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2부: nf-core용 Hello 재작성

AI 지원 번역 - 자세히 알아보기 및 개선 제안

Hello nf-core 교육 과정의 두 번째 부분에서는 Hello Nextflow 초급자 과정에서 만든 파이프라인의 nf-core 호환 버전을 생성하는 방법을 보여드립니다.

교육의 첫 번째 섹션에서 nf-core 파이프라인이 많은 부속 파일과 함께 상당히 정교한 구조를 따른다는 것을 알아차리셨을 것입니다. 이 모든 것을 처음부터 만드는 것은 매우 지루할 것이므로, nf-core 커뮤니티는 프로세스를 시작하기 위해 템플릿에서 이를 수행하는 도구를 개발했습니다.

파이프라인 스캐폴드를 생성하기 위해 이 도구를 사용하는 방법을 보여드린 다음, 기존의 '일반' 파이프라인 코드를 nf-core 스캐폴드에 맞게 조정하겠습니다.

Hello 파이프라인에 익숙하지 않거나 복습이 필요하시면 이 정보 페이지를 참조하세요.

1. 새 파이프라인 프로젝트 생성

먼저 새 파이프라인의 스캐폴드를 생성합니다.

참고

터미널에서 hello-nf-core 디렉토리에 있는지 확인하세요.

1.1. 템플릿 기반 파이프라인 생성 도구 실행

nf-core pipelines create 명령으로 새 파이프라인을 생성하는 것부터 시작하겠습니다. 이는 파이프라인 이름, 설명, 작성자로 커스터마이징된 nf-core 기본 템플릿을 사용하여 새 파이프라인 스캐폴드를 생성합니다.

nf-core pipelines create

이 명령을 실행하면 파이프라인 생성을 위한 텍스트 사용자 인터페이스(TUI)가 열립니다:

이 TUI는 파이프라인에 대한 기본 정보를 제공하도록 요청하며 파이프라인 스캐폴드에 포함하거나 제외할 기능을 선택할 수 있게 해줍니다.

  • 시작 화면에서 Let's go!를 클릭합니다.
  • Choose pipeline type 화면에서 Custom을 클릭합니다.
  • 다음과 같이 파이프라인 세부 정보를 입력한 후(< YOUR NAME >을 자신의 이름으로 교체), Next를 클릭합니다.
[ ] GitHub organisation: core
[ ] Workflow name: hello
[ ] A short description of your pipeline: A basic nf-core style version of Hello Nextflow
[ ] Name of the main author(s): < YOUR NAME >
  • Template features 화면에서 Toggle all features를 off로 설정한 다음, 다음 항목을 선택적으로 활성화합니다. 선택 사항을 확인하고 Continue를 클릭합니다.
[ ] Add testing profiles
[ ] Use nf-core components
[ ] Use nf-schema
[ ] Add configuration files
[ ] Add documentation
  • Final details 화면에서 Finish를 클릭합니다. 파이프라인이 생성될 때까지 기다린 다음 Continue를 클릭합니다.
  • Create GitHub repository 화면에서 Finish without creating a repo를 클릭합니다. 이렇게 하면 나중에 GitHub 저장소를 생성하기 위한 지침이 표시됩니다. 이를 무시하고 Close를 클릭합니다.

TUI가 닫히면 다음과 같은 콘솔 출력이 표시됩니다.

명령 출력 
                                          ,--./,-.
          ___     __   __   __   ___     /,-._.--~\
    |\ | |__  __ /  ` /  \ |__) |__         }  {
    | \| |       \__, \__/ |  \ |___     \`-._,-`-,
                                          `._,._,'

    nf-core/tools version 3.4.1 - https://nf-co.re


INFO     Launching interactive nf-core pipeline creation tool.

파이프라인 생성이 성공했다는 명시적인 확인은 콘솔 출력에 없지만, core-hello라는 새 디렉토리가 보일 것입니다.

새 디렉토리의 내용을 확인하여 템플릿을 사용함으로써 얼마나 많은 작업을 절약했는지 확인하세요.

tree core-hello
디렉토리 내용 
core-hello/
├── assets
│   ├── samplesheet.csv
│   └── schema_input.json
├── conf
│   ├── base.config
│   ├── modules.config
│   ├── test.config
│   └── test_full.config
├── docs
│   ├── output.md
│   ├── README.md
│   └── usage.md
├── main.nf
├── modules.json
├── nextflow.config
├── nextflow_schema.json
├── README.md
├── subworkflows
│   ├── local
│   │   └── utils_nfcore_hello_pipeline
│   │       └── main.nf
│   └── nf-core
│       ├── utils_nextflow_pipeline
│       │   ├── main.nf
│       │   ├── meta.yml
│       │   └── tests
│       │       ├── main.function.nf.test
│       │       ├── main.function.nf.test.snap
│       │       ├── main.workflow.nf.test
│       │       └── nextflow.config
│       ├── utils_nfcore_pipeline
│       │   ├── main.nf
│       │   ├── meta.yml
│       │   └── tests
│       │       ├── main.function.nf.test
│       │       ├── main.function.nf.test.snap
│       │       ├── main.workflow.nf.test
│       │       ├── main.workflow.nf.test.snap
│       │       └── nextflow.config
│       └── utils_nfschema_plugin
│           ├── main.nf
│           ├── meta.yml
│           └── tests
│               ├── main.nf.test
│               ├── nextflow.config
│               └── nextflow_schema.json
└── workflows
    └── hello.nf

14 directories, 34 files

정말 많은 파일입니다!

nf-core/demo 파이프라인 구조를 탐색할 때 만났던 것과 동일한 많은 파일을 인식하실 것입니다. 하지만 아직 조금 헷갈리더라도 걱정하지 마세요. 이 교육 과정에서 중요한 부분들을 함께 살펴보겠습니다.

참고

이 교육의 첫 번째 부분에서 살펴본 nf-core/demo 파이프라인과 비교했을 때 한 가지 중요한 차이점은 modules 디렉토리가 없다는 것입니다. 이는 기본 nf-core 모듈을 포함하지 않기로 선택했기 때문입니다.

1.2. 스캐폴드가 작동하는지 테스트

믿기 어렵겠지만, 실제 작업을 수행할 모듈을 아직 추가하지 않았음에도 불구하고, 파이프라인 스캐폴드는 실제로 nf-core/demo 파이프라인을 실행했던 것과 동일한 방식으로 test 프로필을 사용하여 실행할 수 있습니다.

nextflow run ./core-hello -profile docker,test --outdir core-hello-results
명령 출력 
N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./core-hello/main.nf` [scruffy_marconi] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Downloading plugin nf-schema@2.5.1
Input/output options
  input                     : https://raw.githubusercontent.com/nf-core/test-datasets/viralrecon/samplesheet/samplesheet_test_illumina_amplicon.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  trace_report_suffix       : 2025-11-21_04-47-18

Core Nextflow options
  runName                   : scruffy_marconi
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : docker,test
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

이는 모든 기본 배선이 제자리에 있음을 보여줍니다. 그렇다면 출력은 어디에 있을까요? 출력이 있기는 한가요?

실제로 표준 실행 보고서를 포함하는 core-hello-results라는 새 결과 디렉토리가 생성되었습니다:

tree core-hello-results
디렉토리 내용 
core-hello-results
└── pipeline_info
    ├── execution_report_2025-11-21_04-47-18.html
    ├── execution_timeline_2025-11-21_04-47-18.html
    ├── execution_trace_2025-11-21_04-47-18.txt
    ├── hello_software_versions.yml
    ├── params_2025-11-21_04-47-18.json
    └── pipeline_dag_2025-11-21_04-47-18.html

1 directory, 6 files

보고서를 살펴보면 무엇이 실행되었는지 확인할 수 있는데, 답은 아무것도 실행되지 않았다는 것입니다!

비어있는 실행 타임라인 보고서

코드에 실제로 무엇이 있는지 살펴보겠습니다.

1.3. 플레이스홀더 workflow 검사

main.nf 파일 내부를 보면 workflows/hello에서 HELLO라는 workflow를 가져오는 것을 볼 수 있습니다.

이것은 1부에서 만난 workflows/demo.nf workflow와 동등하며, 이미 일부 nf-core 기능이 갖춰진 관심 workflow의 플레이스홀더 역할을 합니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    RUN MAIN WORKFLOW
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

workflow HELLO {

    take:
    ch_samplesheet // channel: --input에서 읽은 샘플시트
    main:

    ch_versions = channel.empty()

    //
    // 소프트웨어 버전 수집 및 저장
    //
    softwareVersionsToYAML(ch_versions)
        .collectFile(
            storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
            name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
            sort: true,
            newLine: true
        ).set { ch_collated_versions }


    emit:
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]

}

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    끝
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

Hello Nextflow에서 개발된 것과 같은 기본 Nextflow workflow와 비교하면, 여기에서 새로운 몇 가지 사항(위의 강조 표시된 줄)을 발견할 수 있습니다:

  • workflow 블록에 이름이 있습니다
  • workflow 입력은 take: 키워드를 사용하여 선언되고 채널 구성은 상위 workflow로 이동됩니다
  • workflow 내용은 main: 블록 내부에 배치됩니다
  • 출력은 emit: 키워드를 사용하여 선언됩니다

이것들은 workflow를 구성 가능(composable)하게 만드는 Nextflow의 선택적 기능으로, 다른 workflow 내에서 호출될 수 있음을 의미합니다.

구성 가능한 workflow 심화

Workflows of Workflows Side Quest는 여러 workflow를 함께 구성하고 그들 사이의 복잡한 데이터 흐름을 관리하는 방법을 포함하여 workflow 구성을 훨씬 더 심도 있게 탐구합니다. 여기서 구성 가능성을 소개하는 이유는 nf-core 템플릿 아키텍처의 기본 요구 사항이기 때문입니다. nf-core 템플릿 아키텍처는 중첩된 workflow를 사용하여 파이프라인 초기화, 메인 분석 workflow, 완료 작업을 별도의 재사용 가능한 컴포넌트로 구성합니다.

우리는 관심 있는 workflow의 관련 로직을 해당 구조에 연결해야 합니다. 그를 위한 첫 번째 단계는 원래 workflow를 구성 가능하게 만드는 것입니다.

요약

이제 nf-core 도구를 사용하여 파이프라인 스캐폴드를 생성하는 방법을 알게 되었습니다.

다음 단계

nf-core와 호환되도록 만들기 위한 전제로 간단한 workflow를 구성 가능하게 만드는 방법을 배웁니다.

2. 원래 Hello Nextflow workflow를 구성 가능하게 만들기

이제 workflow를 nf-core 스캐폴드에 통합하는 작업을 시작할 때입니다. 상기하자면, 우리는 Hello Nextflow 교육 과정에서 다룬 workflow로 작업하고 있습니다.

팁

해당 파이프라인에 익숙하지 않거나 복습이 필요하시면 Hello 파이프라인을 참조하세요.

완성된 Hello Nextflow workflow의 깨끗하고 완전히 작동하는 복사본을 모듈 및 입력으로 사용할 것으로 예상되는 기본 CSV 파일과 함께 original-hello 디렉토리에 제공합니다.

tree original-hello/
디렉토리 내용 
original-hello/
├── hello.nf
├── modules
│   ├── collectGreetings.nf
│   ├── convertToUpper.nf
│   ├── cowpy.nf
│   └── sayHello.nf
└── nextflow.config

1 directory, 6 files

작동하는지 확인하기 위해 자유롭게 실행해 보세요:

nextflow run original-hello/hello.nf
명령 출력 
N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `original-hello/hello.nf` [goofy_babbage] DSL2 - revision: e9e72441e9

executor >  local (8)
[a4/081cec] sayHello (1)       | 3 of 3 ✔
[e7/7e9058] convertToUpper (3) | 3 of 3 ✔
[0c/17263b] collectGreetings   | 1 of 1 ✔
[94/542280] cowpy              | 1 of 1 ✔

hello.nf workflow 파일을 열어 아래에 전체적으로 표시된 코드를 검사해 봅시다(모듈에 있는 프로세스는 제외):

original-hello/hello.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

/*
* Pipeline parameters
*/
params.greeting = 'greetings.csv'
params.batch = 'test-batch'
params.character = 'turkey'

// 모듈 포함
include { sayHello } from './modules/sayHello.nf'
include { convertToUpper } from './modules/convertToUpper.nf'
include { collectGreetings } from './modules/collectGreetings.nf'
include { cowpy } from './modules/cowpy.nf'

workflow {

  // CSV 파일에서 입력용 채널 생성
  greeting_ch = channel.fromPath(params.greeting)
                      .splitCsv()
                      .map { line -> line[0] }

  // 인사말 출력
  sayHello(greeting_ch)

  // 인사말을 대문자로 변환
  convertToUpper(sayHello.out)

  // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
  collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

  // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
  cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)
}

보시다시피, 이 workflow는 단독으로 실행할 수 있는 간단한 이름 없는 workflow로 작성되었습니다. nf-core 템플릿이 요구하는 대로 상위 workflow 내에서 실행 가능하게 만들려면 구성 가능하게 만들어야 합니다.

필요한 변경 사항을 하나씩 살펴보겠습니다.

2.1. workflow에 이름 지정

먼저 상위 workflow에서 참조할 수 있도록 workflow에 이름을 지정하겠습니다.

original-hello/hello.nf
16
workflow HELLO {
original-hello/hello.nf
16
workflow {

모듈 이름과 동일한 규칙이 workflow 이름에도 적용됩니다.

2.2. 채널 구성을 take로 교체

이제 채널 구성을 예상 입력을 선언하는 간단한 take 문으로 교체합니다.

original-hello/hello.nf
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    take:
    // 인사말 채널
    greeting_ch
original-hello/hello.nf
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    // CSV 파일에서 입력용 채널 생성
    greeting_ch = channel.fromPath(params.greeting)
                        .splitCsv()
                        .map { line -> line[0] }

이는 입력이 어떻게 제공되는지에 대한 세부 사항을 상위 workflow에 맡깁니다.

이 기회에 params.greeting = 'greetings.csv' 줄도 주석 처리할 수 있습니다.

original-hello/hello.nf
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    /*
    * Pipeline parameters
    */
    //params.greeting = 'greetings.csv'
    params.batch = 'test-batch'
    params.character = 'turkey'
original-hello/hello.nf
3
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    /*
    * Pipeline parameters
    */
    params.greeting = 'greetings.csv'
    params.batch = 'test-batch'
    params.character = 'turkey'

참고

Nextflow 언어 서버 확장이 설치되어 있다면 구문 검사기가 코드에 빨간 물결선을 표시할 것입니다. 이는 take: 문을 넣으면 main:도 있어야 하기 때문입니다.

다음 단계에서 추가하겠습니다.

2.3. workflow 작업 앞에 main 문 추가

다음으로, workflow 본문에서 호출되는 나머지 작업 앞에 main 문을 추가합니다.

original-hello/hello.nf
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    main:

    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

    // 인사말을 대문자로 변환
    convertToUpper(sayHello.out)

    // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
    collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

    // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
    cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)
original-hello/hello.nf
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    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

    // 인사말을 대문자로 변환
    convertToUpper(sayHello.out)

    // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
    collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

    // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
    cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)

이것은 기본적으로 '이것이 이 workflow가 하는 일'이라고 말하는 것입니다.

2.4. emit 문 추가

마지막으로 workflow의 최종 출력이 무엇인지 선언하는 emit 문을 추가합니다.

original-hello/hello.nf
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    emit:
    cowpy_hellos = cowpy.out

이것은 원래 workflow와 비교하여 코드에 새롭게 추가된 부분입니다.

2.5. 완료된 변경 사항 요약

설명대로 모든 변경을 수행했다면 workflow는 이제 다음과 같이 보일 것입니다:

original-hello/hello.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

/*
* Pipeline parameters
*/
// params.greeting = 'greetings.csv'
params.batch = 'test-batch'
params.character = 'turkey'

// 모듈 포함
include { sayHello } from './modules/sayHello.nf'
include { convertToUpper } from './modules/convertToUpper.nf'
include { collectGreetings } from './modules/collectGreetings.nf'
include { cowpy } from './modules/cowpy.nf'

workflow HELLO {

    take:
    // 인사말 채널
    greeting_ch

    main:

    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

    // 인사말을 대문자로 변환
    convertToUpper(sayHello.out)

    // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
    collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

    // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
    cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)

    emit:
    cowpy_hellos = cowpy.out
}

이는 입력 채널에 무엇을 공급할지를 제외하고 Nextflow가 필요로 하는 모든 것을 설명합니다. 그것은 진입점(entrypoint) workflow라고도 불리는 상위 workflow에서 정의될 것입니다.

2.6. 더미 진입점 workflow 만들기

구성 가능한 workflow를 복잡한 nf-core 스캐폴드에 통합하기 전에, 올바르게 작동하는지 확인해봅시다. 구성 가능한 workflow를 독립적으로 테스트하기 위해 간단한 더미 진입점 workflow를 만들 수 있습니다.

동일한 original-hello 디렉토리에 main.nf라는 빈 파일을 만듭니다.

touch original-hello/main.nf

다음 코드를 main.nf 파일에 복사합니다.

original-hello/main.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

// hello.nf 파일에서 workflow 코드 가져오기
include { HELLO } from './hello.nf'

// 입력 매개변수 선언
params.greeting = 'greetings.csv'

workflow {
  // CSV 파일에서 입력용 채널 생성
  greeting_ch = channel.fromPath(params.greeting)
                      .splitCsv()
                      .map { line -> line[0] }

  // 인사말 채널에서 가져온 workflow 호출
  HELLO(greeting_ch)

  // workflow에서 방출된 출력 보기
  HELLO.out.view { output -> "Output: $output" }
}

여기서 두 가지 중요한 관찰 사항이 있습니다:

  • 가져온 workflow를 호출하는 구문은 모듈을 호출하는 구문과 본질적으로 동일합니다.
  • 입력을 workflow로 가져오는 것과 관련된 모든 것(입력 매개변수 및 채널 구성)은 이제 이 상위 workflow에 선언됩니다.

참고

진입점 workflow 파일의 이름을 main.nf로 지정하는 것은 규칙이지 요구 사항이 아닙니다.

이 규칙을 따르면 nextflow run 명령에서 workflow 파일 이름을 지정하지 않아도 됩니다. Nextflow는 실행 디렉토리에서 main.nf라는 파일을 자동으로 찾습니다.

그러나 원한다면 진입점 workflow 파일의 이름을 다르게 지정할 수 있습니다. 그 경우 nextflow run 명령에서 workflow 파일 이름을 반드시 지정해야 합니다.

2.7. workflow가 실행되는지 테스트

마침내 구성 가능한 workflow가 작동하는지 확인하는 데 필요한 모든 조각을 갖추게 되었습니다. 실행해 봅시다!

nextflow run ./original-hello

여기서 main.nf 명명 규칙을 사용하는 이점을 볼 수 있습니다. 진입점 workflow의 이름을 something_else.nf로 지정했다면 nextflow run original-hello/something_else.nf를 해야 했을 것입니다.

모든 변경 사항을 올바르게 수행했다면 완료될 때까지 실행되어야 합니다.

명령 출력 
N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `original-hello/main.nf` [friendly_wright] DSL2 - revision: 1ecd2d9c0a

executor >  local (8)
[24/c6c0d8] HELLO:sayHello (3)       | 3 of 3 ✔
[dc/721042] HELLO:convertToUpper (3) | 3 of 3 ✔
[48/5ab2df] HELLO:collectGreetings   | 1 of 1 ✔
[e3/693b7e] HELLO:cowpy              | 1 of 1 ✔
Output: /workspaces/training/hello-nf-core/work/e3/693b7e48dc119d0c54543e0634c2e7/cowpy-COLLECTED-test-batch-output.txt

이는 HELLO workflow를 구성 가능하게 업그레이드하는 데 성공했음을 의미합니다.

요약

이름을 지정하고 take, main, emit 문을 추가하여 workflow를 구성 가능하게 만드는 방법과 진입점 workflow에서 호출하는 방법을 알게 되었습니다.

다음 단계

nf-core 호환 가능하게 만들기 위한 전제로 기본 구성 가능한 workflow를 nf-core 스캐폴드에 접목하는 방법을 배웁니다.

3. 업데이트된 workflow 로직을 플레이스홀더 workflow에 맞추기

이제 구성 가능한 workflow가 올바르게 작동하는 것을 확인했으므로, 섹션 1에서 생성한 nf-core 파이프라인 스캐폴드로 돌아가겠습니다. 방금 개발한 구성 가능한 workflow를 nf-core 템플릿 구조에 통합하여 최종 결과가 다음과 같이 보이기를 원합니다.

subworkflows/workflows/hello.nfsayHello.nfconvertToUpper.nfcollectGreetings.nfcowpy.nfmain.nfincludeincludemodules/local/local/utils_nfcore_demo_pipeline/main.nfnf-core/utils_*/main.nf

그렇다면 어떻게 이를 실현할까요? core-hello/workflows/hello.nf(nf-core 스캐폴드)에 있는 HELLO workflow의 현재 내용을 살펴보겠습니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    RUN MAIN WORKFLOW
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

workflow HELLO {

    take:
    ch_samplesheet // channel: --input에서 읽어온 samplesheet
    main:

    ch_versions = channel.empty()

    //
    // 소프트웨어 버전 수집 및 저장
    //
    softwareVersionsToYAML(ch_versions)
        .collectFile(
            storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
            name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
            sort: true,
            newLine: true
        ).set { ch_collated_versions }


    emit:
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]

}

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    끝
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

전반적으로 이 코드는 파이프라인에서 실행되는 소프트웨어 도구의 버전을 캡처하는 것과 관련된 일부 관리 작업을 제외하고는 거의 아무것도 하지 않습니다.

섹션 2에서 개발한 원래 workflow의 구성 가능한 버전에서 관련 코드를 추가해야 합니다.

다음 단계로 이 작업을 처리할 것입니다:

  1. 모듈을 복사하고 모듈 import 설정
  2. take 선언은 그대로 유지
  3. workflow 로직을 main 블록에 추가
  4. emit 블록 업데이트

참고

이번 첫 번째 패스에서는 버전 캡처를 무시하고 나중에 이 교육의 뒷부분에서 이를 연결하는 방법을 살펴볼 것입니다.

3.1. 모듈 복사 및 모듈 import 설정

Hello Nextflow workflow의 네 가지 프로세스는 original-hello/modules/에 모듈로 저장됩니다. 이러한 모듈을 nf-core 프로젝트 구조(core-hello/modules/local/ 아래)에 복사하고 nf-core workflow 파일에 import 문을 추가해야 합니다.

먼저 original-hello/에서 core-hello/로 모듈 파일을 복사하겠습니다:

mkdir -p core-hello/modules/local/
cp original-hello/modules/* core-hello/modules/local/.

이제 core-hello/ 아래에 나열된 모듈 디렉토리를 볼 수 있어야 합니다.

tree core-hello/modules
디렉토리 내용 
core-hello/modules
└── local
    ├── collectGreetings.nf
    ├── convertToUpper.nf
    ├── cowpy.nf
    └── sayHello.nf

1 directory, 4 files

이제 모듈 import 문을 설정하겠습니다.

original-hello/hello.nf workflow의 import 문은 다음과 같았습니다:

original-hello/hello.nf
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// 모듈 포함
include { sayHello } from './modules/sayHello.nf'
include { convertToUpper } from './modules/convertToUpper.nf'
include { collectGreetings } from './modules/collectGreetings.nf'
include { cowpy } from './modules/cowpy.nf'

core-hello/workflows/hello.nf 파일을 열고 아래와 같이 이러한 import 문을 변환합니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'
include { sayHello               } from '../modules/local/sayHello.nf'
include { convertToUpper         } from '../modules/local/convertToUpper.nf'
include { collectGreetings       } from '../modules/local/collectGreetings.nf'
include { cowpy                  } from '../modules/local/cowpy.nf'
core-hello/workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'

여기서 두 가지 더 흥미로운 관찰 사항이 있습니다:

  • import 문의 형식을 nf-core 스타일 규칙을 따르도록 조정했습니다.
  • 이제 다른 중첩 수준에 저장되어 있음을 반영하도록 모듈에 대한 상대 경로를 업데이트했습니다.

3.2. take 선언은 그대로 유지

nf-core 프로젝트에는 일반적으로 열 데이터를 포함하는 CSV 파일인 samplesheet 개념과 관련된 많은 사전 구축 기능이 있습니다. 본질적으로 우리의 greetings.csv 파일이 그러하므로 현재 take 선언을 그대로 유지하고 다음 단계에서 입력 채널의 이름만 업데이트하겠습니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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    take:
    ch_samplesheet // channel: --input에서 읽어온 samplesheet

입력 처리는 이 workflow의 상위에서 수행됩니다(이 코드 파일에서가 아님).

3.3. workflow 로직을 main 블록에 추가

이제 모듈을 workflow에서 사용할 수 있으므로 workflow 로직을 main 블록에 연결할 수 있습니다.

참고로, 이것은 원래 workflow의 관련 코드이며, 구성 가능하게 만들 때 많이 변경되지 않았습니다(main: 줄만 추가했습니다):

original-hello/hello.nf
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    main:

    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

    // 인사말을 대문자로 변환
    convertToUpper(sayHello.out)

    // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
    collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

    // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
    cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)

main: 뒤에 오는 코드를 workflow의 새 버전에 복사해야 합니다.

workflow를 실행하는 도구의 버전을 캡처하는 것과 관련된 일부 코드가 이미 있습니다. 지금은 그대로 두겠습니다(도구 버전은 나중에 처리하겠습니다). 맨 위에 ch_versions = channel.empty() 초기화를 유지한 다음 workflow 로직을 삽입하고 버전 수집 코드를 끝에 유지하겠습니다. 이러한 순서는 실제 파이프라인에서 프로세스가 workflow가 실행될 때 ch_versions 채널에 추가될 버전 정보를 방출하기 때문에 의미가 있습니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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workflow HELLO {

    take:
    ch_samplesheet // channel: --input에서 읽어온 samplesheet

    main:

    ch_versions = Channel.empty()

    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

    // 인사말을 대문자로 변환
    convertToUpper(sayHello.out)

    // 모든 인사말을 하나의 파일에 수집
    collectGreetings(convertToUpper.out.collect(), params.batch)

    // cowpy로 인사말의 ASCII 아트 생성
    cowpy(collectGreetings.out.outfile, params.character)

    //
    // 소프트웨어 버전 수집 및 저장
    //
    softwareVersionsToYAML(ch_versions)
        .collectFile(
            storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
            name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
            sort: true,
            newLine: true
        ).set { ch_collated_versions }


    emit:
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]

}
core-hello/workflows/hello.nf
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workflow HELLO {

    take:
ch_samplesheet // channel: --input에서 읽어온 samplesheet
main:

ch_versions = channel.empty()

//
// 소프트웨어 버전 수집 및 저장
//
softwareVersionsToYAML(ch_versions)
        .collectFile(
            storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
            name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
            sort: true,
            newLine: true
        ).set { ch_collated_versions }


    emit:
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]

}

main: 앞에 빈 줄을 추가하여 코드를 더 읽기 쉽게 만들었습니다.

좋아 보이지만 take: 키워드 아래에 작성된 것과 일치하도록 아래와 같이 sayHello() 프로세스에 전달하는 채널의 이름을 greeting_ch에서 ch_samplesheet로 업데이트해야 합니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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    // 인사말 출력 (nf-core samplesheet 규칙을 사용하도록 업데이트됨)
    sayHello(ch_samplesheet)
core-hello/workflows/hello.nf
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    // 인사말 출력
    sayHello(greeting_ch)

이제 workflow 로직이 올바르게 연결되었습니다.

3.4. emit 블록 업데이트

마지막으로 workflow의 최종 출력 선언을 포함하도록 emit 블록을 업데이트해야 합니다.

core-hello/workflows/hello.nf
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    emit:
    cowpy_hellos   = cowpy.out
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]
core-hello/workflows/hello.nf
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56
    emit:
    versions       = ch_versions                 // channel: [ path(versions.yml) ]

이것으로 HELLO workflow 자체에 대한 수정이 완료됩니다. 이 시점에서 우리는 구현하기로 설정한 전반적인 코드 구조를 달성했습니다.

요약

구성 가능한 workflow의 핵심 부분을 nf-core 플레이스홀더 workflow에 맞추는 방법을 알게 되었습니다.

다음 단계

nf-core 파이프라인 스캐폴드에서 입력이 처리되는 방식을 조정하는 방법을 배웁니다.

4. 입력 처리 조정

workflow 로직을 nf-core 스캐폴드에 성공적으로 통합했으므로 이제 한 가지 더 중요한 부분을 처리해야 합니다: 입력 데이터가 올바르게 처리되도록 하는 것입니다. nf-core 템플릿은 복잡한 유전체학 데이터 세트를 위해 설계된 정교한 입력 처리와 함께 제공되므로 더 간단한 greetings.csv 파일과 작동하도록 조정해야 합니다.

4.1. 입력이 처리되는 위치 식별

첫 번째 단계는 입력 처리가 어디에서 수행되는지 파악하는 것입니다.

Hello Nextflow workflow를 구성 가능하게 다시 작성할 때 입력 매개변수 선언을 main.nf 진입점 workflow로 한 단계 위로 이동한 것을 기억하실 것입니다. 따라서 파이프라인 스캐폴드의 일부로 생성된 최상위 main.nf 진입점 workflow를 살펴보겠습니다:

core-hello/main.nf
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#!/usr/bin/env nextflow
/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    core/hello
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    Github : https://github.com/core/hello
----------------------------------------------------------------------------------------
*/

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT FUNCTIONS / MODULES / SUBWORKFLOWS / WORKFLOWS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

include { HELLO  } from './workflows/hello'
include { PIPELINE_INITIALISATION } from './subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline'
include { PIPELINE_COMPLETION     } from './subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline'
/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    NAMED WORKFLOWS FOR PIPELINE
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

//
// WORKFLOW: 입력 유형에 따라 메인 분석 파이프라인 실행
//
workflow CORE_HELLO {

    take:
    samplesheet // channel: --input에서 읽어온 samplesheet

    main:

    //
    // WORKFLOW: 파이프라인 실행
    //
    HELLO (
        samplesheet
    )
}
/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    메인 WORKFLOW 실행
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

workflow {

    main:
    //
    // SUBWORKFLOW: 초기화 작업 실행
    //
    PIPELINE_INITIALISATION (
        params.version,
        params.validate_params,
        params.monochrome_logs,
        args,
        params.outdir,
        params.input
    )

    //
    // WORKFLOW: 메인 워크플로우 실행
    //
    CORE_HELLO (
        PIPELINE_INITIALISATION.out.samplesheet
    )
    //
    // SUBWORKFLOW: 완료 작업 실행
    //
    PIPELINE_COMPLETION (
        params.outdir,
        params.monochrome_logs,
    )
}

/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    끝
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/

nf-core 프로젝트는 중첩된 subworkflow를 많이 사용하므로 이 부분은 처음 접근할 때 약간 혼란스러울 수 있습니다.

여기서 중요한 것은 두 개의 workflow가 정의되어 있다는 것입니다:

  • CORE_HELLO는 core-hello/workflows/hello.nf에서 방금 조정을 완료한 HELLO workflow를 실행하기 위한 얇은 래퍼입니다.
  • CORE_HELLO와 PIPELINE_INITIALISATION, PIPELINE_COMPLETION이라는 두 개의 다른 subworkflow를 호출하는 이름 없는 workflow입니다.

그들이 서로 어떻게 관련되어 있는지 보여주는 다이어그램이 있습니다:

PIPELINE_INITIALISATIONPIPELINE_COMPLETIONCORE_HELLO { HELLO}samplesheetdata filesoutput filespipeline reportsunnamed workflow in main.nf

중요한 것은 이 수준에서 입력 채널을 구성하는 코드를 찾을 수 없고, --input 매개변수를 통해 제공되는 samplesheet에 대한 참조만 있다는 것입니다.

약간의 조사 결과 입력 처리는 적절하게도 PIPELINE_INITIALISATION subworkflow에서 수행되며, 이는 core-hello/subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline/main.nf에서 가져온다는 것이 드러납니다.

해당 파일을 열고 아래로 스크롤하면 다음 코드 덩어리에 도달합니다:

core-hello/subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline/main.nf
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    //
    // params.input을 통해 제공된 입력 파일에서 채널 생성
    //

    channel
        .fromList(samplesheetToList(params.input, "${projectDir}/assets/schema_input.json"))
        .map {
            meta, fastq_1, fastq_2 ->
                if (!fastq_2) {
                    return [ meta.id, meta + [ single_end:true ], [ fastq_1 ] ]
                } else {
                    return [ meta.id, meta + [ single_end:false ], [ fastq_1, fastq_2 ] ]
                }
        }
        .groupTuple()
        .map { samplesheet ->
            validateInputSamplesheet(samplesheet)
        }
        .map {
            meta, fastqs ->
                return [ meta, fastqs.flatten() ]
        }
        .set { ch_samplesheet }

    emit:
    samplesheet = ch_samplesheet
    versions    = ch_versions

이것은 samplesheet를 구문 분석하고 HELLO workflow에서 소비할 준비가 된 형태로 전달하는 channel factory입니다.

참고

위의 구문은 이전에 사용한 것과 약간 다르지만 기본적으로 다음은:

channel.<...>.set { ch_samplesheet }

다음과 동등합니다:

ch_samplesheet = channel.<...>

이 코드에는 nf-core 파이프라인 템플릿에 포함된 예제 samplesheet에 매우 특정적인 일부 구문 분석 및 검증 단계가 포함되어 있으며, 작성 당시 이는 매우 도메인별로 특정적이어서 우리의 간단한 파이프라인 프로젝트에 적합하지 않습니다.

4.2. 템플릿 입력 채널 코드 교체

좋은 소식은 우리 파이프라인의 요구 사항이 훨씬 더 간단하므로 원래 Hello Nextflow workflow에서 개발한 채널 구성 코드로 이 모든 것을 교체할 수 있다는 것입니다.

참고로 채널 구성은 다음과 같았습니다(solutions 디렉토리에서 확인):

solutions/composable-hello/main.nf
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    // CSV 파일에서 입력용 채널 생성
    greeting_ch = channel.fromPath(params.greeting)
        .splitCsv()
        .map { line -> line[0] }

따라서 약간의 변경을 통해 초기화 workflow에 연결하기만 하면 됩니다: 채널 이름을 greeting_ch에서 ch_samplesheet로, 매개변수 이름을 params.greeting에서 params.input으로 업데이트합니다(강조 표시된 줄 참조).

core-hello/subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline/main.nf
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    //
    // params.input을 통해 제공된 입력 파일에서 채널 생성
    //

    ch_samplesheet = channel.fromPath(params.input)
        .splitCsv()
        .map { line -> line[0] }

    emit:
    samplesheet = ch_samplesheet
    versions    = ch_versions
core-hello/subworkflows/local/utils_nfcore_hello_pipeline/main.nf
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    //
    // params.input을 통해 제공된 입력 파일에서 채널 생성
    //

    channel
        .fromList(samplesheetToList(params.input, "${projectDir}/assets/schema_input.json"))
        .map {
            meta, fastq_1, fastq_2 ->
                if (!fastq_2) {
                    return [ meta.id, meta + [ single_end:true ], [ fastq_1 ] ]
                } else {
                    return [ meta.id, meta + [ single_end:false ], [ fastq_1, fastq_2 ] ]
                }
        }
        .groupTuple()
        .map { samplesheet ->
            validateInputSamplesheet(samplesheet)
        }
        .map {
            meta, fastqs ->
                return [ meta, fastqs.flatten() ]
        }
        .set { ch_samplesheet }

    emit:
    samplesheet = ch_samplesheet
    versions    = ch_versions

이것으로 입력 처리가 작동하도록 만드는 데 필요한 변경 사항이 완료됩니다.

현재 형태에서는 스키마 검증을 위한 nf-core의 내장 기능을 활용할 수 없지만 나중에 추가할 수 있습니다. 지금은 테스트 데이터에서 성공적으로 실행할 수 있는 것을 얻기 위해 가능한 한 간단하게 유지하는 데 중점을 둡니다.

4.3. 테스트 프로필 업데이트

테스트 데이터와 매개변수에 대해 말하자면, 템플릿에 제공된 예제 samplesheet 대신 greetings.csv 미니 samplesheet를 사용하도록 이 파이프라인의 테스트 프로필을 업데이트하겠습니다.

core-hello/conf 아래에는 작은 데이터 샘플과 전체 크기 데이터를 테스트하기 위한 두 개의 템플릿 테스트 프로필인 test.config와 test_full.config가 있습니다. 우리 파이프라인의 목적을 고려할 때 전체 크기 테스트 프로필을 설정하는 데는 실제로 의미가 없으므로 test_full.config를 무시하거나 삭제하셔도 됩니다. 몇 가지 기본 매개변수로 greetings.csv 파일에서 실행되도록 test.config를 설정하는 데 집중하겠습니다.

4.3.1. greetings.csv 파일 복사

먼저 파이프라인 프로젝트의 적절한 위치에 greetings.csv 파일을 복사해야 합니다. 일반적으로 작은 테스트 파일은 assets 디렉토리에 저장되므로 작업 디렉토리에서 파일을 복사하겠습니다.

cp greetings.csv core-hello/assets/.

이제 greetings.csv 파일을 테스트 입력으로 사용할 준비가 되었습니다.

4.3.2. test.config 파일 업데이트

이제 다음과 같이 test.config 파일을 업데이트할 수 있습니다:

```groovy title="core-hello/conf/test.config" linenums="21" hl_lines="6-10" params { config_