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GATK官方推荐的workflow语言-WDL

在觉 2022-06-21 阅读 19

欢迎关注"生信修炼手册"!

在​​GATK4​​​的​​best practice​​​中,不再像以前那样给出每个步骤对应的代码,而是直接给出了官方使用的pipeline。这些​​pipeline​​​采用​​WDL​​进行编写。

​WDL​​​是一种流程编写语言,没有太多复杂的逻辑和语法,入门简单。首先看一个​​hello world​​的例子

workflow myWorkflow {
call myTask
}
task myTask {
command {
echo "hello world"
}
output {
String out = read_string(stdout())
}
}

对于一个​​WDL​​脚本而言,有以下5个核心结构

  1. workflow
  2. task
  3. call
  4. command
  5. output

每个脚本包含1个​​workflow​​​, ​​workflow​​​由多个​​task​​​构成。 在​​workflow​​​中,通过​​call​​​调用对应的​​task​​​。每个​​task​​​在​​workflow​​代码块之外单独定义。

​task​​​代表任务,读取输入文件,执行相应命令,然后输出。​​command​​​中对应的就是执行的命令,比如一条具体的gatk的命令,​​output​​​ 指定​​task​​​的输出值。可以将​​task​​​理解为编程语言中的函数,每个函数读取输入的参数,执行代码,然后返回,​​command​​​对应执行的具体代码,​​output​​对应返回值。

在​​WDL​​​中,也是可以传递参数的。​​task​​​和​​workflow​​中的写法不同

1. task 中的参数

下面的示意图中,task 有3个输入的参数,文件类型的​​ref​​​,​​in​​​ 和字符串类型的​​id​​​。 在​​command​​​中,通过​​${ref}​​这种格式访问变量的值

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_json

2. workflow 中的参数

下面的示意图中, ​​workflow​​​ 有3个参数,文件类型的​​my_ref​​​,​​my_input​​​ 和字符串类型的​​name​​​。传递这3个参数给​​task​​时,直接传变量名就可以了。

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_json_02

作为流程管理语言,需要对多个​​task​​统一管理。task之间具有多种关系

1. 一对一的依赖关系

前一个​​task​​​的输出,作为后一个​​task​​的输入

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_jar_03
示例如下

workflow LinearChain {
File firstInput
call stepA { input: in=firstInput }
call stepB { input: in=stepA.out }
call stepC { input: in=stepB.out }
}
task stepA {
File in
command { programA I=${in} O=outputA.ext }
output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {
File in
command { programB I=${in} O=outputB.ext }
output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {
File in
command { programC I=${in} O=outputC.ext }
output { File out = "outputC.ext" }
}

一个​​task​​​的多个输出作为下一个​​task​​的输入

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_jar_04
示例如下:

workflow MultiOutMultiIn {
File firstInput
call stepA { input: in=firstInput }
call stepB { input: in=stepA.out }
call stepC { input: in1=stepB.out1, in2=stepB.out2 }
}
task stepA {
File in
command { programA I=${in} O=outputA.ext }
output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {
File in
command { programB I=${in} O1=outputB1.ext O2=outputB2.ext }
output {
File out1 = "outputB1.ext"
File out2 = "outputB2.ext" }
}
task stepC {
File in1
File in2
command { programB I1=${in1} I2=${in2} O=outputC.ext }
output { File out = "outputC.ext" }
}

2. 多对多的依赖关系

一个​​task​​​的输出作为多个​​task​​​的输入,或者多个​​task​​​的输出作为1个​​task​​的输入

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_json_05

示例如下:

workflow BranchAndMerge {
File firstInput
call stepA { input: in=firstInput }
call stepB { input: in=stepA.out }
call stepC { input: in=stepA.out }
call stepD { input: in1=stepC.out, in2=stepB.out }
}
task stepA {
File in
command { programA I=${in} O=outputA.ext }
output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {
File in
command { programB I=${in} O=outputB.ext }
output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {
File in
command { programC I=${in} O=outputC.ext }
output { File out = "outputC.ext" }
}
task stepD {
File in1
File in2
command { programD I1=${in1} I2=${in2} O=outputD.ext }
output { File out = "outputD.ext" }
}

3. 平行关系

多个​​task​​之间完全平行,可以并行执行

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_json_06

示例如下:

workflow ScatterGather {
Array[File] inputFiles
scatter (oneFile in inputFiles) {
call stepA { input: in=oneFile }
}
call stepB { input: files=stepA.out }
}
task stepA {
File in
command { programA I=${in} O=outputA.ext }
output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {
Array[File] files
command { programB I=${files} O=outputB.ext }
output { File out = "outputB.ext" }
}

​task​​​和函数还是有一定的区别,函数可以在代码中多次调用,但是​​task​​多次调用会有风险。下面的示意图中,stepA 运行两次,一次作为stepB的输入,一次作为stepC的输入。如果stepA的两次调用并行执行,当执行完之后,在传递给下一个task时,由于存在两个同名的stepA, stepB和stepC 就会无法正确接受参数。

GATK官方推荐的workflow语言-WDL_wdl_07

​WDL​​​中提供了解决方案,叫做​​task alias​​​, 为​​task​​起一个别名,示例如下

workflow taskAlias {
File firstInput
File secondInput
call stepA as firstSample { input: in=firstInput }
call stepA as secondSample { input: in=secondInput }
call stepB { input: in=firstSample.out }
call stepC { input: in=secondSample.out }
}
task stepA {
File in
command { programA I=${in} O=outputA.ext }
output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {
File in
command { programB I=${in} O=outputB.ext }
output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {
File in
command { programC I=${in} O=outputC.ext }
output { File out = "outputC.ext" }
}

在WDL脚本中, 理论上每个​​task​​​ 只可以调用1次,如果希望多次调用,必须借助​​task alias​​。

掌握以上几点,就可以理解一个​​wdl​​​脚本的整体框架了。在实际使用中,我们只要能理解整个​​workflow​​​的流向,会使用​​wdl​​​脚本就可以了。
运行​​​wdl​​脚本,需要两个文件

  1. cromwell.jar
  2. womtools.jar

最新版的下载链接如下:

​​https://github.com/broadinstitute/cromwell/releases/tag/31​​

第一步是得到输入参数的列表,用法如下

java -jar womtools.jar inputs myWorkflow.wdl > myWorkflow_inputs.json

用​​json​​​格式存存储,这一步得到的只是一个模板,需要编辑这个文件,将对应的参数替换成实际的参数
第二步运行脚本,用法如下

java -jar Cromwell.jar run myWorkflow.wdl —inputs myWorkflow_inputs.json

总结

  1. ​WDL​​​是一种流程管理语言,语法简单,内置的支持并行等特征,适合编写​​pipeline​​。
  2. 运行​​wdl​​脚本只需两步,第一步编辑参数列表对应的​​json​​文件,第二步直接运行即可。



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GATK官方推荐的workflow语言-WDL_jar_08

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