Nextflow für Bildgebung

KI-gestützte Übersetzung - mehr erfahren & Verbesserungen vorschlagen

Dieser Trainingskurs richtet sich an Forschende im Bereich Bildgebung und räumliche Biologie, die daran interessiert sind, Datenanalyse-Pipelines auszuführen und anzupassen. Er vermittelt grundlegende Nextflow-Konzepte für das Ausführen, Organisieren und Konfigurieren von Workflows anhand von nf-core/molkart, einer Pipeline zur Verarbeitung von Molecular Cartography Spatial-Transkriptomik-Daten. Die hier erlernten Fähigkeiten sind auf jede Nextflow- oder nf-core-Pipeline übertragbar.

Los geht's! Klicke unten auf die Schaltfläche "Open in GitHub Codespaces", um die Trainingsumgebung zu starten (vorzugsweise in einem separaten Tab), und lies dann weiter, während sie lädt.

Lernziele

Durch die Bearbeitung dieses Kurses lernst du, wie du grundlegende Nextflow-Konzepte und -Tools auf die Ausführung von Bildgebungsanalyse-Pipelines anwendest.

Am Ende dieses Workshops kannst du:

• Einen Nextflow-Workflow lokal zu starten und die Ausführung zu überwachen
• Von Nextflow generierte Ausgaben (Ergebnisse) und Log-Dateien zu finden und zu interpretieren
• Eine nf-core-Pipeline mit Testdaten und benutzerdefinierten Eingaben auszuführen
• Die Pipeline-Ausführung mithilfe von Profilen und Parameterdateien zu konfigurieren
• Eingaben mithilfe von Samplesheets und Befehlszeilenparametern zu verwalten

Zielgruppe & Voraussetzungen

Dieser Kurs setzt ein Mindestmaß an Vertrautheit mit Folgendem voraus:

• Erfahrung mit der Befehlszeile
• Grundlegende Vertrautheit mit Bildgebungsdateiformaten (TIFF-Bilder, tabellarische Daten)

Für technische Anforderungen und die Einrichtung der Umgebung siehe den Mini-Kurs Umgebungseinrichtung.