关于plasflow的Segmentation fault问题-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/youfeng_xjy/article/details/130713488

文章描述了一位用户遇到使用PlasFlow工具时因输入文件过大导致的Segmentationfault错误。通过在GitHub上查找相关问题，用户发现建议减小输入文件大小。于是，他们使用Python脚本将.fasta文件拆分为多个小文件，然后成功运行了PlasFlow。测试表明，60MB左右的文件可以顺利运行，而80MB以上的文件仍然会出问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一开始，我使用的输入文件是300MB以上的contig的.fa文件，会给报错：/var/spool/slurmd/job05086/slurm_script: line 6: 12195 Segmentation fault (core dumped)

在中文社区没有搜索到解决方法...遂上github找问题qSegmentation fault (core dumped) · Issue #37 · smaegol/PlasFlow (github.com)https://github.com/smaegol/PlasFlow/issues/37参考这则issue，作者给的建议是缩小输入文件，那就缩小吧。

直接求助chatgpt，把一个.fa文件拆成几个（这里是拆了5个）。

import os

# 输入.fasta文件名
input_file = "try.fa"

# 计算.fasta文件中的序列总数
num_seqs = int(os.popen("grep -c '^>' "+input_file).read().strip())

# 计算每个文件应包含的序列数
num_per_file = int(num_seqs / 5)

# 将.fasta文件分成三个文件
with open(input_file, "r") as f:
    seq_count = 0
    file_num = 1
    out_file = open("output_{}.fasta".format(file_num), "w")
    for line in f:
        if line.startswith(">"):
            seq_count += 1
            if seq_count > num_per_file and file_num < 5:
                # 关闭当前文件并打开下一个文件
                out_file.close()
                file_num += 1
                out_file = open("output_{}.fasta".format(file_num), "w")
                seq_count = 1
        out_file.write(line)
    out_file.close()

检查一下AI写好的代码，没有问题，把这个代码保存为try.py，输入命令python try.py运行之。

然后再跑plasflow，可以了。。。

根据我的测试，80多MB的文件还是跑不动plasflow，60几MB的文件可以。

类似解决方案在kofam_scan中的应用

另外，在使用kofam_scan的时候，使用下图代码时，若文件太大，则可能跑不出来，比如我一个8GB左右的文件，跑了十几天，最后输出报错Error: Unknown KO: 1

./exec_annotation -f mapper --cpu 25 -o kegg.txt protein_rename.fa -E 1e-3

一怒之下用上述代码把该文件分成100个小文件，分别跑kofam_scan，可以跑出来了。