查看原文
其他

如何用 wdl 编写生信流程

生信阿拉丁 生信阿拉丁 2022-05-16


生信分析离不开各种各样的流程。一个好的流程可以帮我们快速的完成各种各样的分析。然而,如何让我们的流程有更高的复用性,可移植性,稳定性,对于流程的使用而言,也非常的重要。


现状

对于如何进行生信分析,相信是八仙过海,各显神通

  • 如果实现一个简单文件的文件,可能执行某条语句或运行某个软件即可。

  • 如果满足一套复杂的要求,可能需要多条语句,用makefile,bash,或其他脚本语言串连成一个模块即可

  • 如果减少一套分析方案的手动执行过程,则需要将多个模块串成pipeline或workflow…

workflow搭建就像将各个零件按设计图纸组装成机器一样,图纸不同,机器不同。但是如果各部分零件的规格和接口都不一样,图纸再简单,也是个复杂的工程,甚至只能一次次调整,耗时又耗力。目前生信分析的模块就是这样,没有统一的构建标准。

除了对流程进行定义缺乏标准外,如何调度和监控的任务,实现任务的并发、资源调度也是一件让人抓狂的事情。WDL是board推出的一套便于human readable and writable的流程编写规则,其主要的特点在于更适合于 生信人员(而非纯IT人员)来书写流程。


例子


我们先看一个hello_world的案例

task hello {
  input {
    String pattern
    File in
  }

  command {
    egrep '${pattern}' '${in}'
  }

  runtime {
    docker: "broadinstitute/my_image"
  }

  output {
    Array[String] matches = read_lines(stdout())
  }
}

workflow wf {
  call hello
}

具体介绍前,从上面的例子我们可以总结WDL 的一些特点,

(1)分层清晰,即使不了解WDL也能明白每部分的作用;

(2)明确定义输入和输出,方便模块间引用。

WDL组件


WDL核心是两大部分,task 和 workflow,二者组成结构相似,具体如下:

PART1

task

task是对模块的定义,把通常用的一些命令组合到一起,形成一个复用程度高的集合。以下部分wdl中task包括的元素:

input

为该task的输入模块。如果该模块有外部输入,则是必须提供该部分。

在input内部,主要是进行变量的声明。变量的声明格式为 Type(?+) name=value ,value可以不存在,由外来传入。

其中Type的类型有String、Int、Float、Boolean、File、Array、Pair、Map,以及自定义的Struct类型。

?表示变量可不用传入信息,+只能跟在Aarry后面,表示数组至少有一个元素。

当定义为File类型时,会自动检查文件是否存在,不存在会报错。有以下例子

Int? i                     # An integer value, i is optional
Float f = 27.3             # A floating point number
Boolean b = true           # A boolean true/false
String s = "hello, world"  # A string value
File f = "path/to/file"    # A file
Array[Int] a1

声明内部也支持各种表达式的,例如“+-*/”等,这一块跟所有的编程语言很类似,不再赘述。

input之外的声明

input的声明是为了参数外传,对于task里的其他中间变量可以写在input外面。

这一部分是可选,写到input里面和外面好像效果都是一样的。

command

具体执行的命令,最基本的是shell,也支持其他语言的嵌套,软件的运行命令等。shell的所有语法,基本在这个代码块中都适用。例如hello_world中的

egrep '${pattern}' '${in}'

其中{pattern} 是变量的引用,也可以用~{pattern}来引用。官方建议用~{pattern}来引用。

runtime

配置该task的运行的环境,一般有docker,memory,cpu等。这一块用来设置运行的环境,资源等,需要根据不同的运行平台进行设置。也可以是变量,由外部来导入。

output

输出模块,如果有输出,则一定要申明,其他模块在调用该模块的结果时可以直接引用,比如调用例子的结果方式是:hello.matches

声明的方式同input中一样,也支持表达式,例如“+-*/”等,如${name}+"txt";也支持变量的内插,例如"${name}.txt",当输出类型是File时,建议value值用双引号引起来,这样在下一个模块调用时才是绝对路径。"${name}.txt",当输出类型是File时,建议value值用双引号引起来,这样在下一个模块调用时才是绝对路径。

output中有个glob,可以glob某个pattern的文件,返回一个array。在某些情况下会很有用。

在output中还支持很多函数,例如read_int(),详情见3中函数部分。

meta

可选,例如存放作者和版本信息等。

parameter_meta

可选,相当于-h 里面的信息。可以使用wdl-aid来生成wdl的文档,方便分享。


PART2

workflow


将定义的task有机的组合到一起,就形成了我们常说的流程。流程通常是DAG(有向无环图)的瀑布模式。

一个wdl里面只能有一个workflow定义,否则会报错。workflow的组成和task很相似,input,output,meta等定义方式一致,不再赘述。需要说明的是,workflow的output可以直接引用task的结果,比如:

output {
    File outfile1=task1.result
    File outfile2=task2.result
}

workflow与task最大的不同是没有command,而是有call,即调用task任务,同时为实现多样的DAG关系也存在特殊定义,比如scatter,if等,具体说明如下。

call

call是对task的直接调用,可以直接使用input的参数,也可以调用其他task的结果。正是因为call的顺序和输入输出的先后依赖关系,才构成了workflow的主要DAG关系。示例如下。

call my_task as my_task_alias2 {
    input: 
        threshold=threshold,
        file1=task1.output1,
        file2=task2.output1
  }

my_task是定义好的task名称,as后面是调用的时候的名称,如果同一个模块进行多次调用,需要给不同的别名,以便来区分每次调用后的输出。大括号里面的input,是将workflow的变量传参到task里, 在workflow里面变量直接调用即可,不需要$和双引号。

scatter

一个流程除了串联,还有并发,这个可以用scatter结合Array来实现。这个特性适用于我们有多个样品或多个文件,并发运行相同的分析,从而有效的节省时间,让DAG更简洁。示例如下:

scatter(i in integers) {
  call task1{input: num=i}
  call task2{input: num=task1.output}
}

scatter 和for循环不同,它是一种并发关系。在此例中,integers是一个array,调度器会对array里面的元素进行并发处理,而不是一个个循环处理。

if

对变量进行判断,选择性的运行某个task。注意这个语法没有else。

if(number!=1) { call task1 {input: num=i} }


其他

import

使用import 可以导入task.wdl 或者sub-workflow.wdl,被workflow直接调用。

import "~/wdl/hello_word.wdl" as hello

sub-workflow

workflow本身可以被另一个workflow import进去,以sub-workflow的形式被调用,可以很方便的作为一个整体去复用。

函数

wdl提供了许多标准的函数来帮助实现简单的读写功能。常用有:

  • stdout():标准输出流

  • stderr():标准错误流

  • read_lines():按行读取,返回array

  • 其他的见说明

定义struct

定义一个数据结构,有点像面向对象的类,一般放在workflow或者task之外。例如:

struct Person {
    String name
    Int age
    File input1
}

声明:Person a

调用:a.name

使用

WDL可以用cromwell(java) 或者widdler(python)运行,在下载cromwell(https://github.com/broadinstitute/cromwell/releases)时,可以同时下载womtool。womtool可以根据WDL内需要的的input变量生成一个json版的输入文件模板。

输入文件

使用womtools 生成

java -jar womtool-48.jar inputs test.wdl 

即可生成json文件,根据提示的File,Int,Array输入不同的类型的数据:

{
  "task1.inputfile""new.txt",
  "task1.age""18",
  "task1.word""Say hello"
  "task1.samples": ["jia","yi"],
  "task1.info": [{"name":"jia","math":"89"},{"name":"yi","math":"93"}]
}

cromwell简单运行

java -Dconfig.file=test.config -jar cromwell-48.jar run hello_world.wdl -i input.json -o workflow.json

各种配置具体可以查看cromwell官网(https://cromwell.readthedocs.io/en/develop/)

-Dconfig.file 流程配置文件(可选)

可以设置一系列配置信息,比如打开断点续跑功能Call Cache。

call-caching {
  enabled = true
  invalidate-bad-cache-results = true
}
run *.wdl 一种运行模式

run模式用于本地测试一个独立的WDL, 不用配置任何信息,简单粗暴,直接运行WDL。另一种模式是server,服务器引擎模式,依赖于环境配置。

-i 输入文件

上面提到的WDL需要的各种参数形成的json文件。

-o workflow 配置文件

可以配置workflow的一下信息,比如最后的目录整理。

{
  "final_workflow_outputs_dir"""~/Result",
  "
use_relative_output_paths": true,
  "
final_workflow_log_dir": "~/Log",
  "
write_to_cache": true,
  "
read_from_cache": true
}

输出结果

输出分为层级,里面包含输入输出,运行脚本,日志,等各种信息记录。

ref

  • https://github.com/openwdl/wdl/blob/master/versions/1.0/SPEC.md#arrayint-rangeint


作者:童蒙
审稿:同尘




往期回顾


SpatialDB引发的10x技术原理的探究
图形掰弯利器--circlize单细胞RNA系列专题之一:单细胞RNA测序中质控之重要细节(下篇)单细胞RNA系列专题之一:单细胞RNA测序中质控之重要细节(上篇)大火的单细胞分析软件Seurat,不能正常安装,怎么办?最新版SRA数据上传操作说明ATAC-seq分析干货-2ATAC-seq分析干货-1

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存