles = $(<vcflist.txt)
vcFileIndex = $(<vcfindex.txt)
chrom=${1..22}
SAIGEoutputFile=$(<outputlist.txt)
Groupfile=$(<groupfile_list.txt)
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=${vcfFiles} \
--vcfFileIndex=${vcFileIndex}\
--vcfField=GT \
--chrom=${chrom} \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=${SAIGEoutputFile} \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=${Groupfile} \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
非常感谢
为此你需要一个循环。看看这个:
for i in {1..22}; {
echo $i
}
输出将是:
1
2
3
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12
13
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16
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19
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21
22
同样可以用你的命令完成:
for i in {1..22}; {
Rscript step2_SPAtests.R \
--vcfFile=chromosome$i.vcf.gz \
--vcfFileIndex=chromosome$i.vcf.gz.tbi \
--vcfField=GT \
--chrom=$i \
--minMAF=0 \
--minMAC=0.5 \
--maxMAFforGroupTest=0.01 \
--sampleFile=./input/samplelist.txt \
--GMMATmodelFile=./output/example_quantitative.rda \
--varianceRatioFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt \
--SAIGEOutputFile=chromsome${i}_output.txt \
--numLinesOutput=1 \
--groupFile=chromosome${i}_groupfile.tx \
--sparseSigmaFile=./output/example_quantitative_cate.varianceRatio.txt_relatednessCutoff_0.125.sparseSigma.mtx \
--IsSingleVarinGroupTest=TRUE
}
请注意 $i
包含在 {}
中,这是因为 $i_
- 有效的变量名,但我们的变量是 $i
.