과정 요약¶
AI 지원 번역 - 자세히 알아보기 및 개선 제안
Nextflow Run 교육 과정을 완료하신 것을 축하합니다! 🎉
여러분의 여정¶
매우 기본적인 workflow로 시작하여 실행하고, 출력을 찾고, 실행을 관리하는 방법을 배웠습니다. 그런 다음 해당 workflow의 점점 더 복잡한 버전을 통해 작업하고 channel과 연산자, 코드 모듈화, 컨테이너를 포함하여 Nextflow pipeline을 구동하는 필수 개념과 메커니즘을 인식하는 방법을 배웠습니다. 마지막으로 선호도와 컴퓨팅 인프라에 맞게 pipeline의 구성을 사용자 정의하는 방법을 배웠습니다.
배운 내용¶
이제 Hello pipeline의 실행을 관리하고, 구조화 방법을 설명하고, 관련된 주요 코드 조각을 식별할 수 있습니다.
- Hello workflow의 최종 형태는 텍스트 인사말이 포함된 CSV 파일을 입력으로 받습니다.
- 네 단계는 Nextflow process(
sayHello,convertToUpper,collectGreetings,cowpy)로 구현되어 별도의 모듈 파일에 저장됩니다. - 결과는
results/라는 디렉토리에 게시됩니다. - pipeline의 최종 출력은 대문자 인사말을 말하는 캐릭터의 ASCII 아트가 포함된 일반 텍스트 파일입니다.
sayHello: 각 인사말을 자체 출력 파일에 씁니다(예: "Hello-output.txt")convertToUpper: 각 인사말을 대문자로 변환합니다(예: "HELLO")collectGreetings: 모든 대문자 인사말을 단일 배치 파일로 수집합니다cowpy:cowpy도구를 사용하여 ASCII 아트를 생성합니다
workflow 구성은 유연하고 재현 가능한 방식으로 입력 및 매개변수를 제공하는 것을 지원합니다.
습득한 기술¶
이 실습 과정을 통해 다음 방법을 배웠습니다:
- 로컬에서 Nextflow workflow 시작
- Nextflow가 생성한 출력(결과) 및 로그 파일 찾기 및 해석
- 간단한 다단계 workflow를 구성하는 핵심 Nextflow 구성 요소 인식
- 연산자 및 channel factory와 같은 다음 단계 개념 설명
- 다양한 컴퓨팅 환경에 맞게 pipeline 구성
이제 기존 Nextflow pipeline을 자신의 작업에 통합하기 위한 기초 지식을 갖추었습니다.
기술 향상을 위한 다음 단계¶
다음에 무엇을 할지에 대한 최고의 제안입니다:
- Nextflow를 실행만 하지 말고 작성하세요! Hello Nextflow로 Nextflow 개발자가 되세요
- Nextflow for Science로 과학적 분석 사용 사례에 Nextflow 적용
- Hello nf-core로 nf-core 시작하기
- 디버깅 Side Quest로 문제 해결 기술 배우기
마지막으로 Seqera Platform을 살펴보시기를 권장합니다. Nextflow 제작자가 개발한 클라우드 기반 플랫폼으로 workflow를 시작하고 관리하고, 데이터를 관리하고, 모든 환경에서 대화형으로 분석을 실행하는 것을 더욱 쉽게 해줍니다.
도움 받기¶
도움 리소스 및 커뮤니티 지원은 도움말 페이지를 참조하세요.
피드백 설문조사¶
다음으로 넘어가기 전에 과정 설문조사를 완료해 주세요! 여러분의 피드백은 모든 사람을 위한 교육 자료를 개선하는 데 도움이 됩니다.