Organiza trabajos mediante la ejecución de canalizaciones de Nextflow en Batch

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En este instructivo, se explica cómo ejecutar un Nextflow en Batch. En este instructivo, se ejecuta un ejemplo canalización de ciencias biológicas que cuantifica los atributos genómicos de datos de lectura cortos mediante RNA-Seq.

Este instructivo está dirigido a los usuarios de Batch que deseen Nextflow con Batch.

Nextflow es un software de código abierto para organizar flujos de trabajo bioinformáticos.

Note: En este instructivo, se proporcionan instrucciones para trabajar con esta app: Nextflow version 23.04.1. Es posible que las instrucciones no representen las versiones más recientes de la aplicación. Para obtener más información, consulta la documentación: Nextflow.

Objetivos

Cuando completes este instructivo, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Instala Nextflow en Cloud Shell.
• Crear un bucket de Cloud Storage
• Configurar una canalización de Nextflow.
• Ejecutar una canalización de muestra con Nextflow en Batch
• Visualiza los resultados de la canalización.
• Realiza una de las siguientes tareas para realizar una limpieza para evitar que se apliquen cargos adicionales:
  • Borra un proyecto.
  • Borra recursos individuales.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• Batch
• Cloud Storage

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Los recursos creados en este instructivo suelen costar menos de un dólar, suponiendo que completaste todos los pasos, incluida la limpieza, de un forma oportuna.

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
2. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

5. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

6. Habilita las APIs de Batch, Cloud Storage, Compute Engine, and Logging:

   gcloud services enable batch.googleapis.com compute.googleapis.com logging.googleapis.com storage.googleapis.com

7. Install the Google Cloud CLI.

8. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

9. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

10. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

11. Habilita las APIs de Batch, Cloud Storage, Compute Engine, and Logging:

    gcloud services enable batch.googleapis.com compute.googleapis.com logging.googleapis.com storage.googleapis.com

12. Asegúrate de que tu proyecto tenga al menos una cuenta de servicio con el los permisos necesarios para este instructivo.

    Nota: Si usas un proyecto nuevo, este paso no es obligatorio. a menos que tu organización evita que se otorguen roles automáticos al servicio predeterminado de servicio. De forma predeterminada, la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine es se otorgó automáticamente el rol de editor (roles/editor) que ya tiene todos los permisos necesarios para este instructivo.

    Cada trabajo requiere una cuenta de servicio que permita Agente de servicio por lotes para crear y acceder a los recursos necesarias para ejecutar el trabajo. En este instructivo, la cuenta de servicio del trabajo es el Cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.

    Para asegurarte de que la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine tenga permisos para permitir que el agente de servicio de Batch cree recursos y acceda a ellos para trabajos de Batch solicita a tu administrador que otorgue a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine el los siguientes roles de IAM:

    • Batch Agent Reporter (roles/batch.agentReporter) en el proyecto
    • Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin) en el proyecto
    • Permite que los trabajos generen registros en Cloud Logging (recomendado): Escritor de registros (roles/logging.logWriter) en el proyecto

    Si quieres obtener más información para otorgar roles, consulta Administra el acceso.

    Es posible que el administrador también pueda otorgar a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine los permisos requeridos a través de la configuración rolesu otros predefinidos roles.

13. Asegúrate de tener los permisos necesarios para este instructivo.

    Nota: Si creaste este proyecto, este paso no es obligatorio. Como creador del proyecto, se te otorga automáticamente el propietario (roles/owner) de IAM, que ya tiene todos los los permisos necesarios para este instructivo.

    A fin de obtener los permisos que necesitas para completar este instructivo, haz lo siguiente: solicita a tu administrador que te otorgue el los siguientes roles de IAM:

    • Editor de trabajos por lotes (roles/batch.jobsEditor) en el proyecto
    • Usuario de cuenta de servicio (roles/iam.serviceAccountUser) en la cuenta de servicio del trabajo, que, en este instructivo, es la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine
    • Administrador de objetos de almacenamiento (roles/storage.objectAdmin) en el proyecto

14. Instala Nextflow:

    curl -s -L https://github.com/nextflow-io/nextflow/releases/download/v23.04.1/nextflow | bash
    

    El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo:

    N E X T F L O W
    version 23.04.1 build 5866
    created 15-04-2023 06:51 UTC
    cite doi:10.1038/nbt.3820
    http://nextflow.io
    
    Nextflow installation completed. Please note:
    - the executable file `nextflow` has been created in the folder: ...
    - you may complete the installation by moving it to a directory in your $PATH
    

Cree un bucket de Cloud Storage

Crear un bucket de Cloud Storage para almacenar trabajo y resultados temporales de la canalización de Nextflow, usa la consola de Google Cloud o la línea de comandos.

Console

Para crear un bucket de Cloud Storage con la consola de Google Cloud, sigue estos pasos: sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Buckets.

   Ir a Buckets

2. Haz clic en Crear.

3. En la página Crear un bucket, ingresa un nombre global único para tu bucket.

4. Haz clic en Crear.

5. En la ventana Se impedirá el acceso público, haz clic en Confirmar.

gcloud

Para crear un bucket de Cloud Storage con Google Cloud CLI, sigue estos pasos: usa el Comando gcloud storage buckets create

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME

Reemplaza BUCKET_NAME por un nombre único a nivel global para tu bucket.

Si la solicitud tiene éxito, el resultado debería ser similar al siguiente: lo siguiente:

Creating gs://BUCKET_NAME/...
   ```

Configura Nextflow

Para configurar la canalización de Nextflow para que se ejecute en Batch, sigue estos pasos: estos pasos en la línea de comandos:

1. Clona el repositorio de la canalización de muestra:

   git clone https://github.com/nextflow-io/rnaseq-nf.git
   

2. Ve a la carpeta rnaseq-nf:

   cd rnaseq-nf
   

3. Abre el archivo nextflow.config:

   nano nextflow.config
   

   El archivo debe contener la siguiente sección:

   gcb {
     params.transcriptome = 'gs://rnaseq-nf/data/ggal/transcript.fa'
     params.reads = 'gs://rnaseq-nf/data/ggal/gut_{1,2}.fq'
     params.multiqc = 'gs://rnaseq-nf/multiqc'
     process.executor = 'google-batch'
     process.container = 'quay.io/nextflow/rnaseq-nf:v1.1'
     workDir = 'gs://BUCKET_NAME/WORK_DIRECTORY'
     google.region  = 'us-central1'
   }
   ...
   

4. En la sección gcb, haz lo siguiente:

   1. Reemplaza BUCKET_NAME por el nombre del El bucket de Cloud Storage que creaste en los pasos anteriores.

   2. Reemplaza WORK_DIRECTORY por el nombre de un elemento nuevo. que la canalización puede usar para almacenar registros y resultados.

      Por ejemplo, ingresa workDir.

   3. Después del campo google.region, agrega el google.project = 'PROJECT_ID' línea donde PROJECT_ID es el ID del proyecto de la clase proyecto de Google Cloud.

5. Para guardar los cambios, haz lo siguiente:

   1. Presiona Control+S.

   2. Ingresa Y.

   3. Presiona Enter.

Ejecuta la canalización

Ejecuta la canalización de muestra de Nextflow con la línea de comandos:

../nextflow run nextflow-io/rnaseq-nf -profile gcb

La canalización ejecuta un conjunto de datos pequeño con la configuración que proporcionaste en la pasos anteriores. Esta operación puede tardar hasta 10 minutos en completarse.

Una vez que la canalización termina de ejecutarse, el resultado debería ser similar al siguiente: lo siguiente:

N E X T F L O W  ~  version 23.04.1
Launching `https://github.com/nextflow-io/rnaseq-nf` [crazy_curry] DSL2 - revision: 88b8ef803a [master]
 R N A S E Q - N F   P I P E L I N E
 ===================================
 transcriptome: gs://rnaseq-nf/data/ggal/transcript.fa
 reads        : gs://rnaseq-nf/data/ggal/gut_{1,2}.fq
 outdir       : results

Uploading local `bin` scripts folder to gs://example-bucket/workdir/tmp/53/2847f2b832456a88a8e4cd44eec00a/bin
executor >  google-batch (4)
[67/71b856] process > RNASEQ:INDEX (transcript)     [100%] 1 of 1 ✔
[0c/2c79c6] process > RNASEQ:FASTQC (FASTQC on gut) [100%] 1 of 1 ✔
[a9/571723] process > RNASEQ:QUANT (gut)            [100%] 1 of 1 ✔
[9a/1f0dd4] process > MULTIQC                       [100%] 1 of 1 ✔

Done! Open the following report in your browser --> results/multiqc_report.html

Completed at: 20-Apr-2023 15:44:55
Duration    : 10m 13s
CPU hours   : (a few seconds)
Succeeded   : 4

Visualiza los resultados de la canalización

Cuando la canalización termina de ejecutarse, almacena archivos de salida, registros, errores o archivos temporales en el archivo results/qc_report.html dentro del Carpeta WORK_DIRECTORY de tu almacenamiento de Cloud Storage bucket.

Para comprobar los archivos de salida de la canalización en la Carpeta WORK_DIRECTORY de tu almacenamiento de Cloud Storage bucket, puedes usar la consola de Google Cloud o la línea de comandos.

Console

Para verificar los archivos de salida de la canalización con la consola de Google Cloud, sigue estos pasos: estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Buckets.

   Ir a Buckets

2. En la columna Nombre, haz clic en el nombre del bucket que creaste. pasos anteriores.

3. En la página Detalles del bucket, abre el WORK_DIRECTORY carpeta

Hay una carpeta para cada tarea individual que ejecuta el flujo de trabajo. Cada carpeta Contiene los comandos que se ejecutaron, los archivos de salida y los archivos temporales que crea la canalización.

gcloud

Para verificar los archivos de salida de la canalización con gcloud CLI, usa el Comando gcloud storage ls

gcloud storage ls gs://BUCKET_NAME/WORK_DIRECTORY

Reemplaza lo siguiente:

• BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket que que creaste en los pasos anteriores.

• WORK_DIRECTORY: El directorio que especificaste en el archivo nextflow.config.

En el resultado, se muestra una carpeta para cada tarea individual que ejecuta la canalización. Cada carpeta contiene los comandos que se ejecutaron, los archivos de salida y archivos temporales creados por la canalización.

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra el proyecto

La manera más fácil de eliminar la facturación es borrar el proyecto actual.

Para borrar el proyecto actual, usa la consola de Google Cloud o gcloud CLI.

Console

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.

   Ir a Administrar recursos

2. En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrar el proyecto.

gcloud

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

Borra un proyecto de Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Borra los recursos individuales

Si quieres seguir usando el proyecto actual, borra el proyecto recursos que se usan en este instructivo.

Borra el bucket

Si ya no necesitas el bucket que usaste en este instructivo, borrar el bucket

Borra los archivos de salida del bucket

Cuando la canalización termina de ejecutarse, crea y almacena archivos de salida en la Carpeta WORK_DIRECTORY de tu almacenamiento de Cloud Storage bucket.

Para reducir los cargos de Cloud Storage al valor actual de Google Cloud, puedes borrar la carpeta que contiene la carpeta archivos de salida con la consola de Google Cloud o la línea de comandos.

Console

Para borrar la carpeta WORK_DIRECTORY y todos los archivos de salida, desde tu bucket de Cloud Storage con el la consola de Google Cloud, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Buckets.

   Ir a Buckets

2. En la columna Nombre, haz clic en el nombre del bucket que creaste. pasos anteriores.

3. En la página Detalles del bucket, selecciona la fila que contiene los WORK_DIRECTORY y, luego, haz lo siguiente:

   1. Haz clic en Borrar.

   2. Para confirmar, ingresa DELETE y, luego, haz clic en Borrar.

gcloud

Para borrar la carpeta WORK_DIRECTORY y todos los archivos de salida, desde tu bucket de Cloud Storage con el gcloud CLI, usa el Comando gcloud storage rm con el --recursive.

gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME/WORK_DIRECTORY \
      --recursive

Reemplaza lo siguiente:

• BUCKET_NAME: Es el nombre del bucket que especificadas en los pasos anteriores.

• WORK_DIRECTORY: Es el directorio en el que se almacenará la los archivos de salida de la canalización que especificaste en los pasos anteriores.

¿Qué sigue?

• Para obtener más información sobre la implementación de flujos de trabajo de Nextflow, consulta Repositorio de GitHub de Nextflow.

• Para obtener más información sobre los procesos, las secuencias de comandos y las opciones de configuración de Nextflow, ver Documentación de Nextflow.