我看到了一个chopper，这是一个用Rust写的代码，可以用来进行三代的数据的过滤。但是我有一个需求，我希望他能够统计过滤前后的一些信息，例如N50，min length, max length。如下是我使用cursor的开发过程。
首先，从github上克隆项目，并确保编译通过
git clone https://github.com/wdecoster/chopper.git
cd chopper
cargo build --release
接着，我提出我第一个需求，见下文（我写过一个python版本，用pyfastx读取，由于我代码写的不行，因此读取速度就是20 MB/s）
我希望对当前的代码进行改造，能够跟我之前写的python脚本一样，能够额外计算如下指标
def calculate_n50(lengths):
"""计算N50值"""
sorted_lengths = sorted(lengths, reverse=True)
total = sum(sorted_lengths)
running_sum = 0
for length in sorted_lengths:
running_sum += length
if running_sum >= total / 2:
return length
return 0
def analyze_fastq(fastq_file, bin_size=100):
"""使用pyfastx分析FASTQ文件并返回统计信息"""
# 初始化统计变量
total_bases = 0
total_reads = 0
max_length = 0
lengths = []
# 初始化长度区间统计字典
length_bins = {i: {'count': 0, 'total_q': 0} for i in range(0, 5001, bin_size)}
quality_bins = {i: 0 for i in range(0, 41)} # Q值范围0-40
fastq = pyfastx.Fastq(fastq_file, build_index=False)
def phred_to_error_prob(q):
"""将Phred质量值转换为错误概率"""
return 10 ** (-q/10)
def error_prob_to_phred(p):
"""将错误概率转换为Phred质量值"""
import math
return -10 * math.log10(p) if p > 0 else 40 # 限制最大值为40
# 遍历FASTQ文件统计信息
for _, seq, qual in fastq:
# 计算长度统计
length = len(seq)
total_bases += length
total_reads += 1
lengths.append(length)
max_length = max(max_length, length)
# 计算平均质量值（使用错误概率）
error_probs = [phred_to_error_prob(ord(q) - 33) for q in qual]
mean_error = sum(error_probs) / length
mean_q = error_prob_to_phred(mean_error)
# 统计reads长度分布和对应区间的质量值
bin_index = min(5000, (length // bin_size) * bin_size)
length_bins[bin_index]['count'] += 1
length_bins[bin_index]['total_q'] += mean_q
# 统计质量值分布
q_bin = min(40, int(mean_q))
quality_bins[q_bin] += 1
# 计算统计指标
mean_length = total_bases / total_reads if total_reads > 0 else 0
n50_length = calculate_n50(lengths)
return {
'total_bases': total_bases,
'total_reads': total_reads,
'mean_length': mean_length,
'max_length': max_length,
'n50_length': n50_length,
'lengths': lengths,
'length_bins': length_bins,
'quality_bins': quality_bins
}
如下是它的输出
我来帮你改造代码，添加这些统计功能。我们需要创建新的结构体和函数来处理这些统计信息。
首先，让我们添加新的结构体来存储统计信息：
// 在文件开头添加新的结构体定义
#[derive(Debug)]
struct FastqStats {
total_bases: usize,
total_reads: usize,
mean_length: f64,
max_length: usize,
n50_length: usize,
length_bins: std::collections::HashMap<usize, BinStats>,
quality_bins: std::collections::HashMap<usize, usize>,
}
#[derive(Debug)]
struct BinStats {
count: usize,
total_q: f64,
}
impl FastqStats {
fn new() -> Self {
let mut length_bins = std::collections::HashMap::new();
let mut quality_bins = std::collections::HashMap::new();
// 初始化长度区间（0-5000，步长100）
for i in (0..=5000).step_by(100) {
length_bins.insert(i, BinStats { count: 0, total_q: 0.0 });
}
// 初始化质量值区间（0-40）
for i in 0..=40 {
quality_bins.insert(i, 0);
}
FastqStats {
total_bases: 0,
total_reads: 0,
mean_length: 0.0,
max_length: 0,
n50_length: 0,
length_bins,
quality_bins,
}
}
}
然后添加计算N50的函数：
// 添加计算N50的函数
fn calculate_n50(lengths: &[usize]) -> usize {
if lengths.is_empty() {
return 0;
}
let mut sorted_lengths = lengths.to_vec();
sorted_lengths.sort_unstable_by(|a, b| b.cmp(a)); // 降序排序
let total: usize = sorted_lengths.iter().sum();
let mut running_sum = 0;
for &length in &sorted_lengths {
running_sum += length;
if running_sum >= total / 2 {
return length;
}
}
0
}
修改 filter 函数以收集统计信息：
fn filter<T>(input: &mut T, args: Cli)
where
T: Read + std::marker::Send,
{
let stats = Arc::new(Mutex::new(FastqStats::new()));
let lengths = Arc::new(Mutex::new(Vec::new()));
// ... 现有的 match args.contam 代码 ...
// 在处理完所有reads后，计算最终统计信息
let mut final_stats = stats.lock().unwrap();
let lengths_vec = lengths.lock().unwrap();
final_stats.mean_length = if final_stats.total_reads > 0 {
final_stats.total_bases as f64 / final_stats.total_reads as f64
} else {
0.0
};
final_stats.n50_length = calculate_n50(&lengths_vec);
// 打印统计信息
eprintln!("\nFastq Statistics:");
eprintln!("Total Bases: {}", final_stats.total_bases);
eprintln!("Total Reads: {}", final_stats.total_reads);
eprintln!("Mean Length: {:.2}", final_stats.mean_length);
eprintln!("Max Length: {}", final_stats.max_length);
eprintln!("N50 Length: {}", final_stats.n50_length);
}
在处理每条read时，需要更新统计信息：
// 在处理每条read的代码块中添加统计信息的收集
let stats = Arc::clone(&stats);
let lengths = Arc::clone(&lengths);
let read_len = record.seq().len();
let average_quality = ave_qual(&record.qual().iter().map(|i| i - 33).collect::<Vec<u8>>());
// 更新统计信息
{
let mut stats = stats.lock().unwrap();
stats.total_bases += read_len;
stats.total_reads += 1;
stats.max_length = stats.max_length.max(read_len);
// 更新长度区间统计
let bin_index = (read_len / 100) * 100;
if let Some(bin_stats) = stats.length_bins.get_mut(&bin_index) {
bin_stats.count += 1;
bin_stats.total_q += average_quality;
}
// 更新质量值区间统计
let q_bin = average_quality.min(40.0) as usize;
*stats.quality_bins.entry(q_bin).or_insert(0) += 1;
}
// 收集长度信息用于计算N50
lengths.lock().unwrap().push(read_len);
这些修改将为你的Rust程序添加与Python脚本相似的统计功能。统计信息将在处理完所有reads后打印到stderr。你可以根据需要进一步调整输出格式或添加更多统计指标。
需要注意的是，这个实现使用了 Mutex 来确保线程安全的统计信息更新。在实际应用中，你可能需要根据性能需求来优化这部分代码，比如使用更细粒度的锁或无锁数据结构。
因为cursor的COMPOSER的Agent模型会自动应用代码，所以我只需要确认能够通过编译，很遗憾存在问题，于是我复制了错误给他
Compiling chopper v0.9.0 (/home/xzg/RustProject/public/chopper)
error[E0382]: borrow of moved value: `record`
--> src/main.rs:199:36
|
158 | let record = record.expect("ERROR: problem parsing fastq record");
| ------ move occurs because `record` has type `bio::io::fastq::Record`, which does not implement the `Copy` trait
...
190 | write_record(record, &args, read_len);
| ------ value moved here
...
199 | let read_len = record.seq().len();
| ^^^^^^ value borrowed here after move
|
note: consider changing this parameter type in function `write_record` to borrow instead if owning the value isn't necessary
--> src/main.rs:330:25
|
330 | fn write_record(record: fastq::Record, args: &Cli, read_len: usize) {
| ------------ ^^^^^^^^^^^^^ this parameter takes ownership of the value
| |
| in this function
help: consider cloning the value if the performance cost is acceptable
|
190 | write_record(record.clone(), &args, read_len);
| ++++++++
error[E0382]: borrow of moved value: `record`
--> src/main.rs:277:36
|
238 | let record = record.expect("ERROR: problem parsing fastq record");
| ------ move occurs because `record` has type `bio::io::fastq::Record`, which does not implement the `Copy` trait
...
268 | write_record(record, &args, read_len);
| ------ value moved here
...
277 | let read_len = record.seq().len();
| ^^^^^^ value borrowed here after move
|
note: consider changing this parameter type in function `write_record` to borrow instead if owning the value isn't necessary
--> src/main.rs:330:25
|
330 | fn write_record(record: fastq::Record, args: &Cli, read_len: usize) {
| ------------ ^^^^^^^^^^^^^ this parameter takes ownership of the value
| |
| in this function
help: consider cloning the value if the performance cost is acceptable
|
268 | write_record(record.clone(), &args, read_len);
| ++++++++
For more information about this error, try `rustc --explain E0382`.
error: could not compile `chopper` (bin "chopper") due to 2 previous errors
如下是它的回答
我明白了问题所在。错误是因为在调用 write_record 函数时移动了 record 的所有权，导致后续无法再使用它。让我们修复这些问题：
- 首先修改
write_record函数签名，改为借用而不是获取所有权：
// 修改函数签名，使用引用而不是获取所有权
fn write_record(record: &fastq::Record, args: &Cli, read_len: usize) {
// Check if a description attribute is present, taken from the bio-rust code to format fastq
let header = match record.desc() {
Some(d) => format!("{} {}", record.id(), d),
None => record.id().to_owned(),
};
// Print out the records passing the filters, applying trimming on seq and qual
println!(
"@{}\n{}\n+\n{}",
header,
std::str::from_utf8(&record.seq()[args.headcrop..read_len - args.tailcrop])
.expect("ERROR: problem writing fastq seq"),
std::str::from_utf8(&record.qual()[args.headcrop..read_len - args.tailcrop])
.expect("ERROR: problem writing fastq qual")
);
}
- 然后修改调用处，传递引用：
// 在 filter 函数中修改调用方式
// 将这两处：
write_record(record, &args, read_len);
// 改为：
write_record(&record, &args, read_len);
- 调整统计信息收集的位置，将其移到过滤条件之前：
fn filter<T>(input: &mut T, args: Cli)
where
T: Read + std::marker::Send,
{
let stats = Arc::new(Mutex::new(FastqStats::new()));
let lengths = Arc::new(Mutex::new(Vec::new()));
match args.contam {
Some(ref fas) => {
// ... 前面的代码保持不变 ...
fastq::Reader::new(input)
.records()
.par_bridge()
.for_each(|record| {
let record = record.expect("ERROR: problem parsing fastq record");
total_reads_.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
if !record.is_empty() {
let read_len = record.seq().len();
let average_quality = ave_qual(
&record.qual().iter().map(|i| i - 33).collect::<Vec<u8>>(),
);
// 更新统计信息
{
let stats = Arc::clone(&stats);
let lengths = Arc::clone(&lengths);
let mut stats = stats.lock().unwrap();
stats.total_bases += read_len;
stats.total_reads += 1;
stats.max_length = stats.max_length.max(read_len);
// 更新长度区间统计
let bin_index = (read_len / 100) * 100;
if let Some(bin_stats) = stats.length_bins.get_mut(&bin_index) {
bin_stats.count += 1;
bin_stats.total_q += average_quality;
}
// 更新质量值区间统计
let q_bin = average_quality.min(40.0) as usize;
*stats.quality_bins.entry(q_bin).or_insert(0) += 1;
// 收集长度信息用于计算N50
lengths.lock().unwrap().push(read_len);
}
// 其余的过滤逻辑保持不变
let read_gc = if args.mingc != 0.0 || args.maxgc != 1.0 {
cal_gc(record.seq())
} else {
0.5
};
if args.headcrop + args.tailcrop < read_len {
// ... 过滤条件检查 ...
if (!args.inverse && /* ... */) || (args.inverse && /* ... */) {
write_record(&record, &args, read_len);
output_reads_.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
}
}
}
});
// ... 后面的代码保持不变 ...
}
None => {
// 对 None 分支进行相同的修改
// ...
}
}
// 最后的统计信息打印保持不变
// ...
}
这些修改解决了所有权问题，同时保持了统计功能的正确性。主要的变化是：
write_record函数现在接受引用而不是获取所有权- 统计信息的收集被移到了过滤条件之前
- 确保在使用 record 之前就完成统计信息的更新
这样修改后，代码应该能够正确编译和运行了。
通过了编译，但是测试发现一个问题，所以我提出了问题
输出的时候，length_bins 和 quality_bins 好像没有
如下是它的回答
是的，我们需要添加这两个统计信息的输出。让我们修改统计信息的打印部分：
// 在 filter 函数中，修改统计信息打印部分
// 打印统计信息
eprintln!("\nFastq Statistics:");
eprintln!("Total Bases: {}", final_stats.total_bases);
eprintln!("Total Reads: {}", final_stats.total_reads);
eprintln!("Mean Length: {:.2}", final_stats.mean_length);
eprintln!("Max Length: {}", final_stats.max_length);
eprintln!("N50 Length: {}", final_stats.n50_length);
// 打印长度分布统计
eprintln!("\nLength Distribution:");
let mut sorted_bins: Vec<_> = final_stats.length_bins.iter().collect();
sorted_bins.sort_by_key(|&(k, _)| k);
for (length, stats) in sorted_bins {
if stats.count > 0 {
let mean_quality = if stats.count > 0 {
stats.total_q / stats.count as f64
} else {
0.0
};
eprintln!("Length {}-{}: count={}, mean_quality={:.2}",
length,
length + 99,
stats.count,
mean_quality
);
}
}
// 打印质量值分布统计
eprintln!("\nQuality Distribution:");
let mut sorted_quals: Vec<_> = final_stats.quality_bins.iter().collect();
sorted_quals.sort_by_key(|&(k, _)| k);
for (quality, &count) in sorted_quals {
if count > 0 {
eprintln!("Q{}: count={}", quality, count);
}
}
这样修改后，输出会包含：
- 基本统计信息（总碱基数、总reads数、平均长度、最大长度、N50）
- 长度分布统计，按100bp为一个区间统计reads数量和该区间的平均质量值
- 质量值分布统计，显示每个质量值对应的reads数量
输出格式类似于：
Fastq Statistics:
Total Bases: 1000000
Total Reads: 10000
Mean Length: 100.00
Max Length: 150
N50 Length: 120
Length Distribution:
Length 0-99: count=100, mean_quality=30.50
Length 100-199: count=8000, mean_quality=32.10
Length 200-299: count=1900, mean_quality=31.80
Quality Distribution:
Q20: count=100
Q21: count=200
Q22: count=300
...
这样的输出格式更容易理解数据的分布情况。只输出有数据的区间，避免输出大量空区间。
接着，我提出了新的需求
增加一个--stat-only, 此时不写出数据
如下是他的回答
好的，我们来添加这个功能。首先需要在 Cli 结构体中添加新的参数，然后修改 filter 函数的逻辑：
// 在 Cli 结构体中添加新的参数
struct Cli {
// ... 现有的字段 ...
/// Only output statistics, don't write sequences
#[arg(long)]
stat_only: bool,
}
然后修改 write_record 函数的调用方式：
// 修改 filter 函数中写入记录的部分
// 在两个分支中都要修改，将：
write_record(&record, &args, read_len);
// 改为：
if !args.stat_only {
write_record(&record, &args, read_len);
}
最后修改测试用例，添加新的默认值：
// 在所有测试用例中添加 stat_only 字段
#[test]
fn test_filter() {
filter(
&mut std::fs::File::open("test-data/test.fastq").unwrap(),
Cli {
minlength: 100,
maxlength: 100000,
minqual: 5.0,
maxqual: 200.0,
headcrop: 10,
tailcrop: 10,
threads: 1,
contam: None,
inverse: false,
input: None,
mingc: 0.0,
maxgc: 1.0,
stat_only: false, // 添加这一行
},
);
}
#[test]
fn test_filter_with_contam() {
filter(
&mut std::fs::File::open("test-data/test.fastq").unwrap(),
Cli {
minlength: 100,
maxlength: 100000,
minqual: 5.0,
maxqual: 100.0,
headcrop: 10,
tailcrop: 10,
threads: 1,
contam: Some("test-data/random_contam.fa".to_owned()),
inverse: false,
input: None,
mingc: 0.0,
maxgc: 1.0,
stat_only: false, // 添加这一行
},
);
}
这样修改后，当用户使用 --stat-only 参数时，程序将只输出统计信息而不写出序列数据。用户可以这样使用：
chopper --stat-only -i input.fastq
这将只显示统计信息，而不会输出处理后的序列。这对于快速查看 FASTQ 文件的基本统计信息非常有用。
我继续提出新的需求
如果不是--stat-only模式的话，应该输出过滤前后的统计信息
如下是它的回答
好的，我们需要修改代码来分别统计过滤前和过滤后的信息。我们需要创建两个统计结构：
fn filter<T>(input: &mut T, args: Cli)
where
T: Read + std::marker::Send,
{
let input_stats = Arc::new(Mutex::new(FastqStats::new()));
let output_stats = Arc::new(Mutex::new(FastqStats::new()));
let input_lengths = Arc::new(Mutex::new(Vec::new()));
let output_lengths = Arc::new(Mutex::new(Vec::new()));
match args.contam {
Some(ref fas) => {
// ... 现有代码 ...
fastq::Reader::new(input)
.records()
.par_bridge()
.for_each(|record| {
let record = record.expect("ERROR: problem parsing fastq record");
total_reads_.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
if !record.is_empty() {
let read_len = record.seq().len();
let average_quality = ave_qual(
&record.qual().iter().map(|i| i - 33).collect::<Vec<u8>>(),
);
// 更新输入统计信息
{
let stats = Arc::clone(&input_stats);
let lengths = Arc::clone(&input_lengths);
let mut stats = stats.lock().unwrap();
stats.total_bases += read_len;
stats.total_reads += 1;
stats.max_length = stats.max_length.max(read_len);
let bin_index = (read_len / 100) * 100;
if let Some(bin_stats) = stats.length_bins.get_mut(&bin_index) {
bin_stats.count += 1;
bin_stats.total_q += average_quality;
}
let q_bin = average_quality.min(40.0) as usize;
*stats.quality_bins.entry(q_bin).or_insert(0) += 1;
lengths.lock().unwrap().push(read_len);
}
// ... 过滤逻辑 ...
if (!args.inverse && /* 过滤条件 */) || (args.inverse && /* 过滤条件 */) {
// 更新输出统计信息
{
let stats = Arc::clone(&output_stats);
let lengths = Arc::clone(&output_lengths);
let mut stats = stats.lock().unwrap();
stats.total_bases += read_len;
stats.total_reads += 1;
stats.max_length = stats.max_length.max(read_len);
let bin_index = (read_len / 100) * 100;
if let Some(bin_stats) = stats.length_bins.get_mut(&bin_index) {
bin_stats.count += 1;
bin_stats.total_q += average_quality;
}
let q_bin = average_quality.min(40.0) as usize;
*stats.quality_bins.entry(q_bin).or_insert(0) += 1;
lengths.lock().unwrap().push(read_len);
}
if !args.stat_only {
write_record(&record, &args, read_len);
}
output_reads_.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
}
}
});
}
None => {
// 对 None 分支进行相同的修改
// ...
}
}
// 打印统计信息
print_stats("Input", &input_stats, &input_lengths);
if !args.stat_only {
print_stats("Output", &output_stats, &output_lengths);
}
}
// 添加新的函数来打印统计信息
fn print_stats(label: &str, stats: &Arc<Mutex<FastqStats>>, lengths: &Arc<Mutex<Vec<usize>>>) {
let mut final_stats = stats.lock().unwrap();
let lengths_vec = lengths.lock().unwrap();
final_stats.mean_length = if final_stats.total_reads > 0 {
final_stats.total_bases as f64 / final_stats.total_reads as f64
} else {
0.0
};
final_stats.n50_length = calculate_n50(&lengths_vec);
eprintln!("\n{} Fastq Statistics:", label);
eprintln!("Total Bases: {}", final_stats.total_bases);
eprintln!("Total Reads: {}", final_stats.total_reads);
eprintln!("Mean Length: {:.2}", final_stats.mean_length);
eprintln!("Max Length: {}", final_stats.max_length);
eprintln!("N50 Length: {}", final_stats.n50_length);
eprintln!("\n{} Length Distribution:", label);
let mut sorted_bins: Vec<_> = final_stats.length_bins.iter().collect();
sorted_bins.sort_by_key(|&(k, _)| k);
for (length, stats) in sorted_bins {
if stats.count > 0 {
let mean_quality = stats.total_q / stats.count as f64;
eprintln!("Length {}-{}: count={}, mean_quality={:.2}",
length,
length + 99,
stats.count,
mean_quality
);
}
}
eprintln!("\n{} Quality Distribution:", label);
let mut sorted_quals: Vec<_> = final_stats.quality_bins.iter().collect();
sorted_quals.sort_by_key(|&(k, _)| k);
for (quality, &count) in sorted_quals {
if count > 0 {
eprintln!("Q{}: count={}", quality, count);
}
}
}
这些修改将：
- 分别跟踪输入和输出的统计信息
- 在非 stat_only 模式下显示两组统计信息
- 在 stat_only 模式下只显示输入统计信息
- 使用新的 print_stats 函数来避免代码重复
输出将类似于：
Input Fastq Statistics:
Total Bases: 1000000
...
Output Fastq Statistics:
Total Bases: 800000
...
这样用户可以清楚地看到过滤前后的数据变化。
经过这几轮交流，我在没有Rust的基础的情况下，让这个项目实现了我的功能。
PS： 实际上，过程也并不是非常顺利，在这之前，我用类似的提问进行修改，经过几轮debug后，也实现了需求，但是发现它的运行速度很慢，读写速度只有100 MB/s，但是我发现原来的项目速度是300 MB/s，意味着cursor修改后的代码有些问题。如果我更懂rust一些，或许能够更容易发现问题吧。
