底层架构真的折磨死个人（急，在线等）
前面我提到了使用自己的闲置服务器跑10x单细胞转录组上游流程（10x的cellranger count 流程）特别慢，可能是Windows的ubuntu子系统，而不是纯正的ubuntu这样的Linux？所以就干脆重新安装一个ubuntu双系统。见：参考基因组用错了单细胞转录组流程照样可以走通
Windows的内置ubuntu子系统运行速度太慢了
本来是4~8个小时就可以跑完的，在Windows的内置ubuntu子系统运行了30个小时还看不到希望，果断杀掉进程！
从此不再碰Windows的内置ubuntu子系统。(主要是我们生物信息学领域的NGS数据处理，都对磁盘读写要求太高了)
安装Windows和ubuntu双系统
这个超级简单，烧录一个4G的U盘进去ubuntu20的系统即可，重新启动个人电脑时候在BIOS里面设置一下U盘启动，自动安装好ubuntu系统。
开启ubuntu双系统
需要把之前Windows的8T硬盘挂载上去，简单搜索就解决了。
但是我运行10x的cellranger count 流程的时候，发现它没办法调用cellranger软件包文件夹里面的打包好的python的各种模块，而是不停的使用我自己ubuntu里面的python环境。
每次运行10x的cellranger count 流程都失败，每次报错不一样，都是表面的那些错误，缺这个那个模块。可是我明明下载的就是cellranger软件包，理论上无需安装，解压即可使用！我对比了Windows的内置ubuntu子系统运行10x的cellranger count 流程，以及其它服务的 ，和这个ubuntu双系统，确实不明白问题出在哪里。
这样耗了大约两个小时，实在是受不了了，python模块不知道啥时候是尽头。我也思考过是不是这个软件需要注册，绑定了机器，我换了ubuntu就需要重新下载或者解压。
在自己的磁盘解压文件居然也需要sudo权限
然后我解压它的时候，奇迹出现了。满屏的报错，人生第一次啊， 在自己的磁盘里面解压居然也会报错！！！
cellranger-4.0.0/external/cellranger_tiny_ref/3.0.0/star/
tar: cellranger-4.0.0/external/cellranger_tiny_ref/3.0.0/pickle: Cannot utime: Operation not permitted
cellranger-4.0.0/external/cellranger_tiny_ref/3.0.0/star/Genome
tar: cellranger-4.0.0/external/cellranger_tiny_ref/3.0.0/star/Genome: Cannot utime: Operation not permitted
虽然我看到了 Cannot utime: Operation not permitted 这样的报错，但是我关心的是权限问题，所以解压的时候加上sudo，就解决了这个问题，而并没有去搜索这个关键词，也没有去思考，为什么解压也需要sudo呢？这个磁盘的权限明明就是我自己的啊！
果然，重新sudo解压后的cellranger软件包就可以使用了，不再报各种python模块错误了，从3点到7点，仅仅是5个小时就运行完毕了。
但是最后仍然是有一个报错：
Log message:
Operation not permitted (os error 1)
这个报错到底前面的5个小时都浪费了，因为最后的结果文件没有生成，都是各种各样的临时文件。
跑个软件你到底需要什么权限呢
看到这个报错，我顿时火大了，这就是我的磁盘，前面解压需要sudo权限就算了，现在跑个软件，明明都可以创建文件夹，写文件，你到底是需要什么权限？难道这个软件还顺便要挖矿吗？？？？
那就只能是继续搜索权限，发现有人提到了居然是连root用户都有无权限修改文件，原因是chattr命令，用此命的功能更为强大，甚至可以锁定文件，即使root用户也操作不了此文件。就是给文件加上了i属性，查阅命令帮助文档可以看到有i属性的文件是不能修改的，更不可被删除，即使是root用户也不可。
我也尝试了chattr命令，发现我居然连chattr都没办法运行，报错如下；
chattr: Invalid argument while reading flags on
继续搜索，终于搞明白了， chmod和lsattr对windows的ntfs分区上的文件失效，而且是十年前的讨论：
最后看了看一眼我的磁盘，唉
报应啊！
我这8个小时，浪费的···
关键是，我这个8T硬盘里面是有文件的， 也不能随随便便格式化成为Linux支持的ext分区啊，在线求帮助，有什么捷径？
没有基础背景知识也能解决问题
我发朋友圈抱怨了这个问题，因为没有计算机背景，所以解决起来非常坎坷，但是好歹算是解决了大部分了。很多人评论说就跟她现在初学R语言一样，碰到的都是稀奇古怪难以理解的报错！
那么，对计算机或者统计学背景的朋友，做生物信息学ngs数据处理，其实也是缺乏生物学背景啊，难道就没有各种磕磕碰碰吗？