variants

Pipeline for analyses of SARS-CoV-2 variant data and COVID-19 incidence data

Instalação

Para executar esta pipeline, instale primeiro conda e na sequência mamba:

• Instalação do Conda: clique aqui

• Instalação do Mamba, execute este comando, uma vez que Conda esteja instalado:

conda install mamba -n base -c conda-forge

Alternativamente:

conda install -n base conda-forge::mamba

P.S.: arquivo psutil pode corromper a instalação. Se isso ocorrer, delete a pasta com psutil e reinicie instalação do mamba.

Agora clone este repositório:

git clone https://github.com/InstitutoTodosPelaSaude/variants.git

Uma vez instalados conda e mamba, acesse o diretório config, e siga os comandos abaixo para criação dos ambientes.

Durante toda a pipeline, dois ambientes conda são utilizados: var, utilizado pra extração e transformação dos dados; e o var-fig, utilizado para criação dos gráficos.

var

Crie o ambiente var e instale as dependências em variants.yaml:

 mamba create -n var
 mamba env update -n var --file variants.yaml

var-fig

Crie o ambiente var-fig e instale as dependências em variants-figures.yaml:

 mamba create -n var-fig
 mamba env update -n var-fig --file variants-figures.yaml

Execução da extração e transformação dos dados

Para executar o pipeline até o último passo da extração e transformação dos dados, execute os seguintes comandos:

1. Ative o ambiente var:

   conda activate var

2. Execute a pipeline:

   snakemake all --cores all

Linux

Este pipeline esta otimizado para ambiente MAC OS. Para executar no ambiente Linux necessário alterar as chamadas com sed, por exemplo no arquivo Snakefile:

# lin 222
sed -i 's/{params.unique_id}/test_result/' {output.age_matrix}

# line 398
sed -i 's/{params.test_col}/test_result/' {output}

Ref: macOS - sed command with -i option failing on Mac, but works on Linux - Stack Overflow

Execução da criação dos gráficos

Para executar o pipeline de criação dos gráficos, execute os seguintes comandos:

1. Ative o ambiente var-fig:

   conda activate var-fig

2. Execute a pipeline:

   snakemake dataviz --cores all