通常情况下我们的处理是针对多个样品的，比如多样品质控、多样品比对、多样品定量等。这时就需要用到循环来简化、优化计算了。

假如我们有一个命令如下（这是群里的提问，这条命令是把质量值编码 Phred64 转为 Phred 33）

# 输入文件 sample1.fq
# 输出文件 sample1_33.fq
vsearch --fastq_convert sample1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample1_33.fq

这条命令可以处理单个文件，假如有 3 个文件呢？这难不倒勤奋的小能手。

把命令写 3 遍，改6 次样本名。

# 输入文件 sample1.fq
# 输出文件 sample1_33.fq
vsearch --fastq_convert sample1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample1_33.fq
vsearch --fastq_convert sample2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample2_33.fq
vsearch --fastq_convert sample3.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample3_33.fq

如果有 100 个文件呢？把命令写 100 遍，改200 次样本名。

倒也不是太难的事！

但应该有好一点的办法。

这就用到我们前面提到的for循环了。for循环有个固定格式for .. in .. do .. done，我们看看是怎么工作的。

for i in `seq 1 3`; do echo $i; done

这个命令本身没啥意义，只是展示for的语法，变量i依次被赋值为了1,2,3，并且打印了出来，输出为：

1
2
3

假如你的样本名正好是sample1, sample2, sample3，那可以套用下。

for i in `seq 1 3`; do echo "sample"$i".fq"; done

输出为 各个样本的测序结果文件名

sample1.fq
sample2.fq
sample3.fq

这样就通过命令的方式实现了各个样本文件的遍历。下一步，怎么把上面转换编码格式的命令套进来呢？

# 把变量 i 把每次循环获得的值转换为样本名字
for i in `seq 1 3`; do vsearch --fastq_convert "sample"$i".fq" --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout "sample"$i"_33.fq"; done

这个代码写好了，对不对呢，可以打印一下看看：

# 命令前加一个 echo
for i in `seq 1 3`; do echo vsearch --fastq_convert "sample"$i".fq" --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout "sample"$i"_33.fq"; done

打印出来，与前面自己手写的比较下，一模一样。这样就实现了循环了，去掉 echo 就可以实际运行了。

vsearch --fastq_convert sample1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample1_33.fq
vsearch --fastq_convert sample2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample2_33.fq
vsearch --fastq_convert sample3.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout sample3_33.fq

假如样本名没有统一的规律，或者更复杂一些呢？

一般是需要准备一个metadata.txt的文件，里面至少包含两列信息，样本名字和样本分组。

需要注意的是：metadata.txt中样本名字需要与样本的测序结果文件存在统一的对应关系

假如我们有4个样品，名字如下，我们写一个metadata.txt文件 (这里我们只用到了第一列)：

Sample      Group
WT1      WT
WT2      WT
KO1      KO
KO2      KO

对应的序列分别为WT1.fq, WT2.fq, KO1.fq, KO2.fq。

# 命令前加一个 echo
for i in `tail -n +2 metadata.txt | cut -f 1`; do echo vsearch --fastq_convert $i".fq" --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout $i"_33.fq"; done

输出如下，可以直接拷贝运行，或去掉上面语句中的echo就可以直接运行了。

vsearch --fastq_convert WT1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout WT1_33.fq
vsearch --fastq_convert WT2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout WT2_33.fq
vsearch --fastq_convert KO1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout KO1_33.fq
vsearch --fastq_convert KO2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout KO2_33.fq

for语句用起来方便，但样品多时只能所有样品串行运行或同时并行运行（当然也可能可以用wait控制并行的数量）。这里推荐另外一个工具rush, 这是重庆医科大学沈伟博士开发的一个并行工具，https://github.com/shenwei356/rush，很好用。跨平台，免安装，下载即可用。

tail -n+2 metadata.txt | cut -f1 | rush -j 2 \"echo vsearch --fastq_convert {1}.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout {1}_33.fq"

运行输出如下，除了命令顺序有变化，看上去与for没什么不同。关键参数有 2 个：

1. -j 2表示同时运行 2 个样本，所以下面的输出顺序才有些乱；

   如果去掉 echo，会发现同时有 2 个样本正在转换。

   当然这里的 2 可以改为任意非 0 的正数，控制同时运行的命令数目。

2. {1}: 样本名会替换在这里。

vsearch --fastq_convert WT1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout WT1_33.fq
vsearch --fastq_convert WT2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout WT2_33.fq
vsearch --fastq_convert KO2.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout KO2_33.fq
vsearch --fastq_convert KO1.fq --fastq_ascii 64 --fastq_asciiout 33 --fastqout KO1_33.fq

如果你习惯用parallel也可以。

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