funannotateをsingularityで動かす

はじめに

以前書いた funannotateを遺伝研スパコンで動かす という記事の続きです.

condaでインストールするとめちゃくちゃ面倒だったので、DockerHubで配布されているdockerイメージをsingularityイメージに変換して、遺伝研スパコンで使えるかどうか試してみました.

Singularityを使うメリットとデメリット

メリット

• インストールが楽
• $HOMEを自動でマウントしてくれる
• ヘルプメッセージを確認する程度ならインタラクティブノード（qloginで入れるノード）で実行可能
• 最新版をcatch upできる

デメリット

• 作者さんのGitHubで配布されているfunannotate-dockerという簡単実行スクリプトが（そのままでは）使えない

やりかた

ゲートウェイノードにログインしてから,

$ qlogin -l mem_req=20G,s_vmem=20G # memoryを多めにしてqlogin

$ cd /your/tools/dir/ # 任意のディレクトリに移動

# dockerイメージをsingularityイメージに変換
$ singularity build funannotate.sif docker://nextgenusfs/funannotate

INFO:    Starting build...
(途中略)
INFO:    Creating SIF file...
INFO:    Build complete: funannotate.sif

funannotate testコマンドで実行テストをします.
#$で始まる行はスパコンの計算ノードに投入するためのコマンドです.

test_funannotate.sh

#$ -S /bin/bash
#$ -pe def_slot 10
#$ -cwd
#$ -l medium
#$ -l mem_req=15G,s_vmem=15G
#$ -l d_rt=192:00:00
#$ -l s_rt=192:00:00

singularity exec /your/tools/path/funannotate-1.8.7.sif funannotate test \
                                                        -t predict \
                                                        --cpus 10

10 core, メモリ合計150GB確保して投入しました. なお, 80GBでは途中でコアダンプしました.
20分くらいで終了します. 標準出力ログに以下が出力されていれば, たぶん本番データでも動くんじゃないかな...
(本番データではまだ試していないので,うまく動けば追記します)

#########################################################
SUCCESS: `funannotate predict` test complete.
#########################################################

ちなみに,このテストコマンドでpredictされるゲノム配列の大きさは約3Mでした.
Saccharomyces属のゲノムの一部だけを取り出しているようです.
小さめの真核生物ゲノム（~500MBくらい？)だとストレスなく動くと思います.

余談

実行テストにfunannotateのデフォルトではなく, SARS-CoV2ゲノムを使おうとして撃沈.

 0 valid BUSCO predictions found, validating protein sequences

こんなエラーメッセージが出てきました.　まあそうだよね, 真核生物じゃないもの.
E.coliでテストしてみるつもり.