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भाग 4: nf-core मॉड्यूल बनाएं

AI-सहायता प्राप्त अनुवाद - अधिक जानें और सुधार सुझाएं

Hello nf-core प्रशिक्षण पाठ्यक्रम के इस चौथे भाग में, हम आपको दिखाएंगे कि मुख्य परंपराओं को लागू करके एक nf-core मॉड्यूल कैसे बनाया जाए जो मॉड्यूल को पोर्टेबल और मेंटेनेबल बनाती हैं।

nf-core प्रोजेक्ट एक कमांड (nf-core modules create) प्रदान करता है जो स्वचालित रूप से उचित रूप से संरचित मॉड्यूल टेम्पलेट जेनरेट करता है, जैसा कि हमने भाग 2 में workflow के लिए उपयोग किया था। हालाँकि, शिक्षण उद्देश्यों के लिए, हम मैन्युअल रूप से शुरू करने जा रहे हैं: आपके core-hello पाइपलाइन में स्थानीय cowpy मॉड्यूल को चरण-दर-चरण nf-core-शैली के मॉड्यूल में बदलना। इसके बाद, हम आपको दिखाएंगे कि भविष्य में अधिक कुशलता से काम करने के लिए टेम्पलेट-आधारित मॉड्यूल निर्माण का उपयोग कैसे करें।

इस खंड से कैसे शुरू करें

यह सेक्शन मानता है कि आपने भाग 3: nf-core मॉड्यूल का उपयोग करें पूरा कर लिया है और अपनी पाइपलाइन में CAT_CAT मॉड्यूल को एकीकृत कर लिया है।

यदि आपने भाग 3 पूरा नहीं किया है या इस भाग के लिए नया शुरू करना चाहते हैं, तो आप अपने शुरुआती बिंदु के रूप में core-hello-part3 समाधान का उपयोग कर सकते हैं। hello-nf-core/ डायरेक्टरी के अंदर से ये कमांड चलाएं:

cp -r solutions/core-hello-part3 core-hello
cd core-hello

यह आपको एक पाइपलाइन देता है जिसमें CAT_CAT मॉड्यूल पहले से एकीकृत है। आप निम्नलिखित कमांड चलाकर परीक्षण कर सकते हैं कि यह सफलतापूर्वक चलता है:

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false

1. cowpy को nf-core मॉड्यूल में बदलें

इस सेक्शन में, हम आपकी core-hello पाइपलाइन में स्थानीय cowpy मॉड्यूल पर nf-core परंपराओं को लागू करेंगे, इसे एक ऐसे मॉड्यूल में बदलेंगे जो nf-core समुदाय के मानकों का पालन करता है।

यह cowpy प्रोसेस मॉड्यूल के लिए वर्तमान कोड है:

core-hello/modules/local/cowpy.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

// cowpy के साथ ASCII art जनरेट करें (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process cowpy {

    publishDir 'results', mode: 'copy'

    container 'community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273'
    conda 'conda-forge::cowpy==1.1.5'

    input:
    path input_file
    val character

    output:
    path "cowpy-${input_file}"

    script:
    """
    cat $input_file | cowpy -c "$character" > cowpy-${input_file}
    """
}

हम निम्नलिखित nf-core परंपराओं को क्रमिक रूप से लागू करेंगे:

  1. प्रोसेस नाम को COWPY में अपरकेस करें ताकि परंपरा का पालन हो सके।
  2. COWPY को मेटाडेटा टपल का उपयोग करने के लिए अपडेट करें ताकि workflow के माध्यम से नमूना मेटाडेटा प्रसारित हो सके।
  3. ext.args के साथ टूल आर्गुमेंट कॉन्फ़िगरेशन को केंद्रीकृत करें ताकि मॉड्यूल की बहुमुखी प्रतिभा बढ़े जबकि इंटरफ़ेस न्यूनतम रहे।
  4. ext.prefix के साथ आउटपुट नामकरण को मानकीकृत करें ताकि स्थिरता को बढ़ावा मिले।
  5. प्रकाशन कॉन्फ़िगरेशन को केंद्रीकृत करें ताकि स्थिरता को बढ़ावा मिले।

प्रत्येक चरण के बाद, हम यह परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएंगे कि सब कुछ अपेक्षित रूप से काम कर रहा है।

वर्किंग डायरेक्टरी

सुनिश्चित करें कि आप इस सेक्शन में सभी फ़ाइल संपादनों और कमांड निष्पादन के लिए core-hello डायरेक्टरी (आपकी पाइपलाइन रूट) में हैं।

cd core-hello

1.1. प्रोसेस नाम को अपरकेस करें

यह पूरी तरह से एक शैलीगत परंपरा है (कोई तकनीकी औचित्य नहीं है) लेकिन चूंकि यह nf-core मॉड्यूल के लिए मानक है, तो चलिए इसका पालन करते हैं।

हमें तीन सेट परिवर्तन करने की आवश्यकता है:

  1. मॉड्यूल में प्रोसेस नाम अपडेट करें
  2. workflow हेडर में मॉड्यूल इम्पोर्ट स्टेटमेंट अपडेट करें
  3. workflow बॉडी में प्रोसेस कॉल और emit घोषणा अपडेट करें

चलिए शुरू करते हैं!

1.1.1. मॉड्यूल में प्रोसेस नाम अपडेट करें

cowpy.nf मॉड्यूल फ़ाइल (core-hello/modules/local/ के अंतर्गत) खोलें और प्रोसेस नाम को अपरकेस में संशोधित करें:

core-hello/modules/local/cowpy.nf
3
4
// cowpy के साथ ASCII art जनरेट करें (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process COWPY {
core-hello/modules/local/cowpy.nf
3
4
// cowpy के साथ ASCII art जेनरेट करें (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process cowpy {

इस मामले में अपरकेसिंग पूरी तरह से सीधी है।

यदि प्रोसेस नाम कई शब्दों से बना होता, उदाहरण के लिए यदि हमारे पास मूल रूप से camel case में MyCowpyTool नामक एक प्रोसेस होता, तो nf-core परंपरा उन्हें अलग करने के लिए अंडरस्कोर का उपयोग करना होगी, जिससे MY_COWPY_TOOL मिलेगा।

1.1.2. मॉड्यूल इम्पोर्ट स्टेटमेंट अपडेट करें

प्रोसेस नाम केस-सेंसिटिव हैं, इसलिए अब जब हमने प्रोसेस नाम बदल दिया है, हमें hello.nf के workflow हेडर में मॉड्यूल इम्पोर्ट स्टेटमेंट को तदनुसार अपडेट करने की आवश्यकता है:

core-hello/workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'
include { sayHello               } from '../modules/local/sayHello.nf'
include { convertToUpper         } from '../modules/local/convertToUpper.nf'
include { COWPY                  } from '../modules/local/cowpy.nf'
include { CAT_CAT                } from '../modules/nf-core/cat/cat/main'
core-hello/workflows/hello.nf
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 9
10
11
/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'
include { sayHello               } from '../modules/local/sayHello.nf'
include { convertToUpper         } from '../modules/local/convertToUpper.nf'
include { cowpy                  } from '../modules/local/cowpy.nf'
include { CAT_CAT                } from '../modules/nf-core/cat/cat/main'

हम प्रोसेस कॉल को अपडेट करने से बचने के लिए इम्पोर्ट स्टेटमेंट में एक उपनाम का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन इससे अपरकेसिंग परंपरा को अपनाने का उद्देश्य कुछ हद तक विफल हो जाएगा।

1.1.3. प्रोसेस कॉल और emit घोषणा अपडेट करें

तो अब चलिए hello.nf के workflow ब्लॉक में प्रोसेस के दोनों संदर्भों को अपडेट करते हैं:

core-hello/workflows/hello.nf
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// tuple से file extract करें क्योंकि cowpy अभी metadata का उपयोग नहीं करता
ch_for_cowpy = CAT_CAT.out.file_out.map{ meta, file -> file }

// cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art जनरेट करें
COWPY(ch_for_cowpy, params.character)

//
// Collate and save software versions
//
softwareVersionsToYAML(ch_versions)
    .collectFile(
        storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
        name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
        sort: true,
        newLine: true
    ).set { ch_collated_versions }


emit:
cowpy_hellos   = COWPY.out
versions       = ch_versions
core-hello/workflows/hello.nf
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// tuple से file extract करें क्योंकि cowpy अभी metadata का उपयोग नहीं करता
ch_for_cowpy = CAT_CAT.out.file_out.map{ meta, file -> file }

// cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art जनरेट करें
cowpy(ch_for_cowpy, params.character)

//
// Collate and save software versions
//
softwareVersionsToYAML(ch_versions)
    .collectFile(
        storeDir: "${params.outdir}/pipeline_info",
        name:  'hello_software_'  + 'versions.yml',
        sort: true,
        newLine: true
    ).set { ch_collated_versions }


emit:
cowpy_hellos   = cowpy.out
versions       = ch_versions

दोनों परिवर्तन करना सुनिश्चित करें, अन्यथा जब आप इसे चलाएंगे तो आपको एक त्रुटि मिलेगी।

1.1.4. इसे परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएं

चलिए इन परिवर्तनों के बाद यह परीक्षण करने के लिए workflow चलाते हैं कि सब कुछ सही तरीके से काम कर रहा है।

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false
कमांड आउटपुट 
 N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [elegant_plateau] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2026-01-06_04-51-29

Core Nextflow options
  runName                   : elegant_plateau
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[7b/66ceb5] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       | 3 of 3 ✔
[8e/1bafb9] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) | 3 of 3 ✔
[bb/203575] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     | 1 of 1 ✔
[39/715489] CORE_HELLO:HELLO:COWPY              | 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

बढ़िया, यह काम करता है! अब चलिए अधिक महत्वपूर्ण परिवर्तन करने की ओर बढ़ते हैं।

1.2. COWPY को मेटाडेटा टपल का उपयोग करने के लिए अपडेट करें

core-hello पाइपलाइन के वर्तमान संस्करण में, हम COWPY को पास करने के लिए CAT_CAT के आउटपुट टपल से फ़ाइल निकाल रहे हैं, जैसा कि नीचे दिए गए आरेख के ऊपरी भाग में दिखाया गया है।

[],[],files_inmeta${prefix}metafile_outversions (YML)CAT_CATCOWPY[],[],files_inmeta${prefix}metafile_outversions (YML)CAT_CATCOWPYCAT_CAT.out.file_out.map{ meta, file -> file }CAT_CAT.out.file_outinput:path input_fileval characterinput:tuple val(meta), path(input_file)

यह बेहतर होगा कि COWPY सीधे मेटाडेटा टपल स्वीकार करे, जिससे मेटाडेटा workflow के माध्यम से प्रवाहित हो सके, जैसा कि आरेख के निचले भाग में दिखाया गया है।

इसके लिए, हमें निम्नलिखित परिवर्तन करने की आवश्यकता होगी:

  1. इनपुट और आउटपुट परिभाषाओं को अपडेट करें
  2. workflow में प्रोसेस कॉल को अपडेट करें
  3. workflow में emit ब्लॉक को अपडेट करें

एक बार जब हम यह सब कर लेते हैं, तो हम यह परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएंगे कि सब कुछ अभी भी पहले की तरह काम करता है।

1.2.1. इनपुट और आउटपुट परिभाषाओं को अपडेट करें

cowpy.nf मॉड्यूल फ़ाइल पर वापस जाएं और इसे नीचे दिखाए अनुसार मेटाडेटा टपल स्वीकार करने के लिए संशोधित करें।

core-hello/modules/local/cowpy.nf
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    input:
        tuple val(meta), path(input_file)
        val character

    output:
        tuple val(meta), path("cowpy-${input_file}"), emit: cowpy_output
core-hello/modules/local/cowpy.nf
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    input:
        path input_file
        val character

    output:
        path "cowpy-${input_file}"

जैसा कि आप देख सकते हैं, हमने मुख्य इनपुट और आउटपुट दोनों को एक टपल में बदल दिया जो भाग 3 में प्रस्तुत tuple val(meta), path(input_file) पैटर्न का पालन करता है। आउटपुट के लिए, हमने आउटपुट चैनल को एक वर्णनात्मक नाम देने के लिए emit: cowpy_output जोड़ने का अवसर भी लिया।

अब जब हमने प्रोसेस की अपेक्षा बदल दी है, हमें प्रोसेस कॉल में जो हम प्रदान करते हैं उसे तदनुसार अपडेट करने की आवश्यकता है।

1.2.2. workflow में प्रोसेस कॉल को अपडेट करें

अच्छी खबर यह है कि यह परिवर्तन प्रोसेस कॉल को सरल बना देगा। अब जब CAT_CAT का आउटपुट और COWPY का इनपुट एक ही 'आकार' के हैं, यानी दोनों में tuple val(meta), path(input_file) संरचना है, तो हम उन्हें सीधे कनेक्ट कर सकते हैं बजाय CAT_CAT प्रोसेस के आउटपुट से फ़ाइल को स्पष्ट रूप से निकालने के।

hello.nf workflow फ़ाइल (core-hello/workflows/ के अंतर्गत) खोलें और नीचे दिखाए अनुसार COWPY के कॉल को अपडेट करें।

core-hello/workflows/hello.nf
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    // cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art generate करें
    COWPY(CAT_CAT.out.file_out, params.character)
core-hello/workflows/hello.nf
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    // tuple से file extract करें क्योंकि cowpy अभी metadata का उपयोग नहीं करता
    ch_for_cowpy = CAT_CAT.out.file_out.map{ meta, file -> file }

    // cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art जनरेट करें
    COWPY(ch_for_cowpy, params.character)

अब हम CAT_CAT.out.file_out पर सीधे COWPY को कॉल करते हैं।

परिणामस्वरूप, हमें अब ch_for_cowpy चैनल बनाने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए उस लाइन (और इसकी टिप्पणी लाइन) को पूरी तरह से हटाया जा सकता है।

1.2.3. workflow में emit ब्लॉक को अपडेट करें

चूंकि COWPY अब एक नामांकित आउटपुट, cowpy_output, उत्सर्जित करता है, हम hello.nf workflow के emit: ब्लॉक को उसका उपयोग करने के लिए अपडेट कर सकते हैं।

core-hello/workflows/hello.nf
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    emit:
    cowpy_hellos   = COWPY.out.cowpy_output
    versions       = ch_versions
core-hello/workflows/hello.nf
60
61
62
    emit:
    cowpy_hellos   = COWPY.out
    versions       = ch_versions

तकनीकी रूप से यह आवश्यक नहीं है, लेकिन जब भी संभव हो नामांकित आउटपुट का संदर्भ देना अच्छा अभ्यास है।

1.2.4. इसे परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएं

चलिए इन परिवर्तनों के बाद यह परीक्षण करने के लिए workflow चलाते हैं कि सब कुछ सही तरीके से काम कर रहा है।

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false
कमांड आउटपुट 
 N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [modest_saha] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Downloading plugin nf-schema@2.5.1
Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2025-12-27_06-16-55

Core Nextflow options
  runName                   : modest_saha
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[a8/447993] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       [100%] 3 of 3 ✔
[00/1fc59c] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) [100%] 3 of 3 ✔
[57/ac800d] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     [100%] 1 of 1 ✔
[b7/092f2b] CORE_HELLO:HELLO:COWPY              [100%] 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

पाइपलाइन सफलतापूर्वक चलनी चाहिए, मेटाडेटा अब CAT_CAT से COWPY के माध्यम से प्रवाहित हो रहा है।

यह पूरा करता है कि हमें COWPY को मेटाडेटा टपल संभालने के लिए क्या करने की आवश्यकता थी। अब, चलिए देखते हैं कि हम nf-core मॉड्यूल पैटर्न का लाभ उठाने के लिए और क्या कर सकते हैं।

1.3. ext.args के साथ टूल आर्गुमेंट कॉन्फ़िगरेशन को केंद्रीकृत करें

अपनी वर्तमान स्थिति में, COWPY प्रोसेस character पैरामीटर के लिए एक मान प्राप्त करने की अपेक्षा करता है। परिणामस्वरूप, हमें हर बार प्रोसेस को कॉल करते समय एक मान प्रदान करना होगा, भले ही हम टूल द्वारा सेट किए गए डिफ़ॉल्ट से खुश हों। COWPY के लिए यह स्वीकार्य रूप से एक बड़ी समस्या नहीं है, लेकिन कई वैकल्पिक पैरामीटर वाले टूल के लिए, यह काफी बोझिल हो सकता है।

nf-core प्रोजेक्ट ext.args नामक एक Nextflow फीचर का उपयोग करने की सिफारिश करता है ताकि कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों के माध्यम से टूल आर्गुमेंट को अधिक सुविधाजनक रूप से प्रबंधित किया जा सके।

हर टूल विकल्प के लिए प्रोसेस इनपुट घोषित करने के बजाय, आप मॉड्यूल को अपनी कमांड लाइन के निर्माण में ext.args का संदर्भ देने के लिए लिखते हैं। फिर यह केवल modules.config फ़ाइल में ext.args वेरिएबल को सेट करने की बात है, जो सभी मॉड्यूल के लिए कॉन्फ़िगरेशन विवरण को समेकित करती है, जिसमें आप उपयोग करना चाहते हैं आर्गुमेंट और मान रखते हैं। Nextflow रनटाइम पर उन आर्गुमेंट को उनके मानों के साथ टूल कमांड लाइन में जोड़ देगा।

चलिए इस दृष्टिकोण को COWPY मॉड्यूल पर लागू करते हैं। हमें निम्नलिखित परिवर्तन करने की आवश्यकता होगी:

  1. COWPY मॉड्यूल को अपडेट करें
  2. modules.config फ़ाइल में ext.args को कॉन्फ़िगर करें
  3. hello.nf workflow को अपडेट करें

एक बार जब हम यह सब कर लेते हैं, तो हम यह परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएंगे कि सब कुछ अभी भी पहले की तरह काम करता है।

1.3.1. COWPY मॉड्यूल को अपडेट करें

चलिए इसे करते हैं। cowpy.nf मॉड्यूल फ़ाइल (core-hello/modules/local/ के अंतर्गत) खोलें और इसे नीचे दिखाए अनुसार ext.args का संदर्भ देने के लिए संशोधित करें।

modules/local/cowpy.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

// cowpy के साथ ASCII art जनरेट करें (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process COWPY {

    publishDir 'results', mode: 'copy'

    container 'community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273'
    conda 'conda-forge::cowpy==1.1.5'

    input:
        tuple val(meta), path(input_file)

    output:
        tuple val(meta), path("cowpy-${input_file}"), emit: cowpy_output

    script:
    def args = task.ext.args ?: ''
    """
    cat $input_file | cowpy $args > cowpy-${input_file}
    """
}
core-hello/modules/local/cowpy.nf
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#!/usr/bin/env nextflow

// cowpy के साथ ASCII art जनरेट करें (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process COWPY {

    publishDir 'results', mode: 'copy'

    container 'community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273'
    conda 'conda-forge::cowpy==1.1.5'

    input:
        tuple val(meta), path(input_file)
        val character

    output:
        tuple val(meta), path("cowpy-${input_file}"), emit: cowpy_output

    script:
    """
    cat $input_file | cowpy -c "$character" > cowpy-${input_file}
    """
}

आप देख सकते हैं कि हमने तीन परिवर्तन किए।

  1. input: ब्लॉक में, हमने val character इनपुट को हटा दिया। आगे बढ़ते हुए, हम नीचे वर्णित ext.args कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से उस आर्गुमेंट को प्रदान करेंगे।

  2. script: ब्लॉक में, हमने लाइन def args = task.ext.args ?: '' जोड़ी। वह लाइन args वेरिएबल का मान निर्धारित करने के लिए ?: ऑपरेटर का उपयोग करती है: यदि यह खाली नहीं है तो task.ext.args की सामग्री, या यदि यह है तो एक खाली स्ट्रिंग। ध्यान दें कि जबकि हम आम तौर पर ext.args का संदर्भ देते हैं, इस कोड को मॉड्यूल-स्तरीय ext.args कॉन्फ़िगरेशन को बाहर निकालने के लिए task.ext.args का संदर्भ देना होगा।

  3. कमांड लाइन में, हमने -c "$character" को $args से बदल दिया। यह वह जगह है जहाँ Nextflow modules.config फ़ाइल में ext.args में सेट किए गए किसी भी टूल आर्गुमेंट को इंजेक्ट करेगा।

परिणामस्वरूप, मॉड्यूल इंटरफ़ेस अब सरल है: यह केवल आवश्यक मेटाडेटा और फ़ाइल इनपुट की अपेक्षा करता है।

नोट

?: ऑपरेटर को अक्सर 'Elvis ऑपरेटर' कहा जाता है क्योंकि यह बगल से Elvis Presley के चेहरे की तरह दिखता है, ? कैरेक्टर उनके बालों में लहर का प्रतीक है।

1.3.2. modules.config फ़ाइल में ext.args को कॉन्फ़िगर करें

अब जब हमने मॉड्यूल से character घोषणा निकाल दी है, तो हमें इसे modules.config कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में ext.args में जोड़ना होगा।

विशेष रूप से, हम process {} ब्लॉक में कोड का यह छोटा हिस्सा जोड़ने जा रहे हैं:

जोड़ने के लिए कोड
withName: 'COWPY' {
    ext.args = { "-c ${params.character}" }
}

withName: सिंटैक्स इस कॉन्फ़िगरेशन को केवल COWPY प्रोसेस को असाइन करता है, और ext.args = { "-c ${params.character}" } बस एक स्ट्रिंग बनाता है जिसमें character पैरामीटर का मान शामिल होगा। घुंघराले ब्रेसिज़ के उपयोग पर ध्यान दें, जो Nextflow को रनटाइम पर पैरामीटर का मान मूल्यांकन करने के लिए कहते हैं।

समझ में आया? चलिए इसे जोड़ते हैं।

conf/modules.config खोलें और नीचे दिखाए अनुसार process {} ब्लॉक के अंदर कॉन्फ़िगरेशन कोड जोड़ें।

core-hello/conf/modules.config
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process {
    publishDir = [
        path: { "${params.outdir}/${task.process.tokenize(':')[-1].tokenize('_')[0].toLowerCase()}" },
        mode: params.publish_dir_mode,
        saveAs: { filename -> filename.equals('versions.yml') ? null : filename }
    ]

    withName: 'COWPY' {
        ext.args = { "-c ${params.character}" }
    }
}
core-hello/conf/modules.config
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17
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19
process {
    publishDir = [
        path: { "${params.outdir}/${task.process.tokenize(':')[-1].tokenize('_')[0].toLowerCase()}" },
        mode: params.publish_dir_mode,
        saveAs: { filename -> filename.equals('versions.yml') ? null : filename }
    ]
}

उम्मीद है कि आप कल्पना कर सकते हैं कि एक पाइपलाइन में सभी मॉड्यूल की अपनी ext.args इस फ़ाइल में निर्दिष्ट हों, निम्नलिखित लाभों के साथ:

  • मॉड्यूल इंटरफ़ेस सरल रहता है - यह केवल आवश्यक मेटाडेटा और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है
  • पाइपलाइन अभी भी params.character को उजागर करती है - अंतिम उपयोगकर्ता अभी भी इसे पहले की तरह कॉन्फ़िगर कर सकते हैं
  • मॉड्यूल अब पोर्टेबल है - इसे किसी विशिष्ट पैरामीटर नाम की अपेक्षा के बिना अन्य पाइपलाइनों में पुन: उपयोग किया जा सकता है
  • कॉन्फ़िगरेशन modules.config में केंद्रीकृत है, workflow लॉजिक को साफ रखते हुए

modules.config फ़ाइल का उपयोग उस स्थान के रूप में करके जहाँ सभी पाइपलाइनें प्रति-मॉड्यूल कॉन्फ़िगरेशन को केंद्रीकृत करती हैं, हम अपने मॉड्यूल को विभिन्न पाइपलाइनों में अधिक पुन: उपयोग करने योग्य बनाते हैं।

1.3.3. hello.nf workflow को अपडेट करें

चूंकि COWPY मॉड्यूल को अब इनपुट के रूप में character पैरामीटर की आवश्यकता नहीं है, हमें तदनुसार workflow कॉल को अपडेट करने की आवश्यकता है।

hello.nf workflow फ़ाइल (core-hello/workflows/ के अंतर्गत) खोलें और नीचे दिखाए अनुसार COWPY के कॉल को अपडेट करें।

core-hello/workflows/hello.nf
39
40
    // cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art generate करें
    COWPY(CAT_CAT.out.file_out)
core-hello/workflows/hello.nf
39
40
    // cowpy के साथ अभिवादनों का ASCII art generate करें
    COWPY(CAT_CAT.out.file_out, params.character)

workflow कोड अब साफ है: हमें प्रोसेस को सीधे params.character पास करने की आवश्यकता नहीं है। मॉड्यूल इंटरफ़ेस को न्यूनतम रखा गया है, जिससे यह अधिक पोर्टेबल हो जाता है, जबकि पाइपलाइन अभी भी कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से स्पष्ट विकल्प प्रदान करती है।

1.3.4. इसे परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएं

चलिए परीक्षण करते हैं कि workflow अभी भी अपेक्षित रूप से काम करता है, एक अलग कैरेक्टर निर्दिष्ट करके यह सत्यापित करें कि ext.args कॉन्फ़िगरेशन काम कर रहा है।

kosh का उपयोग करके यह कमांड चलाएं, जो अधिक... रहस्यमय विकल्पों में से एक है:

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false --character kosh
कमांड आउटपुट 
 N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [exotic_planck] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2025-12-27_06-23-13

Core Nextflow options
  runName                   : exotic_planck
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[13/9e3c0e] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       [100%] 3 of 3 ✔
[e2/5b0ee5] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) [100%] 3 of 3 ✔
[b6/4fb569] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     [100%] 1 of 1 ✔
[38/eb29ea] CORE_HELLO:HELLO:COWPY              [100%] 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

यह पहले की तरह सफलतापूर्वक चलना चाहिए।

चलिए सत्यापित करें कि ext.args कॉन्फ़िगरेशन ने काम किया आउटपुट की जाँच करके। फ़ाइल ब्राउज़र में आउटपुट खोजें या आउटपुट फ़ाइल को देखने के लिए task hash (ऊपर के उदाहरण में 38/eb29ea भाग) का उपयोग करें:

cat work/38/eb29ea*/cowpy-test.txt
कमांड आउटपुट 
_________
/ HELLO   \
| HOLà    |
\ BONJOUR /
---------
    \
    \
      \
  ___       _____     ___
/   \     /    /|   /   \
|     |   /    / |  |     |
|     |  /____/  |  |     |
|     |  |    |  |  |     |
|     |  | {} | /   |     |
|     |  |____|/    |     |
|     |    |==|     |     |
|      \___________/      |
|                         |
|                         |

आपको kosh कैरेक्टर के साथ ASCII art प्रदर्शित दिखनी चाहिए, जो पुष्टि करती है कि ext.args कॉन्फ़िगरेशन ने काम किया!

(वैकल्पिक) कमांड फ़ाइल का निरीक्षण करें

यदि आप यह देखना चाहते हैं कि कॉन्फ़िगरेशन को वास्तव में कैसे लागू किया गया था, तो आप .command.sh फ़ाइल का निरीक्षण कर सकते हैं:

cat work/38/eb29ea*/.command.sh

आप -c kosh आर्गुमेंट के साथ cowpy कमांड देखेंगे:

#!/usr/bin/env bash
...
cat test.txt | cowpy -c kosh > cowpy-test.txt

यह दर्शाता है कि .command.sh फ़ाइल ext.args कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर सही ढंग से जेनरेट की गई थी।

सोचने के लिए एक क्षण लें कि हमने यहाँ क्या हासिल किया। यह दृष्टिकोण मॉड्यूल इंटरफ़ेस को आवश्यक डेटा (फ़ाइलें, मेटाडेटा, और कोई भी अनिवार्य प्रति-नमूना पैरामीटर) पर केंद्रित रखता है, जबकि टूल के व्यवहार को नियंत्रित करने वाले विकल्पों को कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से अलग से संभाला जाता है।

यह cowpy जैसे सरल टूल के लिए अनावश्यक लग सकता है, लेकिन यह डेटा विश्लेषण टूल के लिए बड़ा अंतर ला सकता है जिनमें बहुत सारे वैकल्पिक आर्गुमेंट हैं।

इस दृष्टिकोण के लाभों को सारांशित करने के लिए:

  • साफ इंटरफ़ेस: मॉड्यूल आवश्यक डेटा इनपुट (मेटाडेटा और फ़ाइलें) पर केंद्रित है
  • लचीलापन: उपयोगकर्ता कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से टूल आर्गुमेंट निर्दिष्ट कर सकते हैं, नमूना-विशिष्ट मानों सहित
  • स्थिरता: सभी nf-core मॉड्यूल इस पैटर्न का पालन करते हैं
  • पोर्टेबिलिटी: मॉड्यूल को हार्डकोडेड टूल विकल्पों के बिना पुन: उपयोग किया जा सकता है
  • कोई workflow परिवर्तन नहीं: टूल विकल्पों को जोड़ने या बदलने के लिए workflow कोड को अपडेट करने की आवश्यकता नहीं है

नोट

ext.args सिस्टम में शक्तिशाली अतिरिक्त क्षमताएँ हैं जो यहाँ कवर नहीं की गई हैं, जिसमें मेटाडेटा के आधार पर आर्गुमेंट मानों को गतिशील रूप से स्विच करना शामिल है। अधिक विवरण के लिए nf-core मॉड्यूल विशिष्टताएँ देखें।

1.4. ext.prefix के साथ आउटपुट नामकरण को मानकीकृत करें

अब जब हमने COWPY प्रोसेस को metamap तक पहुँच दी है, तो हम एक और उपयोगी nf-core पैटर्न का लाभ उठाना शुरू कर सकते हैं: मेटाडेटा के आधार पर आउटपुट फ़ाइलों का नामकरण।

यहाँ हम ext.prefix नामक एक Nextflow फीचर का उपयोग करने जा रहे हैं जो हमें meta.id (metamap में शामिल पहचानकर्ता) का उपयोग करके मॉड्यूलों में आउटपुट फ़ाइल नामकरण को मानकीकृत करने की अनुमति देगा, जबकि अभी भी वांछित होने पर मॉड्यूल को व्यक्तिगत रूप से कॉन्फ़िगर करने में सक्षम होंगे।

यह ext.args के साथ हमने जो किया उसके समान होगा, कुछ अंतरों के साथ जिन्हें हम आगे बढ़ते हुए विस्तार से बताएंगे।

चलिए इस दृष्टिकोण को COWPY मॉड्यूल पर लागू करते हैं। हमें निम्नलिखित परिवर्तन करने की आवश्यकता होगी:

  1. COWPY मॉड्यूल को अपडेट करें
  2. modules.config फ़ाइल में ext.prefix को कॉन्फ़िगर करें

(workflow में कोई परिवर्तन आवश्यक नहीं।)

एक बार जब हम यह कर लेते हैं, तो हम यह परीक्षण करने के लिए पाइपलाइन चलाएंगे कि सब कुछ अभी भी पहले की तरह काम करता है।

1.4.1. COWPY मॉड्यूल को अपडेट करें

cowpy.nf मॉड्यूल फ़ाइल (core-hello/modules/local/ के अंतर्गत) खोलें और इसे नीचे दिखाए अनुसार ext.prefix का संदर्भ देने के लिए संशोधित करें।

core-hello/modules/local/cowpy.nf
 1
 2
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 9
10
    output:
        tuple val(meta), path("${prefix}.txt"), emit: cowpy_output

    script:
    def args = task.ext.args ?: ''
    prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"
    """
    cat $input_file | cowpy $args > ${prefix}.txt
    """
}
core-hello/modules/local/cowpy.nf
1
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4
5
6
7
8
9
    output:
        tuple val(meta), path("cowpy-${input_file}"), emit: cowpy_output

    script:
    def args = task.ext.args ?: ''
    """
    cat $input_file | cowpy $args > cowpy-${input_file}
    """
}

आप देख सकते हैं कि हमने तीन परिवर्तन किए।

  1. script: ब्लॉक में, हमने लाइन prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}" जोड़ी। वह लाइन prefix वेरिएबल का मान निर्धारित करने के लिए ?: ऑपरेटर का उपयोग करती है: यदि यह खाली नहीं है तो task.ext.prefix की सामग्री, या यदि यह है तो metamap से पहचानकर्ता (meta.id)। ध्यान दें कि जबकि हम आम तौर पर ext.prefix का संदर्भ देते हैं, इस कोड को मॉड्यूल-स्तरीय ext.prefix कॉन्फ़िगरेशन को बाहर निकालने के लिए task.ext.prefix का संदर्भ देना होगा।

  2. कमांड लाइन में, हमने cowpy-${input_file} को ${prefix}.txt से बदल दिया। यह वह जगह है जहाँ Nextflow ऊपर की लाइन द्वारा निर्धारित prefix का मान इंजेक्ट करेगा।

  3. output: ब्लॉक में, हमने path("cowpy-${input_file}") को path("${prefix}.txt") से बदल दिया। यह केवल यह दोहराता है कि कमांड लाइन में लिखे अनुसार फ़ाइल पथ क्या होगा।

परिणामस्वरूप, आउटपुट फ़ाइल नाम अब उचित फ़ाइल फ़ॉर्मेट एक्सटेंशन के साथ संयुक्त समझदार डिफ़ॉल्ट (metamap से पहचानकर्ता) का उपयोग करके बनाया गया है।

1.4.2. modules.config फ़ाइल में ext.prefix को कॉन्फ़िगर करें

इस मामले में समझदार डिफ़ॉल्ट हमारे स्वाद के लिए पर्याप्त रूप से अभिव्यंजक नहीं है; हम एक कस्टम नामकरण पैटर्न का उपयोग करना चाहते हैं जिसमें टूल नाम शामिल हो, cowpy-<id>.txt, जैसा कि हमारे पास पहले था।

हम modules.config में ext.prefix को कॉन्फ़िगर करके ऐसा करेंगे, जैसा कि हमने ext.args के साथ character पैरामीटर के लिए किया था, सिवाय इस बार withName: 'COWPY' {} ब्लॉक पहले से मौजूद है, और हमें बस निम्नलिखित लाइन जोड़ने की आवश्यकता है:

जोड़ने के लिए कोड
ext.prefix = { "cowpy-${meta.id}" }

यह वह स्ट्रिंग तैयार करेगा जो हम चाहते हैं। ध्यान दें कि एक बार फिर हम घुंघराले ब्रेसिज़ का उपयोग करते हैं, इस बार Nextflow को रनटाइम पर meta.id के मान का मूल्यांकन करने के लिए कहने के लिए।

चलिए इसे जोड़ते हैं।

conf/modules.config खोलें और नीचे दिखाए अनुसार process {} ब्लॉक के अंदर कॉन्फ़िगरेशन कोड जोड़ें।

core-hello/conf/modules.config
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24
    withName: 'COWPY' {
        ext.args = { "-c ${params.character}" }
        ext.prefix = { "cowpy-${meta.id}" }
    }
core-hello/conf/modules.config
21
22
23
    withName: 'COWPY' {
        ext.args = { "-c ${params.character}" }
    }

यदि आप सोच रहे हैं, तो ext.prefix closure को सही metadata तक पहुंच है क्योंकि configuration का मूल्यांकन process execution के संदर्भ में किया जाता है, जहां metadata उपलब्ध है।

1.4.3. इसे टेस्ट करने के लिए pipeline चलाएं

आइए जांचें कि workflow अभी भी अपेक्षित रूप से काम करता है।

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false
कमांड आउटपुट 
 N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [admiring_turing] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2025-12-27_06-29-02

Core Nextflow options
  runName                   : admiring_turing
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[b2/e08524] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       [100%] 3 of 3 ✔
[13/88939f] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) [100%] 3 of 3 ✔
[23/4554e1] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     [100%] 1 of 1 ✔
[a3/c6cbe9] CORE_HELLO:HELLO:COWPY              [100%] 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

results directory में आउटपुट पर नज़र डालें। आपको cowpy आउटपुट फ़ाइल पहले जैसी नामकरण के साथ दिखनी चाहिए: cowpy-test.txt, डिफ़ॉल्ट बैच नाम पर आधारित।

डायरेक्टरी सामग्री 
results
├── Bonjour-output.txt
├── cowpy-test.txt
├── Hello-output.txt
├── Holà-output.txt
├── UPPER-Bonjour-output.txt
├── UPPER-Hello-output.txt
└── UPPER-Holà-output.txt

conf/modules.config में ext.prefix configuration को बदलकर संतुष्ट होने के लिए स्वतंत्र महसूस करें कि आप module या workflow code में कोई बदलाव किए बिना naming pattern बदल सकते हैं।

वैकल्पिक रूप से, आप command line पर एक अलग --batch parameter निर्दिष्ट करके इसे फिर से चलाने की कोशिश कर सकते हैं ताकि आप संतुष्ट हो सकें कि वह हिस्सा अभी भी तुरंत अनुकूलन योग्य है।

यह दर्शाता है कि ext.prefix आपको module interface को लचीला रखते हुए अपनी पसंदीदा naming convention बनाए रखने की अनुमति देता है।

इस दृष्टिकोण के लाभों का सारांश:

  • मानकीकृत नामकरण: आउटपुट फ़ाइलें आमतौर पर metadata से sample IDs का उपयोग करके नामित होती हैं
  • कॉन्फ़िगर करने योग्य: उपयोगकर्ता आवश्यकतानुसार डिफ़ॉल्ट नामकरण को ओवरराइड कर सकते हैं
  • सुसंगत: सभी nf-core module इस pattern का पालन करते हैं
  • पूर्वानुमान योग्य: यह जानना आसान है कि आउटपुट फ़ाइलें क्या कहलाएंगी

बहुत अच्छा, है ना? खैर, nf-core दिशानिर्देशों के अनुसार हमारे module को बेहतर बनाने के लिए एक और महत्वपूर्ण बदलाव करना बाकी है।

1.5. Publishing configuration को केंद्रीकृत करें

आपने देखा होगा कि हम दो अलग-अलग directories में outputs publish कर रहे हैं:

  • results — मूल output directory जिसे हम शुरू से अपने local modules के लिए उपयोग कर रहे हैं, प्रति-module publishDir directives का उपयोग करके अलग-अलग सेट किया गया;
  • core-hello-results — command line पर --outdir के साथ सेट की गई output directory, जो nf-core logs और CAT_CAT द्वारा published results प्राप्त कर रही है।

यह गड़बड़ और अपर्याप्त है; सब कुछ के लिए एक स्थान होना बेहतर होगा। बेशक, हम अपने प्रत्येक local module में जाकर publishDir directive को manually अपडेट कर सकते हैं ताकि core-hello-results directory का उपयोग किया जा सके, लेकिन अगली बार जब हम output directory बदलने का फैसला करें तो क्या होगा?

व्यक्तिगत modules को publishing निर्णय लेने देना स्पष्ट रूप से सही तरीका नहीं है, विशेष रूप से ऐसी दुनिया में जहां एक ही module कई अलग-अलग pipelines में उपयोग किया जा सकता है, ऐसे लोगों द्वारा जिनकी अलग-अलग ज़रूरतें या प्राथमिकताएं हैं। हम workflow configuration के स्तर पर यह नियंत्रित करने में सक्षम होना चाहते हैं कि outputs कहाँ publish हों।

"अरे," आप कह सकते हैं, "CAT_CAT अपने outputs --outdir में भेज रहा है। शायद हमें इसकी publishDir directive कॉपी करनी चाहिए?"

हाँ, यह एक बढ़िया विचार है।

सिवाय इसके कि इसमें publishDir directive नहीं है। (आगे बढ़ें, module code देखें।)

ऐसा इसलिए है क्योंकि nf-core pipelines workflow स्तर पर नियंत्रण को केंद्रीकृत करती हैं, conf/modules.config में publishDir कॉन्फ़िगर करके, न कि individual modules में। विशेष रूप से, nf-core template एक default publishDir directive (एक पूर्वनिर्धारित directory structure के साथ) declare करता है जो सभी modules पर लागू होता है जब तक कि एक overriding directive प्रदान नहीं किया जाता।

क्या यह बहुत बढ़िया नहीं लगता? क्या यह हो सकता है कि इस default directive का लाभ उठाने के लिए, हमें बस अपने local modules से वर्तमान publishDir directive हटाने की ज़रूरत है?

आइए COWPY पर यह आज़माएं और देखें क्या होता है, फिर हम default configuration के code को देखेंगे ताकि समझ सकें कि यह कैसे काम करता है।

अंत में, हम दिखाएंगे कि यदि वांछित हो तो default behavior को कैसे override करें।

1.5.1. COWPY से publishDir directive हटाएं

चलिए यह करते हैं। cowpy.nf module file (core-hello/modules/local/ के अंतर्गत) खोलें और नीचे दिखाए अनुसार publishDir directive हटाएं।

core-hello/modules/local/cowpy.nf (excerpt)
1
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5
6
7
#!/usr/bin/env nextflow

// Generate ASCII art with cowpy (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process COWPY {

    container 'community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273'
    conda 'conda-forge::cowpy==1.1.5'
core-hello/modules/local/cowpy.nf (excerpt)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
#!/usr/bin/env nextflow

// Generate ASCII art with cowpy (https://github.com/jeffbuttars/cowpy)
process COWPY {

    publishDir 'results', mode: 'copy'

    container 'community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273'
    conda 'conda-forge::cowpy==1.1.5'

बस इतना ही!

1.5.2. इसे टेस्ट करने के लिए pipeline चलाएं

आइए देखें कि अब pipeline चलाने पर क्या होता है।

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false
कमांड आउटपुट 
 N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [silly_caravaggio] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2025-12-27_06-35-56

Core Nextflow options
  runName                   : silly_caravaggio
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[db/39978e] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       [100%] 3 of 3 ✔
[b5/bf6a8d] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) [100%] 3 of 3 ✔
[b7/c61842] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     [100%] 1 of 1 ✔
[46/5839d6] CORE_HELLO:HELLO:COWPY              [100%] 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

अपनी वर्तमान working directory पर नज़र डालें। अब core-hello-results में COWPY module के outputs भी शामिल हैं।

डायरेक्टरी सामग्री 
core-hello-results/
├── cat
│   └── test.txt
├── cowpy
│   └── cowpy-test.txt
└── pipeline_info
    ├── execution_report_2025-12-27_06-16-55.html
    ├── execution_report_2025-12-27_06-23-13.html
    ├── execution_report_2025-12-27_06-29-02.html
    ├── execution_report_2025-12-27_06-35-56.html
    ├── execution_timeline_2025-12-27_06-16-55.html
    ├── execution_timeline_2025-12-27_06-23-13.html
    ├── execution_timeline_2025-12-27_06-29-02.html
    ├── execution_timeline_2025-12-27_06-35-56.html
    ├── execution_trace_2025-12-27_06-16-55.txt
    ├── execution_trace_2025-12-27_06-23-13.txt
    ├── execution_trace_2025-12-27_06-29-02.txt
    ├── execution_trace_2025-12-27_06-35-56.txt
    ├── hello_software_versions.yml
    ├── params_2025-12-27_06-17-00.json
    ├── params_2025-12-27_06-23-17.json
    ├── params_2025-12-27_06-29-07.json
    ├── params_2025-12-27_06-36-01.json
    ├── pipeline_dag_2025-12-27_06-16-55.html
    ├── pipeline_dag_2025-12-27_06-23-13.html
    ├── pipeline_dag_2025-12-27_06-29-02.html
    └── pipeline_dag_2025-12-27_06-35-56.html

आप देख सकते हैं कि Nextflow ने workflow और module के नामों के आधार पर directories की यह hierarchy बनाई।

ज़िम्मेदार code conf/modules.config फ़ाइल में है। यह default publishDir configuration है जो nf-core template का हिस्सा है और सभी processes पर लागू होता है:

process {
    publishDir = [
        path: { "${params.outdir}/${task.process.tokenize(':')[-1].tokenize('_')[0].toLowerCase()}" },
        mode: params.publish_dir_mode,
        saveAs: { filename -> filename.equals('versions.yml') ? null : filename }
    ]
}

यह जटिल लग सकता है, तो आइए तीन components में से प्रत्येक को देखें:

  • path: process नाम के आधार पर output directory निर्धारित करता है। task.process में निहित एक process का पूरा नाम workflow और module imports की hierarchy शामिल करता है (जैसे CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT)। tokenize operations उस hierarchy को हटाकर बस process नाम प्राप्त करते हैं, फिर किसी भी underscore से पहले का पहला भाग लेते हैं (यदि लागू हो), और lowercase में बदलते हैं। यही निर्धारित करता है कि CAT_CAT के results ${params.outdir}/cat/ में publish होते हैं।
  • mode: यह नियंत्रित करता है कि files कैसे publish होती हैं (copy, symlink, आदि)। यह params.publish_dir_mode parameter के माध्यम से कॉन्फ़िगर करने योग्य है।
  • saveAs: यह फ़िल्टर करता है कि कौन सी files publish करनी हैं। यह उदाहरण versions.yml files को उनके लिए null return करके बाहर करता है, जिससे उन्हें publish होने से रोका जाता है।

यह outputs को व्यवस्थित करने के लिए एक सुसंगत logic प्रदान करता है।

जब pipeline में सभी module इस convention को अपनाते हैं तो output और भी बेहतर दिखता है, इसलिए अपनी pipeline के अन्य modules से publishDir directives हटाने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। यह default उन modules पर भी लागू होगा जिन्हें हमने nf-core दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए स्पष्ट रूप से संशोधित नहीं किया।

उस ने कहा, आप तय कर सकते हैं कि आप अपने inputs को अलग तरीके से व्यवस्थित करना चाहते हैं, और अच्छी बात यह है कि ऐसा करना आसान है।

1.5.3. Default को override करें

Default publishDir directive को override करने के लिए, आप बस conf/modules.config फ़ाइल में अपनी directives जोड़ सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आप withName: selector का उपयोग करके एक single process के लिए default को override कर सकते हैं, जैसा कि इस उदाहरण में जहां हम 'COWPY' process के लिए एक custom publishDir directive जोड़ते हैं।

core-hello/conf/modules.config
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process {
    publishDir = [
        path: { "${params.outdir}/${task.process.tokenize(':')[-1].tokenize('_')[0].toLowerCase()}" },
        mode: params.publish_dir_mode,
        saveAs: { filename -> filename.equals('versions.yml') ? null : filename }
    ]

    withName: 'COWPY' {
        ext.args = { "-c ${params.character}" }
        publishDir = [
            path: 'my_custom_results'
        ]
    }
}

हम वास्तव में यह बदलाव नहीं करने जा रहे हैं, लेकिन इसके साथ खेलने और देखने के लिए स्वतंत्र महसूस करें कि आप कौन सी logic implement कर सकते हैं।

बात यह है कि यह system आपको दोनों दुनिया का सबसे अच्छा देता है: default रूप से consistency और मांग पर configuration को customize करने की flexibility।

सारांश में, आपको मिलता है:

  • Single Source of Truth: सभी publishing configuration modules.config में रहती है
  • उपयोगी default: Processes प्रति-module configuration के बिना तुरंत काम करते हैं
  • आसान customization: Publishing behavior को config में override करें, module code में नहीं
  • Portable modules: Modules में output locations hardcode नहीं होते

यह nf-core module features का वह सेट पूरा करता है जो आपको निश्चित रूप से सीखना चाहिए, लेकिन और भी हैं जिनके बारे में आप nf-core module specifications में पढ़ सकते हैं।

सारांश

अब आप जानते हैं कि nf-core conventions का पालन करने के लिए local modules को कैसे अनुकूलित करें:

  • अपने modules को metadata tuples स्वीकार करने और propagate करने के लिए डिज़ाइन करें;
  • Module interfaces को minimal और portable रखने के लिए ext.args का उपयोग करें;
  • कॉन्फ़िगर करने योग्य, standardized output file naming के लिए ext.prefix का उपयोग करें;
  • एक consistent results directory structure के लिए default centralized publishDir directive अपनाएं।

आगे क्या है?

जानें कि modules को आसान तरीके से बनाने के लिए nf-core के built-in template-based tools का उपयोग कैसे करें।

2. nf-core tooling के साथ एक module बनाएं

अब जब आपने nf-core module patterns को manually लागू करके सीख लिया है, तो आइए देखें कि आप practice में modules कैसे बनाएंगे।

2.1. एक template से module scaffold generate करें

Pipelines बनाने के लिए जो मौजूद है उसके समान, nf-core project एक template के आधार पर सही ढंग से structured modules generate करने के लिए tooling प्रदान करता है, जिसमें ये सभी patterns शुरू से ही built in होते हैं।

2.1.1. Module creation command चलाएं

nf-core modules create command एक module template generate करता है जो पहले से ही आपके द्वारा सीखी गई सभी conventions का पालन करता है।

इस command को चलाकर एक minimal template के साथ COWPY module का नया version बनाएं:

nf-core modules create --empty-template COWPY

--empty-template flag बिना extra code के एक clean starter template बनाता है, जिससे essential structure को देखना आसान हो जाता है।

Command interactively चलता है, setup के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करता है। यह metadata को pre-populate करने के लिए Bioconda और bio.tools जैसे package repositories से tool information को automatically look up करता है।

आपको कई configuration options के लिए prompt किया जाएगा:

  • Author information: Attribution के लिए आपका GitHub username
  • Resource label: Computational requirements का एक predefined set। nf-core project lightweight tools के लिए process_single और demanding tools के लिए process_high जैसे standard labels प्रदान करता है। ये labels विभिन्न execution environments में resource allocation प्रबंधित करने में मदद करते हैं।
  • Metadata requirement: क्या module को meta map के माध्यम से sample-specific information की आवश्यकता है (data processing modules के लिए आमतौर पर हाँ)।

Tool package information खोजने और structure सेट करने की complexity को संभालता है, जिससे आप tool की specific logic implement करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

2.1.2. Module scaffold की जांच करें

Tool modules/local/ में (या modules/nf-core/ में यदि आप nf-core/modules repository में हैं) एक complete module structure बनाता है:

डायरेक्टरी सामग्री 
modules/local/cowpy
├── environment.yml
├── main.nf
├── meta.yml
└── tests
    └── main.nf.test

प्रत्येक file एक विशिष्ट उद्देश्य पूरा करती है:

  • main.nf: सभी nf-core patterns built in के साथ process definition
  • meta.yml: Inputs, outputs और tool का वर्णन करने वाली module documentation
  • environment.yml: Dependencies के लिए Conda environment specification
  • tests/main.nf.test: Module के काम करने को validate करने के लिए nf-test test cases

Testing के बारे में और जानें

Generated test file nf-test का उपयोग करती है, जो Nextflow pipelines और modules के लिए एक testing framework है। इन tests को लिखना और चलाना सीखने के लिए, nf-test side quest देखें।

Generated main.nf में वे सभी patterns शामिल हैं जो आपने अभी सीखे, साथ ही कुछ अतिरिक्त features:

modules/local/cowpy/main.nf
process COWPY {
    tag "$meta.id"
    label 'process_single'

    conda "${moduleDir}/environment.yml"
    container "${ workflow.containerEngine == 'singularity' && !task.ext.singularity_pull_docker_container ?
        'https://depot.galaxyproject.org/singularity/YOUR-TOOL-HERE':
        'biocontainers/YOUR-TOOL-HERE' }"

    input:
    tuple val(meta), path(input)        // Pattern 1: Metadata tuples ✓

    output:
    tuple val(meta), path("*"), emit: output
    path "versions.yml"           , emit: versions

    when:
    task.ext.when == null || task.ext.when

    script:
    def args = task.ext.args ?: ''                // Pattern 2: ext.args ✓
    def prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"  // Pattern 3: ext.prefix ✓

    """
    // Add your tool command here

    cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
    "${task.process}":
        COWPY: \$(cowpy --version)
    END_VERSIONS
    """

    stub:
    def args = task.ext.args ?: ''
    def prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"

    """
    echo $args
    touch ${prefix}.txt

    cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
    "${task.process}":
        COWPY: \$(cowpy --version)
    END_VERSIONS
    """
}

ध्यान दें कि वे सभी patterns जो आपने ऊपर manually लागू किए थे, पहले से ही मौजूद हैं!

Template में कई अतिरिक्त nf-core conventions भी शामिल हैं। इनमें से कुछ तुरंत काम करते हैं, जबकि अन्य placeholders हैं जिन्हें हमें भरना होगा, जैसा कि नीचे वर्णित है।

Features जो तुरंत काम करते हैं:

  • tag "$meta.id": Logs में process names में sample ID जोड़ता है ताकि tracking आसान हो
  • label 'process_single': CPU/memory requirements configure करने के लिए resource label
  • when: block: task.ext.when configuration के माध्यम से conditional execution की अनुमति देता है

ये features पहले से functional हैं और modules को अधिक maintainable बनाते हैं।

Placeholders जिन्हें हम नीचे customize करेंगे:

  • input: और output: blocks: Generic declarations जिन्हें हम अपने tool से match करने के लिए update करेंगे
  • script: block: एक comment शामिल है जहां हम cowpy command जोड़ेंगे
  • stub: block: Template जिसे हम correct outputs produce करने के लिए update करेंगे
  • Container और environment: Placeholders जिन्हें हम package information से भरेंगे

अगले sections इन customizations को पूरा करने के बारे में बताते हैं।

2.2. Container और Conda environment सेट करें

nf-core guidelines के अनुसार हमें module के हिस्से के रूप में container और Conda environment दोनों specify करने होंगे।

2.2.1. Container

Container के लिए, आप किसी भी Conda package से automatically container बनाने के लिए Seqera Containers का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें conda-forge packages भी शामिल हैं। इस मामले में हम पहले जैसा ही prebuilt container उपयोग कर रहे हैं।

Default code Docker और Singularity के बीच toggle करने की पेशकश करता है, लेकिन हम उस line को simplify करेंगे और बस ऊपर Seqera Containers से प्राप्त Docker container specify करेंगे।

modules/local/cowpy/main.nf
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process COWPY {
    tag "$meta.id"
    label 'process_single'

    conda "${moduleDir}/environment.yml"
    container "community.wave.seqera.io/library/cowpy:1.1.5--3db457ae1977a273"
modules/local/cowpy/main.nf
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process COWPY {
    tag "$meta.id"
    label 'process_single'

    conda "${moduleDir}/environment.yml"
    container "${ workflow.containerEngine == 'singularity' && !task.ext.singularity_pull_docker_container ?
        'https://depot.galaxyproject.org/singularity/YOUR-TOOL-HERE':
        'biocontainers/YOUR-TOOL-HERE' }"

2.2.2. Conda environment

Conda environment के लिए, module code conda "${moduleDir}/environment.yml" specify करता है जिसका अर्थ है कि इसे environment.yml file में configure किया जाना चाहिए।

Module creation tool ने हमें चेतावनी दी कि यह Bioconda (bioinformatics tools के लिए primary channel) में cowpy package नहीं ढूंढ सका। हालांकि, cowpy conda-forge में उपलब्ध है, इसलिए आप environment.yml को इस प्रकार पूरा कर सकते हैं:

modules/local/cowpy/environment.yml
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name: COWPY
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - cowpy=1.1.5
modules/local/cowpy/environment.yml
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---
# yaml-language-server: $schema=https://raw.githubusercontent.com/nf-core/modules/master/modules/environment-schema.json
channels:
  - conda-forge
  - bioconda
dependencies:
  # TODO nf-core: List required Conda package(s).
  #               Software MUST be pinned to channel (i.e. "bioconda"), version (i.e. "1.10").
  #               For Conda, the build (i.e. "h9402c20_2") must be EXCLUDED to support installation on different operating systems.
  - "YOUR-TOOL-HERE"

nf-core में submission के लिए, हमें defaults का अधिक बारीकी से पालन करना होगा, लेकिन अपने स्वयं के उपयोग के लिए हम code को इस तरह simplify कर सकते हैं।

Bioconda vs conda-forge packages

  • Bioconda packages: Automatically BioContainers built मिलते हैं, ready-to-use containers प्रदान करते हैं
  • conda-forge packages: Conda recipe से on-demand containers build करने के लिए Seqera Containers का उपयोग कर सकते हैं

अधिकांश bioinformatics tools Bioconda में हैं, लेकिन conda-forge tools के लिए, Seqera Containers containerization के लिए एक आसान समाधान प्रदान करता है।

2.3. COWPY logic को जोड़ें

अब उन code elements को update करें जो COWPY process क्या करता है उसके लिए specific हैं: inputs और outputs, और script block।

2.3.1. Inputs और outputs

Generated template में generic input और output declarations शामिल हैं जिन्हें आपको अपने specific tool के लिए customize करना होगा। Section 1 से हमारे manual COWPY module को देखते हुए, हम उसे guide के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

Input और output blocks को update करें:

modules/local/cowpy/main.nf
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input:
tuple val(meta), path(input_file)

output:
tuple val(meta), path("${prefix}.txt"), emit: cowpy_output
path "versions.yml"           , emit: versions
modules/local/cowpy/main.nf
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input:
tuple val(meta), path(input)

output:
tuple val(meta), path("*"), emit: output
path "versions.yml"           , emit: versions

यह specify करता है:

  • Input file parameter name (input_file generic input के बजाय)
  • Configurable prefix pattern का उपयोग करके output filename (${prefix}.txt wildcard * के बजाय)
  • एक descriptive emit name (cowpy_output generic output के बजाय)

यदि आप syntax validate करने के लिए Nextflow language server का उपयोग कर रहे हैं, तो ${prefix} part इस stage पर error के रूप में flag किया जाएगा क्योंकि हमने इसे अभी तक script block में नहीं जोड़ा है। अब उस पर आते हैं।

2.3.2. Script block

Template script block में एक comment placeholder प्रदान करता है जहां आपको actual tool command जोड़ना चाहिए।

पहले manually लिखे गए module के आधार पर, हमें निम्नलिखित edits करने चाहिए:

modules/local/cowpy/main.nf
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script:
def args = task.ext.args ?: ''
prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"

"""
cat $input_file | cowpy $args > ${prefix}.txt

cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
"${task.process}":
    COWPY: \$(cowpy --version)
END_VERSIONS
"""
modules/local/cowpy/main.nf
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script:
def args = task.ext.args ?: ''
def prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"

"""
// Add your tool command here

cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
"${task.process}":
    COWPY: \$(cowpy --version)
END_VERSIONS
"""

मुख्य बदलाव:

  • def prefix को सिर्फ prefix में बदलें (बिना def) ताकि इसे output block में accessible बनाया जा सके
  • Comment को actual cowpy command से replace करें जो $args और ${prefix}.txt दोनों का उपयोग करता है

ध्यान दें कि यदि हमने पहले से COWPY process के लिए ext.args और ext.prefix configuration को modules.config file में जोड़ने का काम नहीं किया होता, तो हमें इसे अभी करना होता।

2.3.3. Stub block implement करना

Nextflow context में, एक stub block आपको एक lightweight, dummy script define करने की अनुमति देता है जिसका उपयोग actual command execute किए बिना pipeline logic के rapid prototyping और testing के लिए किया जाता है।

यदि यह रहस्यमय लगता है तो बहुत चिंता न करें; हम इसे completeness के लिए शामिल करते हैं लेकिन यदि आप इससे निपटना नहीं चाहते तो stub section को delete भी कर सकते हैं, क्योंकि यह पूरी तरह से optional है।

modules/local/cowpy/main.nf
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stub:
def args = task.ext.args ?: ''
prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"

"""
touch ${prefix}.txt

cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
"${task.process}":
    COWPY: \$(cowpy --version)
END_VERSIONS
"""
modules/local/cowpy/main.nf
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38
stub:
def args = task.ext.args ?: ''
def prefix = task.ext.prefix ?: "${meta.id}"

"""
echo $args

cat <<-END_VERSIONS > versions.yml
"${task.process}":
    COWPY: \$(cowpy --version)
END_VERSIONS
"""

मुख्य बदलाव:

  • Script block से match करने के लिए def prefix को सिर्फ prefix में बदलें
  • echo $args line हटाएं (जो सिर्फ template placeholder code था)
  • Stub एक खाली ${prefix}.txt file बनाता है जो script block के output से match करता है

यह आपको actual tool चलने का इंतज़ार किए बिना workflow logic और file handling test करने की अनुमति देता है।

एक बार जब आपने environment setup (section 2.2), inputs/outputs (section 2.3.1), script block (section 2.3.2), और stub block (section 2.3.3) पूरा कर लिया, तो module test के लिए तैयार है!

2.4. नया COWPY module लगाएं और pipeline चलाएं

COWPY module के इस नए version को आज़माने के लिए हमें बस hello.nf workflow file में import statement को नई file की ओर point करने के लिए switch करना होगा।

workflows/hello.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'
include { sayHello               } from '../modules/local/sayHello.nf'
include { convertToUpper         } from '../modules/local/convertToUpper.nf'
include { COWPY                  } from '../modules/local/cowpy/main.nf'
include { CAT_CAT                } from '../modules/nf-core/cat/cat/main'
modules/local/cowpy/main.nf
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/*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    IMPORT MODULES / SUBWORKFLOWS / FUNCTIONS
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
*/
include { paramsSummaryMap       } from 'plugin/nf-schema'
include { softwareVersionsToYAML } from '../subworkflows/nf-core/utils_nfcore_pipeline'
include { sayHello               } from '../modules/local/sayHello.nf'
include { convertToUpper         } from '../modules/local/convertToUpper.nf'
include { COWPY                  } from '../modules/local/cowpy.nf'
include { CAT_CAT                } from '../modules/nf-core/cat/cat/main'

इसे test करने के लिए pipeline चलाएं।

nextflow run . --outdir core-hello-results -profile test,docker --validate_params false
कमांड आउटपुट 
  N E X T F L O W   ~  version 25.04.3

Launching `./main.nf` [prickly_neumann] DSL2 - revision: b9e9b3b8de

Input/output options
  input                     : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/assets/greetings.csv
  outdir                    : core-hello-results

Institutional config options
  config_profile_name       : Test profile
  config_profile_description: Minimal test dataset to check pipeline function

Generic options
  validate_params           : false
  trace_report_suffix       : 2025-12-27_08-23-51

Core Nextflow options
  runName                   : prickly_neumann
  containerEngine           : docker
  launchDir                 : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  workDir                   : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/work
  projectDir                : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello
  userName                  : root
  profile                   : test,docker
  configFiles               : /workspaces/training/hello-nf-core/core-hello/nextflow.config

!! Only displaying parameters that differ from the pipeline defaults !!
------------------------------------------------------
executor >  local (8)
[e9/008ede] CORE_HELLO:HELLO:sayHello (3)       [100%] 3 of 3 ✔
[f0/d70cfe] CORE_HELLO:HELLO:convertToUpper (3) [100%] 3 of 3 ✔
[be/0ecc58] CORE_HELLO:HELLO:CAT_CAT (test)     [100%] 1 of 1 ✔
[11/8e082f] CORE_HELLO:HELLO:COWPY (test)       [100%] 1 of 1 ✔
-[core/hello] Pipeline completed successfully-

यह पहले जैसे ही results produce करता है।

सारांश

अब आप जानते हैं कि सब कुछ scratch से लिखने के बजाय templates का उपयोग करके efficiently modules बनाने के लिए built-in nf-core tooling का उपयोग कैसे करें।

आगे क्या है?

जानें कि nf-core में modules contribute करने के क्या लाभ हैं और इसमें शामिल मुख्य कदम और आवश्यकताएं क्या हैं।

3. nf-core में modules वापस contribute करना

nf-core/modules repository अच्छी तरह से tested, standardized modules के contributions का स्वागत करता है।

3.1. क्यों contribute करें?

nf-core में अपने modules contribute करने से:

  • आपके tools nf-co.re/modules पर modules catalog के माध्यम से पूरी nf-core community के लिए उपलब्ध होते हैं
  • निरंतर community maintenance और improvements सुनिश्चित होती है
  • Code review और automated testing के माध्यम से quality assurance मिलती है
  • आपके काम को visibility और recognition मिलती है

3.2. Contributor's checklist

nf-core में एक module contribute करने के लिए, आपको निम्नलिखित steps से गुज़रना होगा:

  1. जांचें कि क्या यह पहले से nf-co.re/modules पर मौजूद है
  2. nf-core/modules repository को fork करें
  3. Template generate करने के लिए nf-core modules create का उपयोग करें
  4. Module logic और tests भरें
  5. nf-core modules test tool/subtool से test करें
  6. nf-core modules lint tool/subtool से lint करें
  7. Pull request submit करें

विस्तृत निर्देशों के लिए, nf-core components tutorial देखें।

3.3. संसाधन

सारांश

अब आप जानते हैं कि nf-core modules कैसे बनाएं! आपने चार key patterns सीखे जो modules को portable और maintainable बनाते हैं:

  • Metadata tuples workflow के माध्यम से metadata propagate करते हैं
  • ext.args configuration के माध्यम से optional arguments handle करके module interfaces को simplify करता है
  • ext.prefix output file naming को standardize करता है
  • Centralized publishing publishDir के माध्यम से modules.config में configured, modules में hardcode किए जाने के बजाय

COWPY को step-by-step transform करके, आपने इन patterns की गहरी समझ विकसित की है, जो आपको nf-core modules के साथ काम करने, debug करने और बनाने के लिए तैयार करती है। Practice में, आप शुरू से ही इन patterns के साथ correctly structured modules generate करने के लिए nf-core modules create का उपयोग करेंगे।

अंत में, आपने सीखा कि nf-core community में modules कैसे contribute करें, दुनिया भर के researchers के लिए tools उपलब्ध कराते हुए निरंतर community maintenance से लाभ उठाएं।

आगे क्या है?

जब आप तैयार हों, तो अपने pipeline में schema-based input validation जोड़ने के लिए Part 5: Input validation पर जारी रखें।