Nextflow

./main.nf

process FASTQC {
	container 'biocontainers/fastqc:v0.11.5'
	tag "FASTQC on $sample_id"
}

• https://training.nextflow.io/basic_training/containers/#software-directives

./main.nf

ch = Channel.of(1, 2, 3)
ch.view() 

• https://training.nextflow.io/basic_training/channels/#channel-factories

process < name > {
    [ directives ] 

    input: 
    < process inputs >

    output: 
    < process outputs >

    when: 
    < condition >

    [script|shell|exec]: 
    """
    < user script to be executed >
    """
}

• directives/Директивы — это начальные декларации, определяющие необязательные параметры.
• input/Вход определяет ожидаемый входной канал(ы)
• output/Выход определяет ожидаемый выходной канал(ы)
• when/Когда является необязательным оператором предложения, разрешающим условные процессы
• script|shell|exec/Скрипт — это строковый оператор, определяющий команду, которая должна быть выполнена задачей процесса.

• https://training.nextflow.io/basic_training/processes

Channel
    .of(1, 2, 3, 4)
    .map { it -> it * it }
    .view()

• https://training.nextflow.io/basic_training/operators

include { SPLITLETTERS   } from './modules.nf'
include { SPLITLETTERS; CONVERTTOUPPER } from './modules.nf'
include { CONVERTTOUPPER as CONVERTTOUPPER_one } from './modules.nf'

• https://training.nextflow.io/basic_training/modules/

./nextflow.config

propertyOne = 'world'
anotherProp = "Hello $propertyOne"
customPath = "$PATH:/my/app/folder"
// comment a single line
params.foo = 'Hello'
env.ALPHA = 'some value'

process.container = 'nextflow/rnaseq-nf'
docker.enabled = true

// Настройки пакетного планировщика
process {
    cpus = 10
    memory = 8.GB
    container = 'biocontainers/bamtools:v2.4.0_cv3'
    withName: FOO {
        memory = { 4.GB * task.cpus }
    }
}

• library: загрузите образ контейнера из сервиса Singularity Library. * shub: загрузите образ контейнера из Singularity Hub. (не работает)
• docker: загрузите образ контейнера из Docker Hub и преобразуйте его в формат Singularity. * docker-daemon: извлеките образ контейнера из локальной установки Docker и преобразуйте его в файл образа Singularity.

• https://training.nextflow.io/basic_training/config/

./Dockerfile

FROM debian:bullseye-slim
 
LABEL image.author.name "Your Name Here"
LABEL image.author.email "your@email.here"
 
RUN apt-get update && apt-get install -y curl cowsay

$ docker build -t my-image .
$ docker run my-image cowsay Hello Docker!
$ docker run -it my-image bash

$ nextflow run script2.nf -with-docker my-image

./nextflow.config

$ docker pull quay.io/biocontainers/ubuntu:24.04

Singularity/Apptainer — это среда выполнения контейнера, предназначенная для работы в высокопроизводительных вычислительных центрах обработки данных, где использование Docker, как правило, не допускается из-за ограничений безопасности.

Singularity реализует модель выполнения контейнера, похожую на Docker. Однако она использует совершенно другой дизайн реализации.

./my-image.sif

Bootstrap: docker
From: debian:bullseye-slim

%environment
export PATH=$PATH:/usr/games/

%labels
AUTHOR <your name>

%post

apt-get update && apt-get install -y locales-all curl cowsay
curl -sSL https://github.com/COMBINE-lab/salmon/releases/download/v1.0.0/salmon-1.0.0_linux_x86_64.tar.gz | tar xz \
&& mv /salmon-*/bin/* /usr/bin/ \
&& mv /salmon-*/lib/* /usr/lib/

$ sudo singularity build my-image.sif Singularity
$ singularity exec my-image.sif cowsay 'Hello Singularity'
$ singularity shell my-image.sif
$ singularity pull docker://debian:bullseye-slim

$ nextflow run script7.nf -with-singularity  nextflow/rnaseq-nf

./nextflow.config

$ singularity run https://depot.galaxyproject.org/singularity/ubuntu:24.04

Conda — популярный менеджер пакетов и сред. Встроенная поддержка Conda позволяет рабочим процессам Nextflow автоматически создавать и активировать среду(ы) Conda, учитывая зависимости, указанные каждым процессом.

conda init

./env.yml

name: nf-tutorial
channels:
    - conda-forge
    - defaults
    - bioconda
dependencies:
    - bioconda::salmon=1.5.1
    - bioconda::fastqc=0.11.9
    - bioconda::multiqc=1.12
    - conda-forge::tbb=2020.2

$ conda env create --file env.yml
$ conda env list

$ nextflow run script7.nf -with-conda ./

Другой способ создания сред, подобных conda, — это использование Dockerfile и micromamba.

./Dockerfile

FROM mambaorg/micromamba:0.25.1

COPY --chown=$MAMBA_USER:$MAMBA_USER env.yml /tmp/env.yml

RUN micromamba create -n nf-tutorial

RUN micromamba install -y -n nf-tutorial -f /tmp/env.yml && \
    micromamba clean --all --yes

ENV PATH /opt/conda/envs/nf-tutorial/bin:$PATH

$ conda install -c conda-forge -c bioconda ubuntu==24.04

• https://biocontainers.pro/multipackage
• https://biocontainers.pro/registry

Отсутствует поддержка в Nextflow

Slurm — это отказоустойчивая и высокомасштабируемая система управления кластером и планирования заданий с открытым исходным кодом для больших и малых кластеров Linux. Slurm не требует никаких изменений ядра для своей работы и является относительно самодостаточной. Как менеджер рабочей нагрузки кластера, Slurm имеет три ключевые функции. Во-первых, он выделяет пользователям эксклюзивный и/или неэксклюзивный доступ к ресурсам (вычислительным узлам) на определенный период времени, чтобы они могли выполнять работу. Во-вторых, он предоставляет фреймворк для запуска, выполнения и мониторинга работы (обычно параллельной работы) на наборе выделенных узлов. Наконец, он разрешает конфликты за ресурсы, управляя очередью ожидающих работ.

Демоны slurmd обеспечивают отказоустойчивую иерархическую связь. Пользовательские команды включают: sacct, sacctmgr, salloc, sattach, sbatch, sbcast, scancel, scontrol, scrontab, sdiag, sh5util, sinfo, sprio, squeue, sreport, srun, sshare, sstat, strigger и sview. Все команды могут выполняться в любом месте кластера.

• https://github.com/koroltim/NextFlow-on-SLURM/tree/main/examples

OAR — это универсальный менеджер ресурсов и задач (также называемый пакетным планировщиком) для кластеров HPC и других вычислительных инфраструктур (например, экспериментальных испытательных стендов распределенных вычислений, где универсальность является ключевым фактором).

HyperQueue — это инструмент, разработанный для упрощения выполнения больших рабочих процессов (графов задач) на кластерах HPC. Он позволяет выполнять большое количество задач простым способом, без необходимости вручную отправлять задания в пакетные планировщики, такие как Slurm или PBS. Вы указываете, что именно вы хотите вычислить, а HyperQueue автоматически запрашивает вычислительные ресурсы и динамически распределяет нагрузку задач по всем выделенным узлам и ресурсам. HyperQueue также может работать без Slurm/PBS как общий распределенный механизм выполнения задач.

• https://github.com/It4innovations/hyperqueue
• https://github.com/jaantollander/workflows

HTCondor — это программная система, которая создает среду высокопроизводительных вычислений (HTC). Она эффективно использует вычислительную мощность машин, подключенных через сеть, будь то отдельный кластер, набор кластеров в кампусе, облачные ресурсы, как автономные, так и временно присоединенные к локальному кластеру, или международные сети. Мощь исходит из способности эффективно использовать общие ресурсы с распределенным владением.

• https://github.com/htcondor/htcondor

Flux — это гибкая структура для управления ресурсами, созданная для вашего сайта. Структура состоит из набора проектов, инструментов и библиотек, которые могут использоваться для создания настраиваемых менеджеров ресурсов для центров высокопроизводительных вычислений. В отличие от традиционных менеджеров ресурсов, Flux может работать как параллельное задание в большинстве пусковых установок, поддерживающих MPI, в том числе в самом Flux. Это не только делает пакетные скрипты и рабочие процессы для Flux переносимыми на другие менеджеры ресурсов (просто запустите Flux как задание), но также означает, что пакетные задания имеют в своем распоряжении все функции полного менеджера ресурсов, как будто у них есть целый кластер.

./nextflow.config

manifest {
    mainScript = 'demo.nf'
    homePage = 'https://github.com/nextflow-io/nextflow/tree/master/docker/flux'
    description = 'Demo using Nextflow with Flux'
}

process {
    executor = 'flux'
}

./main.nf

workflow {
    breakfast = Channel.of '🥞️', '🥑️', '🥧️', '🍵️', '🍞️'
    haveMeal(breakfast)
}

process haveMeal {
    debug true
    input:
    val food
    script:
    """
    printf '$food for breakfast!'
    """
}

$ nextflow -c nextflow.config run main.nf

Repo: https://github.com/cea-hpc/bridge