test
质控pipeline技巧数据下载使用obstuil，下载代码位于hic博客中。
生成sample_sheet.csv通过使用python脚本
/data2/kunpeng/ATAC/atac_work/ATAC13/make_samplesheet.py和
/data2/kunpeng/CUT/CUT_script/make_samplesheet.py
用法示例
1python /data2/kunpeng/CUT/CUT_script/make_samplesheet.py /data2/kunpeng/CUT/data/CUT12+13_broad/add samplesheet.csv
结果tsv排序使用本地rust脚本my_csv。
从表格中复制样本名称，粘贴进order.txt里；把qc_metrics.tsv放入my_csv文件夹。运行：
注意：atac样本名是_REP，cut样本名是_R，要手动修改一下replace里面的内容。
1cargo run -- - ...
rust编写csv排序工具知识点周末两天的时间，学了以下io操作，文件的读写，代码的组织、测试和安全性的操作。
然后简单地写了一个用于将pipeline输出的qc_metrics.tsv转变成qc_metrics.csv并且按照样本顺序排序的工具
这是对这个工具的回顾。回头看一看如何发到github上。
琐碎的知识点：
rust analyzer自动格式化代码shift+alt+f。如果没能自动化，很可能因为代码有语法错误。
Path和PathBuf的区别是前者没有所有权，后者有。
.clone()和.cloned()的区别，.cloned()相当于对迭代器所有元素clone，以下两个用法等价。
12let a: Vec<String> = v.iter().cloned().collect();let b: Vec<String> = v.iter().map(|x| x.clone()).collect();
传递参数使用clap工具，基本用法如下：
1cargo add clap --features derive
1234567891011 ...
这段时间似乎也没有什么正经事，一天一天地过得很快。今天先把杂事做完吧，主要有加测数据、hic数据的阳性对照、学习hic下游的分析方法。学习算法和rust是必要的。有一些内容没有整理，分别是转录因子分析，以及hic数据的加测，还有hic下游分析。
这几天得想办法找些lol以外的事情来度过时间。
亢奋，难以平静的亢奋，不明缘由的亢奋令我错手不及，好吧，我知道缘由，只是不想明说，有时我会想沉溺于这种亢奋中，那时我会打开lol玩到疲惫或不得不休息的时间为止。
平静是适合思考的状态，若是认为不得不回归平静，那时我会找一些有益于精神的作品，游戏、动画、小说都可以是这样的作品，当我脑中狂乱的想象被这些作品取代，打乱我原本躁动的幻想时，那便是我从亢奋中脱身的时候。
当亢奋来临时，我不再寻求知识，我能做的，让我感到没有在浪费时间的事，通常是体育和音乐，得益于这种亢奋，我能坚持下自己的跑步计划，竖笛的学习也在日益进步。
算法学习（一）ref:1、Charging Station: Generating the Neighborhood of a String(飞书)2、Motif Finding Is More Difficult Than You Think(飞书)
🧬 Motif Finding 笔记🎯 核心问题：Motif EnumerationMotif Enumeration 是一种基础的 motif（模式）发现方法。目标是在一组 DNA 序列中找出所有长度为 k，且在每个序列中都至少出现一次、与真实 motif 最多相差 d 个碱基（即允许 d 个 mismatch）的模式。
以下是 Motif Enumeration 的伪代码：
123456781 MotifEnumeration(Dna, k, d)2 Patterns ← an empty set3 for each k-mer Pattern in the first string in Dna4 for each k-mer Pattern’ differing from Pattern by ...
如何搭建生信分析pipeline这个页面先创建好，回头有空的时候就回来看看，把搭建nf-core的内容写一篇博客。可能最近没空也说不定
科研进展
未读如何运行chromHMM见chromHMM步骤
结果解读
除此之外，我们选了一些样本，用来尝试chromHMM的分析，不过由于我们目前cut&tag的数据比较少，能做的分析比较少。
我们只分了5个chromatine state，marker越多，我们能看的chromatine state也就越多。我们目前有的抗体主要是K27ac,这三个，可以初步用来看一下promoter和enhancer，
H3K27ac 是活跃增强子和启动子的标志；H3K4me2 通常标记启动子或增强子附近的活跃区域；H3K4me3 是强启动子的经典标志。在我们的5个状态中：State 1 是 quiescent，也就是静默染色质，信号基本缺失，占据大部分基因组区域；State 2 表示低活性的调控区域，富集程度较低；State 3 是活跃增强子，显示出增强子相关的修饰特征；State 4 是活跃的启动子;State 5 是 poised 启动子，也就是待激活的启动子。
从注释数据中可以看到，State 4 和 State 5 在 TSS 区域显著富集，进一步验证它们启动子。从结果来看，整个状态的功能划分 ...
Hic上游分析hic-pro整理前言：
总体hic-pro是不如nfcore/hic的，无论是使用的简便性/报错的可读性/步骤的深度，都是。因为nfcore/hic本身便是hic-pro同一作者的改进。
但是我暂时依旧使用hic-pro，因为有苏卓杰写的整理qc的脚本。
下载数据首先，登陆hpc的登陆节点，打开tmux，进入ob的文件夹。
1./obsutil share-cp https://e-share.obs-website.cn-north-1.myhuaweicloud.com?token=cQTPwPGN6seCWf5euiwv4KFDcsSeV65pxwBPH1Iy+B9XF8goRmU+LNNz+aBcggMiS0dZceY8ha8w4FVoI+XxURfrARiZXt66ieqyQTtpVpsQNt3NbnjLDi2L2Yd7nYZTu9QkuZtrXkSBVIdjkXsWBCN5Ijcp4ANtdIqXRyV8yq8u3iu2V2nlw427/JNEn89GFMhN20pkFZfLz+l/W/hVJy7iewjF6TJTWZ ...
