that is the script of chip-seq analysis use the snakemake workflow
使用这个脚本需要安装的软件有：
安装完软件以后需要下载基因组数据库（详细的信息参考reference目录），并使用bowtie2构建索引
bowtie2-build reference.fa reference
reference目录中，chrom.sizes是染色体和长度的信息，使用tab分割；还需要各个染色体单独的序列，应该是这样的信息
├── chr10.fa
├── chr1.fa
├── chr2.fa
├── chr3.fa
├── chr4.fa
├── chr5.fa
├── chr6.fa
├── chr7.fa
├── chr8.fa
├── chr9.fa
├── chrom.sizes
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna.chromosome.fa
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.1.bt2
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.2.bt2
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.3.bt2
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.4.bt2
├── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.rev.1.bt2
└── Zea_mays.B73_RefGen_v4.dna_index.rev.2.bt2
初始的目录信息如下：
├── Snakefile
├── config.yaml
├── raw_data
├── reference
└── script
snakemake -s Snakefile --configfile config.yaml --dag |dot -Tpdf >dag.pdf #生成拓扑图
snakemake -s Snakefile --configfile config.yaml -np #检验一下结构是否有错
snakemake -s Snakefile --configfile config.yaml #运行 运行结束以后，最后的结果：
├── 1_clean_data
├── 2_alignment
├── 3_filter
├── 4_call_peak
│ ├── AG_1_HALO
│ │ └── AG_1_HALO_outputs
│ └── AG_2_HALO
│ └── AG_2_HALO_outputs
├── 5_transcrate
├── 6_summary
│ ├── AG_1
│ ├── AG_2
│ ├── HALO_1
│ └── HALO_2
├── 7_meme_analysis
│ ├── AG_1_HALO
│ │ ├── homerResults
│ │ └── knownResults
│ ├── AG_2_HALO
│ │ ├── homerResults
│ │ └── knownResults
│ └── get_fasta
├── 8_get_gene
│ ├── AG_1_HALO
│ └── AG_2_HALO
├── raw_data
├── reference
│ └── preparsed
└── script