Snakemake 规则启动后为何立即失败？深入剖析原因并给出解决方案

Snakemake 规则启动后立即失败：深入剖析

引言

Snakemake 是一种功能强大的工作流管理系统，用于处理复杂的 bioinformatics 管道。当规则启动后立即失败，但没有任何错误时，可能会令人沮丧。本文深入探讨了导致此问题的潜在原因并提供了可行的解决方案。

问题：立即失败

Snakemake 规则启动后立即失败，但没有任何错误。尽管 Snakemake 继续运行，但该规则无法完成其任务。

解决方案：仔细检查集群配置

仔细检查 Snakemake 配置文件，尤其是 cluster 部分。确保指定了正确的提交命令。对于 slurm 提交，cluster 部分可以修改如下：

cluster:
  sbatch \
  --partition={resources.partition} \
  --cpus-per-task={resources.threads} \
  --mem={resources.mem} \
  --time={resources.time} \
  --job-name=smk-{rule}-{wildcards} \
  --output=try/slurm_snake/`basename {workflow.main_snakefile}`/{rule}/{rule}-{wildcards}-%j.out \
  --error=try/slurm_snake/`basename {workflow.main_snakefile}`/{rule}/{rule}-{wildcards}-%j.err

检查资源要求

确保 default-resources 部分中指定的资源与集群系统的要求相匹配。

优化延迟等待

检查 latency-wait 参数，它指定 Snakemake 在重新检查作业状态之前等待的时间。如果此值太短，Snakemake 可能会在作业完成之前检查其状态并将其标记为失败。尝试将 latency-wait 增加到 120 秒或更高。

其他提示

• 确保 Python 脚本无错误。
• 验证输入和输出文件的权限和可用性。
• 查看日志文件以获取有关失败的更多信息。
• 尝试运行规则本地，以隔离集群问题。
• 考虑在提交规则之前使用 --dryrun 选项进行预检查。

结论

如果 Snakemake 规则启动后立即失败，请务必仔细检查集群配置，资源要求和延迟等待设置。通过仔细分析问题并实施合适的解决方案，您可以让 Snakemake 管道顺利运行并获得预期的结果。

常见问题解答

• 为什么我的 Snakemake 规则在没有错误的情况下失败？

可能是由于集群配置问题，资源限制或延迟等待太短。

• 如何解决 Snakemake 的集群配置问题？

仔细检查 cluster 和 default-resources 部分，确保它们与集群系统要求相匹配。

• 为什么 latency-wait 参数很重要？

latency-wait 决定了 Snakemake 在重新检查作业状态之前等待的时间。如果太短，作业可能会在完成之前被标记为失败。

• 如何本地运行 Snakemake 规则？

使用 --local-cores 选项在本地计算机上运行规则，例如：

snakemake --local-cores 1

• 什么是 --dryrun 选项？

--dryrun 选项在提交规则之前对其进行预检查，而不会实际运行它们。这有助于识别潜在问题。