Iniziare¶

Traduzione assistita da IA - scopri di più e suggerisci miglioramenti

Avviare un ambiente di formazione¶

Per utilizzare l'ambiente pre-configurato che forniamo su GitHub Codespaces, cliccate sul pulsante "Open in GitHub Codespaces" qui sotto. Per altre opzioni, consultate Opzioni di ambiente.

Consigliamo di aprire l'ambiente di formazione in una nuova scheda o finestra del browser (utilizzate il clic destro, ctrl-clic o cmd-clic a seconda del vostro dispositivo) in modo da poter continuare a leggere mentre l'ambiente si carica. Dovrete tenere queste istruzioni aperte in parallelo per seguire il corso.

Nozioni di base sull'ambiente¶

Questo ambiente di formazione contiene tutto il software, il codice e i dati necessari per seguire il corso di formazione, quindi non è necessario installare nulla autonomamente.

Il codespace è configurato con un'interfaccia VSCode, che include un esploratore di file, un editor di codice e una shell del terminale. Tutte le istruzioni fornite durante il corso (ad es. 'apri il file', 'modifica il codice' o 'esegui questo comando') si riferiscono a queste tre parti dell'interfaccia VSCode, salvo diversa indicazione.

Se state seguendo questo corso autonomamente, vi preghiamo di familiarizzare con le nozioni di base sull'ambiente per ulteriori dettagli.

Requisiti di versione¶

Questa formazione è progettata per Nextflow 25.10.2 o successivo con il parser di sintassi v2 ABILITATO. Se state utilizzando un ambiente locale o personalizzato, assicuratevi di utilizzare le impostazioni corrette come documentato qui.

Preparatevi a lavorare¶

Una volta che il vostro codespace è in esecuzione, ci sono due cose da fare prima di immergervi nella formazione: impostare la directory di lavoro per questo corso specifico ed esaminare i materiali forniti.

Impostare la directory di lavoro¶

Per impostazione predefinita, il codespace si apre con la directory di lavoro impostata alla radice di tutti i corsi di formazione, ma per questo corso lavoreremo nella directory nf4-science/genomics/.

Cambiate directory ora eseguendo questo comando nel terminale:

cd nf4-science/genomics/

Potete impostare VSCode per concentrarsi su questa directory, in modo che solo i file rilevanti vengano mostrati nella barra laterale dell'esploratore di file:

code .

Suggerimento

Se per qualsiasi motivo vi spostate fuori da questa directory (ad es. il vostro codespace va in sospensione), potete sempre utilizzare il percorso completo per ritornarvi, assumendo che stiate lavorando nell'ambiente di formazione GitHub Codespaces:

cd /workspaces/training/nf4-science/genomics

Ora diamo un'occhiata ai contenuti.

Esplorare i materiali forniti¶

Potete esplorare i contenuti di questa directory utilizzando l'esploratore di file sul lato sinistro dello spazio di lavoro della formazione. In alternativa, potete utilizzare il comando tree.

Durante il corso, utilizziamo l'output di tree per rappresentare la struttura e i contenuti della directory in forma leggibile, talvolta con modifiche minori per chiarezza.

Qui generiamo un indice dei contenuti fino al secondo livello:

tree . -L 2

Contenuto della directory

.
├── data
│   ├── bam
│   ├── ref
│   └── samplesheet.csv
├── genomics.nf
├── modules
│   ├── gatk_haplotypecaller.nf
│   ├── gatk_jointgenotyping.nf
│   └── samtools_index.nf
├── nextflow.config
└── solutions
    ├── part2
    └── part3

7 directories, 6 files

Cliccate sulla casella colorata per espandere la sezione e visualizzarne i contenuti. Utilizziamo sezioni comprimibili come questa per mostrare l'output atteso dei comandi, nonché i contenuti di directory e file in modo conciso.

Il file genomics.nf è uno scaffold per uno script di flusso di lavoro che costruirete man mano che procedete nel corso.
La directory modules contiene scaffold per moduli di processo che completerete durante il corso.
Il file nextflow.config è un file di configurazione che imposta proprietà minime dell'ambiente. Potete ignorarlo per ora.
La directory data contiene dati di input e risorse correlate, descritte più avanti nel corso.
La directory solutions contiene script di flusso di lavoro e moduli completati che risultano da ogni passaggio del corso. Sono destinati ad essere utilizzati come riferimento per verificare il vostro lavoro e risolvere eventuali problemi. La soluzione della Parte 2 può essere utilizzata come punto di partenza per la Parte 3.

Lista di controllo della preparazione¶

Pensate di essere pronti per immergervi?

Comprendo l'obiettivo di questo corso e i suoi prerequisiti
Il mio ambiente è attivo e funzionante
Ho impostato la mia directory di lavoro appropriatamente

Se potete spuntare tutte le caselle, siete pronti per iniziare.

Per continuare alla Parte 1: Panoramica del metodo, cliccate sulla freccia nell'angolo in basso a destra di questa pagina.