Cloud Life Sciences를 사용하여 게놈 데이터 처리

이 페이지에서는 Cloud Life Sciences API를 사용하여 DNA 시퀀스(BAM 파일)가 포함된 바이너리 파일에서 색인 파일(BAI 파일)을 만드는 Genomics 파이프라인을 실행하는 방법을 보여줍니다.

BAM 파일은 일반적으로 대용량이며 게놈 뷰어를 사용하여 읽는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. BAI 파일을 사용하여 관심 있는 게놈 위치가 포함된 BAM 파일의 일부를 찾습니다.

시작하기 전에

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Cloud Life Sciences, Compute Engine, and Cloud Storage JSON APIs.

    Enable the APIs

  5. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

  7. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  8. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  9. Enable the Cloud Life Sciences, Compute Engine, and Cloud Storage JSON APIs.

    Enable the APIs

  10. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

    12. 또는 이미 설치된 gcloud CLI와 함께 제공되는 Cloud Shell을 사용할 수 있습니다.

  12. Python 3.8을 설치합니다.

    Windows를 사용 중이고 Google Cloud CLI 설치 시 관련 체크박스를 선택한 경우 이 작업은 자동으로 수행됩니다.

파이프라인 실행

파이프라인을 실행하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. BAI 파일을 저장할 버킷을 만듭니다. 버킷은 Cloud Storage에서 데이터를 보관하는 기본 컨테이너입니다. 이름이 PROJECT_ID-life-sciences인 버킷을 만들려면 gcloud storage buckets create 명령어를 실행합니다.

    gcloud storage buckets create gs://PROJECT_ID-life-sciences

    PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다. 전역적으로 고유한 버킷 이름을 사용해야 합니다.

    성공하면 명령어가 다음을 반환합니다.

    Creating gs://PROJECT_ID-life-sciences

  2. 파이프라인을 시작하려면 gcloud beta lifesciences pipelines run 명령어를 실행합니다.

    gcloud beta lifesciences pipelines run \
    --regions us-east1 \
    --command-line 'samtools index ${BAM} ${BAI}' \
    --docker-image "gcr.io/cloud-lifesciences/samtools" \
    --inputs BAM=gs://genomics-public-data/NA12878.chr20.sample.bam \
    --outputs BAI=gs://PROJECT_ID-life-sciences/NA12878.chr20.sample.bam.bai

    성공하면 명령어가 다음을 반환합니다.

    Running [projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID]

    다음 단계에서 사용하는 OPERATION_ID를 기록합니다.

  3. 파이프라인 상태를 추적하려면 gcloud beta lifesciences operations wait 명령어를 실행합니다. OPERATION_ID를 이전 단계에서 출력된 값으로 대체합니다. 파이프라인이 완료되는 데는 몇 분 정도 걸립니다.

    gcloud beta lifesciences operations wait OPERATION_ID

    작업이 끝나면 다음 메시지가 반환됩니다.

    Waiting for [projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID]...done.

  4. BAI 파일이 생성되었는지 확인하려면 gcloud storage ls 명령어를 실행합니다.

    gcloud storage ls gs://PROJECT_ID-life-sciences

    성공하면 명령어가 다음을 반환합니다.

    gs://PROJECT_ID-life-sciences/NA12878.chr20.sample.bam.bai

BAM 파일에서 BAI 파일을 만드는 Cloud Life Sciences API를 사용하여 파이프라인을 실행합니다. 게놈 뷰어를 사용하여 NA12878.chr20.sample.bam.bai 색인 파일로 NA12878.chr20.sample.bam BAM 파일을 검사합니다.

삭제

이 페이지에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 다음 단계를 수행합니다.

BAI 파일 삭제

생성된 BAI 파일을 삭제하고 생성된 프로젝트와 버킷은 그대로 유지하려면 gcloud storage rm 명령어를 실행합니다.

gcloud storage rm PROJECT_ID-life-sciences/NA12878.chr20.sample.bam.bai

버킷 삭제

특히 이 빠른 시작을 위해서만 버킷을 만들었고 버킷이 더 이상 필요하지 않지만 프로젝트를 유지하려면 gcloud storage rm 명령어를 사용하여 버킷을 삭제합니다. 버킷을 삭제하면 생성된 BAI 파일도 삭제됩니다.

gcloud storage rm gs://PROJECT_ID-life-sciences --recursive

프로젝트 삭제

이 빠른 시작을 위해 프로젝트를 특별히 만든 후에 이 프로젝트가 더 이상 필요하지 않게 되면 프로젝트를 삭제할 수 있습니다. 프로젝트를 삭제하면 BAI 파일과 Cloud Storage 버킷도 삭제됩니다.

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

어땠나요?

다음 단계