如何在个人电脑上运行WDL

WDL 作为一种新的技术，虽然有种种优势，但是编写和测试依然存在种种限制，例如需要用户熟悉Docker 容器化技术；需要集群相关配置等等。 为了让生物信息学背景用户更好的体验WDL 的功能。极道科技提供了在单机环境下运行WDL 的工具，以便用户在最小的硬件资源条件下，使用WDL 编写生物信息分析流程。

1. 下载WDL 解析器安装包

用户可通过下方链接下载WDL 解析器

下载后运行以下命令进行安装

## CentOS System ## 
sudo rpm -ivh xtao-dsl-v1.1-0.x86_64.rpm

2. 运行WDL 脚本

安装完成后，用户可以通过以下命令运行wdl 脚本。

wdl run demo.fastqtobam.wdl input.json -w /opt/my_output/path

在示例中 demo.fastqtobam.wdl 中为bwa 比对和samtools 比对结果格式转化。其内容如下：

### Achelous Demo pipeline2 ###
### contact us e-mail: di.wu@xtaotech.com ####
workflow fastqtobam{
    File fastq1
    File fastq2
    File Ref

    call bwa_mem { input: fastq1 = fastq1, fastq2 = fastq2, Ref = Ref }
    call samtobam { input: sam = bwa_mem.sam }
    output {
        File bam_file = samtobam.bam
    }
}

task bwa_mem{
    File fastq1
    File fastq2
    File Ref
    command{
        /bio/bwa mem ${Ref} -t 5  ${fastq1} ${fastq2} > toy.sam
    }
    output {
        File sam = "toy.sam"
    }
}

task samtobam{
    File sam
    command {
        /bio/samtools view -bS ${sam} -o toy.bam
    }
    output {
        File bam = "toy.bam"
    }
}

input.json 文件中记录的程序运行相关参数，在此示例中，input.json 内容如下：

{
 "fastqtobam.fastq1" : "/Bioinformatics-pipeline/demo-dataset/demo-reads/demo.r1.fq",
 "fastqtobam.fastq2" : "/Bioinformatics-pipeline/demo-dataset/demo-reads/demo.r2.fq",
 "fastqtobam.Ref" : "/Bioinformatics-pipeline/demo-dataset/example_ref/example_genome.fa"
}

注意：

• 由于该wdl 脚本的运行环境为单机，因此使用的软件（如：bwa、samtools）需要预先由用户自行安装。
• 流程运行于本地环境，因此于集群环境不同，无需设置wdl 语法中task 的 runtime
• 其中 -w 参数指定输出结果目录，如果没有指定，wdl 程序会自动输出至系统 /opt/workflow 下

3. 结果查看

任务完成后，用户可进入目录对结果进行查看

foo@local#:cd /output/path 
foo@local#:ls -R ./ 
boltstore.db  fastqtobam-fastqtobam.bwa_mem  fastqtobam-fastqtobam.samtobam

./fastqtobam-fastqtobam.bwa_mem:
stderr  stdout  toy.sam

./fastqtobam-fastqtobam.samtobam:
stderr  stdout  toy.bam

4. 注意事项

• WDL 解析器对wdl 语法目前完整支持，但是由于用户在单机环境下，计算资源有限，因此计算资源需求较大任务运行应采用Achelous 进行投递。
• 用户也可进入Docker 容器运行wdl 进行相关操作，以保持系统的稳定。