MetaPhlAn/fr: Difference between revisions
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source ${SLURM_TMPDIR}/env/bin/activate | source ${SLURM_TMPDIR}/env/bin/activate | ||
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pip install --no-index metaphlan==X.Y.Z # EDIT: the required version here, e.g. 4.0.3 | pip install --no-index metaphlan==X.Y.Z # EDIT: the required version here, e.g. 4.0.3 |
Revision as of 20:12, 28 November 2022
MetaPhlAn est un outil informatique permettant de profiler la composition des communautés microbiennes (bactéries, archées et eucaryotes) à partir de données de séquençage métagénomique (c'est-à-dire non 16S) au niveau de l'espèce. Avec StrainPhlAn, il est possible d'effectuer un profilage microbien précis au niveau de la souche. Bien que la pile logicielle de nos grappes contienne des modules pour quelques versions plus anciennes (2.2.0 et 2.8), nous attendons désormais des utilisateurs qu'ils installent les versions récentes à l'aide d'un environnement virtuel Python.
Pour plus d'information, voir le site wiki de MetaPhlan.
Wheels disponibles
Pour connaître les wheels disponibles, utilisez la commande avail_wheels.
[name@server ~]$ avail_wheels metaphlan --all-versions
name version python arch
--------- --------- -------- -------
MetaPhlAn 4.0.3 py3 generic
MetaPhlAn 3.0.7 py3 generic
Télécharger les bases de données
MetaPhlAn exige qu'un ensemble de bases de données soit téléchargé dans $SCRATCH.
Important : La base de données doit se trouver dans $SCRATCH.
Téléchargez les bases de données à partir deSegatalab FTP.
1. À partir d'un nœud de connexion, créez le répertoire pour les données.
[name@server ~]$ export DB_DIR=$SCRATCH/metaphlan_databases
[name@server ~]$ mkdir -p $DB_DIR
[name@server ~]$ cd $DB_DIR
2. Téléchargez les données.
[name@server ~]$ parallel wget ::: http://cmprod1.cibio.unitn.it/biobakery4/metaphlan_databases/mpa_vJan21_CHOCOPhlAnSGB_202103.tar http://cmprod1.cibio.unitn.it/biobakery4/metaphlan_databases/mpa_vJan21_CHOCOPhlAnSGB_202103_marker_info.txt.bz2 http://cmprod1.cibio.unitn.it/biobakery4/metaphlan_databases/mpa_vJan21_CHOCOPhlAnSGB_202103_species.txt.bz2
Remarque ː Cette étape doit se faire à partir d'un nœud de connexion et non à partir d'un nœud de calcul.
3. Faites l'extraction des données téléchargées interactive en utilisant par exemple une tâche interactive.
[name@server ~]$ salloc --account=<your account> --cpus-per-task=2 --mem=10G
Décompressez les bases de données.
[name@server ~]$ tar -xf mpa_vJan21_CHOCOPhlAnSGB_202103.tar
[name@server ~]$ parallel bunzip2 ::: *.bz2
Utiliser MetaPhlAn
Une fois que les fichiers des bases de données ont été téléchargés et extraits, vous pouvez soumettre une tâche. Le script suivant peut servir d'exemple ː
#!/bin/bash
#SBATCH --account=def-someuser
#SBATCH --time=01:00:00
#SBATCH --cpus-per-task=4 # Number of cores
#SBATCH --mem=15G # requires at least 15 GB of memory
# Chargez les modules requis.
module load gcc blast samtools bedtools bowtie2 python/3.10
# Allez au scratch
cd $SCRATCH
DB_DIR=$SCRATCH/metaphlan_databases
# Générez votre enironnement virtuel dans $SLURM_TMPDIR
virtualenv --no-download ${SLURM_TMPDIR}/env
source ${SLURM_TMPDIR}/env/bin/activate
# Installez metaphlan et ses dépendances.
pip install --no-index --upgrade pip
pip install --no-index metaphlan==X.Y.Z # EDIT: the required version here, e.g. 4.0.3
# Réutilisez le nombre de cœurs (<tt>--cpus-per-task=4</tt>) alloués à votre tâche.
# Il est important d'utiliser <tt>--index</tt> et <tt>--bowtie2db</tt> pour que MetaPhlAn soit exécuté à l'intérieur de la tâche.
metaphlan metagenome.fastq --input_type fastq -o profiled_metagenome.txt --nproc $SLURM_CPUS_PER_TASK --index mpa_vJan21_CHOCOPhlAnSGB_202103 --bowtie2db $DB_DIR --bowtie2out metagenome.bowtie2.bz2
Soumettez ensuite la tâche à l'ordonnanceur.
[name@server ~]$ sbatch metaphlan-job.sh