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Bioinformatic

您可以通过这部分了解数据的上传以及并成功运行工作流的方法。该工作流程是一个文件格式转换，用于将基因组文件从一种格式 (CRAM) 转换为另一种格式 (BAM) 以进行下游分析。

1. 创建Workspace

名称：仅支持中文、数字、字母、“-”、“_”且不能以“-”、“_”开头
存储类型：目前开源版仅支持使用NAS存储，后续将支持S3协议
挂载目录：此处可以输入想要在当前nfs中新建的目录名称，以“/”开头

2. 上传数据

通常上传所需要分析的数据是开启一个工作流的第一步，在这个实践中，我们需要先将所需要用到的数据集传到NAS目录中，并手动生成一个CSV的数据模型表格。你需要将数据模型表格中所需关联的数据文件上传到Bio-OS的存储桶中。您可以根据以下链接先下载样本数据集文件和参考数据集文件至本地，然后上传至NAS存储中（可通过scp命令从本地复制到NAS存储中）。

数据类型

数据地址

参考数据 基因组序列的字典文件

https://tutorials-data.tos-cn-guangzhou.volces.com/cram-to-bam/reference-data/Homo_sapiens_assembly38.dict

参考数据 基因组序列文件

https://tutorials-data.tos-cn-guangzhou.volces.com/cram-to-bam/reference-data/Homo_sapiens_assembly38.fasta

参考数据 基因组索引文件

https://tutorials-data.tos-cn-guangzhou.volces.com/cram-to-bam/reference-data/Homo_sapiens_assembly38.fasta.fai

样本数据1

https://tutorials-data.tos-cn-guangzhou.volces.com/cram-to-bam/sample-data/NA12878.cram

样本数据2

https://tutorials-data.tos-cn-guangzhou.volces.com/cram-to-bam/sample-data/my-sample-data.cram

3. 制作数据模型

点击实体数据模型旁的“+”号并下载数据模型csv模版，并修改csv后重新上传。

在本示例中将每个样本所对应的输入或样本文件填写至样本参数列中，第一列的字段"sample_id"不可修改

上传完成后如图所示

4. 导入工作流

Bio-OS使用工作流描述语言 (WDL) 中的工作流来批处理基因组学数据。一般处理样本数据的 GATK 工具普遍依赖 BAM 文件作为主要格式。有些支持CRAM格式，但我们观察到直接从 CRAM 文件工作时会出现性能问题，因此，我们首先将 CRAM 转换为 BAM。

SAM、BAM 和 CRAM 都是原始 SAM 格式的不同形式，这些格式是为保存对齐（或更准确地说，映射）的高通量测序数据而定义的。SAM 代表序列比对图，并在此处的标准规范中进行了描述。BAM 和 CRAM 都是 SAM 的压缩形式；BAM（用于二进制对齐图）是一种无损压缩，而 CRAM 的范围可以从无损到有损，具体取决于您想要实现多少压缩（实际上最多）。BAM 和 CRAM 拥有与其 SAM 等价物相同的信息，结构方式相同；它们之间的不同之处在于文件本身的编码方式。

接下来我们需要将Cram-to-Bam 工作流导入到Workspace中，

点击导入工作流
输入对应的输入项
1. 工作流名称：输入自定义的工作流名
2. Git 地址： https://gitee.com/joy_lee/seq-format-conversion01
3. Branch/Tag: v0.47
4. Main path：CramToBam.wdl

这样就完成了我们所需要的Cram to Bam的转换工作流导入。此处附WDL源码 Gitee 源码

version 1.0 
#WORKFLOW DEFINITION
workflow CramToBamFlow {
    input {
        File ref_fasta
        File ref_fasta_index
        File ref_dict
        File input_cram
        String sample_name
        String gotc_docker = "biocontainers/samtools:v1.7.0_cv4"
    }

 #converts CRAM to SAM to BAM and makes BAI
    call CramToBamTask {
        input:
            ref_fasta = ref_fasta,
            ref_fasta_index = ref_fasta_index,
            ref_dict = ref_dict,
            input_cram = input_cram,
            sample_name = sample_name,
            docker_image = gotc_docker
    }
    #Outputs Bam, Bai, and validation report to the FireCloud data model
    output {
        File outputBam = CramToBamTask.outputBam
        File outputBai = CramToBamTask.outputBai
    }
}

#Task Definitions
task CramToBamTask{
    input{
        #Command parameters
        File ref_fasta
        File ref_fasta_index
        File ref_dict
        File input_cram
        String sample_name

        # Runtime parameters
        #Int addtional_disk_size = 20 
        Int machine_mem_size = 4 
        Int disk_size = 50
        String docker_image
    }
       # Float output_bam_size = size(input_cram, "GB") / 0.60
       # Float ref_size = size(ref_fasta, "GB") + size(ref_fasta_index, "GB") + size(ref_dict, "GB")
       # Int disk_size = ceil(size(input_cram, "GB") + output_bam_size + ref_size) + addtional_disk_size
#Calls samtools view to do the conversion
    command {
        set -eo pipefail

        samtools view -h -T ~{ref_fasta} ~{input_cram} |
        samtools view -b -o ~{sample_name}.bam -
        samtools index -b ~{sample_name}.bam
        mv ~{sample_name}.bam.bai ~{sample_name}.bai
    }

    runtime {
        docker: docker_image
        memory: machine_mem_size + " GB"
        disk: disk_size + " GB"
    }
    #Outputs a BAM and BAI with the same sample name
    output {
     File outputBam = "~{sample_name}.bam"
     File outputBai = "~{sample_name}.bai"
    }
}