流程！流程！流程！
写流程最重要的，当然是流程管理工具。在这里我的选择是snakemake，一个语法简单，结构清晰，并且方便其他人修改参数的python工具。其实基于python的流程框架有很多，应用广泛，有更适合处理数据的nextflow，但是需要fifo。snakemake基于DSL，语法上主要由rule构成，功能上几乎就是python版本的make。
snakemake 第一部分 我们来安装snakemake，讲解snakemake最基本的单元：rule，以及如何测试我们的rule
snakemake的安装：
snakemake我不习惯单独给它在conda下创建环境，因为我的环境都是按照不同测序的需要去配置的。所以我们可以先激活ChIP-seq环境，并在激活的环境下安装snakemake
source activate chip
conda install snakemake
也可以自行下载snakemake，手动安装，地址为
https://bitbucket.org/snakemake/snakemake-tutorial/get/v3.11.0.tar.bz2
第一个rule：
想要在某个目录下执行snakemake，需要先创建一个Snakefile，在Snakefile文件内对流程进行编写。
vim Snakefile
snakemake整个的流程，由一个个单独的rule组成，也是它容易阅读的主要原因。
rule主体上有三个必须的部分，分别是输入(input)，输出(output)和命令(shell)
一个简单的例子，正常我们需要将下载得到的.sra 文件转为 .fastq文件，才能进行后续的质量控制和比对，以GSEXXXXX文件为例，如果直接将fastq文件储存在相同的目录下，命令是：
fastq-dump GSEXXXXX
现在放到我们的Snakefile里：
rule sra_fastq:
input:
'sra/GSEXXXXX.sra'
output:
'sratofastq/GSEXXXXX.fastq'
shell:
'''
fastq-dump {input}
'''snakemake的分级方式遵循python的缩进形式，也就是四个空格。
rule 后接rule的名字，例子里面只有一种input和output文件类型，但实际情况可能有更多的种类，不同的文件类型之间用逗号+换行隔开。例子中输入的只有也只有一个单独的文件，如果我们要同时处理多个.sra文件用{sample}代替，snakemake会自动识别文件类型并逐个进行处理。保存文件的修改，我们来测试一下！
snakemake的测试：
为了方便开发者进行测试，snakemake内置了伪执行命令，可以通过反馈的信息随时进行修改。
snakemake -n
snakemake -np
snakemake -nr
-n: 不真正执行
-p：输出每一步需要执行的shell
-r：输出每一步的执行原因
这里我们使用
snakemake -np sra/GSEXXXXX.fastq
请注意，-np后面的文件是你的output文件，而不是input！
如果你的文件位置输入错误，或者是弄错了文件名，会报错 MissingRuleException当然也有可能是找不到rule的参数或者是软件的安装位置，需要仔细的检查。如果命令本身哪里有错，伪执行是发现不了的，它主要是帮助你检查各个配置文件的位置是否和你输入的一致。
