Как исправить ошибку "bowtie2 умерла с ошибкой сигнала 9 (KILL)"
Я работаю над сборкой транскриптома терминального ганглия сверчка (Gryllus bimaculatus). Мы работаем над немодальным видом и, таким образом, не удаляли рибосомное загрязнение во время подготовки библиотеки. Мы хотим биоинформативно удалить рибосомное загрязнение, и я сопоставляю наши последовательности, которые были обрезаны для контроля качества с помощью fastqc и rcorrector, в базе данных рибосом Сильва ( https://www.arb-silva.de/). Я загрузил файлы базы данных fasta silva в HPC, объединил их, преобразовал U ->T, а затем bowtie2 проиндексировал полученный файл fasta. Теперь у нас возникает проблема, когда мы хотим отобразить (bowtie2-align) наши последовательности в базе данных silva. Вы когда-нибудь сталкивались с такой ошибкой? Если да, то как ты решил это?
Я перепробовал множество вариантов этого сценария, в основном просто устраняя неисправности в областях, где я ставил звезды (**). Для роли, отмеченной звездой, я также попробовал --sensitive-local, --fast-local и --very-fast-local, с различными комбинациями потоков и этими командами moosehead:
qsub -l 10g = true -pe smp 16 silva_test9.sh
qsub -l gpu = 1 -pe smp 16 silva_test10.sh
qsub -l 10g = true -pe smp 40 silva_test5.sh
Я также играл с количеством потоков (после "smp") при отправке сценария в HPC в нашем кампусе.
Внутри самого скрипта я также играл с количеством --threads. В дополнение к использованию процессора в качестве переменной, я просто поместил количество потоков (12, 16, 40 и т. Д.). Максимальный объем оперативной памяти, который мы можем использовать, составляет 360 ГБ.
Большую часть времени я прерывал работу через пару часов, а иногда и несколько дней. Выходные файлы создаются в правильном месте, но в них ничего нет. Я получаю сообщение об ошибке "bowtie2 умер с сигналом 9 (KILL)".
#!/bin/bash
#$ -cwd
#$ -j y
#$ -S
#$ -pe smp 40
#$ -M mprasad@bowdoin.edu -m be
export silva_db=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/silva_db/silva_db/silva_db
export r1=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/trimmed_reads_cor_val/fixed_1C_1_R1.cor_val_1.fq
export r2=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/trimmed_reads_cor_val/fixed_1C_1_R2.cor_val_2.fq
export summary=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA/1C_1_rrna_summary.txt
export mapped=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA/rrna_mapped_1C_1
export unmapped=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA/rrna_unmapped_1C_1
export single_mapped=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA/single_mapped_1C_1
export single_unmapped=/mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA/single_unmapped_1C_1
bowtie2 **--very-sensitive-local** --phred33 -x $silva_db -1 $r1 -2 $r2 **--threads 40** --met-file $summary --al-conc-gz $mapped --un-conc-gz $unmapped --al-gz $single_mapped --un-gz $single_unmapped -S "$name"_out.sam
Я ожидаю, что выходные данные будут закончены, итоговые, несопоставленные, single_mapped и single_unmapped файлы, которые можно найти в пути к файлу /mnt/research/hhorch/term_RNAseq_analysis/rRNA . Я очень внимательно следил за сборкой транскриптомов de novo в Гарварде ( https://informatics.fas.harvard.edu/best-practices-for-de-novo-transcriptome-assembly-with-trinity.html).