3. Introduction¶

3.1 Concepts de base¶

Nextflow est un moteur d'orchestration de workflow et un langage de domaine spécifique (DSL) qui facilite la redaction dun workflow informatiques à forte intensité de données.

Il est conçu autour de l'idée que la plateforme Linux est la lingua franca de la science des données. Linux fournit de nombreux outils de ligne de commande et de script simples mais puissants qui, lorsqu'ils sont combinés, facilitent les manipulations de données complexes.

Nextflow étend cette approche en ajoutant la possibilité de définir des interactions complexes entre les programmes et un environnement de calcul parallèle de haut niveau, basé sur le modèle de programmation par flux de données. Les principales caractéristiques de Nextflow sont les suivantes:

• Portabilité et reproductibilité du workflow
• la scalabilité de la parallélisation et du déploiement
• Intégration des outils, systèmes et normes industrielles existants

3.1.1 Processus et canaux¶

En pratique, un workflow Nextflow est constitué par l'assemblage de différents processus. Chaque processus peut être écrit dans n'importe quel langage de script qui peut être exécuté par la plateforme Linux (Bash, Perl, Ruby, Python, etc.).

Les processus sont exécutés indépendamment et sont isolés les uns des autres, c'est-à-dire qu'ils ne partagent pas d'état commun (redigeable). Ils ne peuvent communiquer que par l'intermédiaire de files d'attente asynchrones FIFO (first-in, first-out), appelées canaux.

Tout processus peut définir un ou plusieurs canaux comme 'input' et 'output'. L'interaction entre ces processus, et finalement le flux d'exécution du workflow lui-même, est implicitement définie par ces déclarations input et output.

3.1.2 Abstraction d'exécution¶

Alors qu'un processus définit quelle commande ou script doit être exécuté, l'exécuteur détermine comment ce script est exécuté sur la plateforme cible.

Sauf indication contraire, les processus sont exécutés sur l'ordinateur local. L'exécuteur local est très utile pour le développement et les tests de workflows, mais pour les workflows de calcul réels, une plateforme de calcul haute performance (HPC) ou une plateforme cloud est souvent nécessaire.

En d'autres termes, Nextflow fournit une abstraction entre la logique fonctionnelle du workflow et le système d'exécution sous-jacent (ou runtime). Ainsi, il est possible d'écrire un workflow qui s'exécute de manière transparente sur votre ordinateur, un cluster ou le cloud, sans être modifié. Il vous suffit de définir la plateforme d'exécution cible dans le fichier de configuration.

3.1.3 Langage de script¶

Nextflow met en œuvre un DSL déclaratif qui simplifie l'écriture de workflows d'analyse de données complexes en tant qu'extension d'un langage de programmation général.

Cette approche rend Nextflow flexible - il offre les avantages d'un DSL concis pour le traitement des cas d'utilisation récurrents avec facilité et la flexibilité et la puissance d'un langage de programmation polyvalent pour traiter les cas d'angle dans le même environnement informatique. Cela serait difficile à mettre en œuvre en utilisant une approche purement déclarative.

En termes pratiques, le script Nextflow est une extension du [langage de programmation Groovy] (https://groovy-lang.org/) qui, à son tour, est un super-ensemble du langage de programmation Java. Groovy peut être considéré comme "Python pour Java", en ce sens qu'il simplifie l'écriture du code et qu'il est plus accessible.

3.2 Votre premier script¶

Ici vous allez exécuter votre premier script Nextflow (hello.nf), que nous allons parcourir ligne par ligne.

Dans cet exemple, le script prend une chaîne d'entrée (un paramètre appelé params.greeting) et la divise en morceaux de six caractères dans le premier processus. Le deuxième processus convertit ensuite les caractères en majuscules. Le résultat est finalement affiché à l'écran.

3.2.1 Code Nextflow¶

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#!/usr/bin/env nextflow

params.greeting = 'Hello world!' 
greeting_ch = Channel.of(params.greeting) 

process SPLITLETTERS { 
    input: 
    val x 

    output: 
    path 'chunk_*' 

    script: 
    """
    printf '$x' | split -b 6 - chunk_
    """
} 

process CONVERTTOUPPER { 
    input: 
    path y 

    output: 
    stdout 

    script: 
    """
    cat $y | tr '[a-z]' '[A-Z]'
    """
} 

workflow { 
    letters_ch = SPLITLETTERS(greeting_ch) 
    results_ch = CONVERTTOUPPER(letters_ch.flatten()) 
    results_ch.view { it } 
} 

L'utilisation de l'opérateur .flatten() ici permet de diviser les deux fichiers en deux éléments distincts qui seront traités par le processus suivant (sinon, ils seraient traités comme un seul élément).

3.2.2 Dans la pratique¶

Copiez maintenant l'exemple ci-dessus dans votre éditeur de texte favori et enregistrez-le dans un fichier nommé hello.nf.

Exécutez le script en entrant la commande suivante dans votre terminal :

nextflow run hello.nf

Le résultat ressemblera au texte ci-dessous :

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N E X T F L O W  ~  version 23.04.1
Launching `hello.nf` [cheeky_keller] DSL2 - revision: 197a0e289a
executor >  local (3)
[31/52c31e] process > SPLITLETTERS (1)   [100%] 1 of 1 ✔
[37/b9332f] process > CONVERTTOUPPER (2) [100%] 2 of 2 ✔
HELLO
WORLD!

La sortie standard affiche (ligne par ligne) :

1. La version de Nextflow qui a été exécutée.
2. Les noms du script et de la version.
3. L'exécuteur utilisé (dans le cas ci-dessus : local).
4. Le premier processus est exécuté une fois, ce qui signifie qu'il y a une tâche. La ligne commence par une valeur hexadécimale unique (voir TIP ci-dessous), et se termine par le pourcentage et d'autres informations sur l'achèvement de la tâche.
5. Le deuxième processus est exécuté deux fois (une fois pour chunk_aa et une fois pour chunk_ab), ce qui signifie qu'il y a deux tâches.
6. La chaîne de résultats de stdout est imprimée.

Il faut noter que le processus CONVERTTOUPPER est exécuté en parallèle, donc il n'y a aucune garantie que l'instance qui traite le premier split (le chunk Hello ') sera exécutée avant celle qui traite le second split (le chunk 'world!).

Il se peut donc que le résultat final soit imprimé dans un ordre différent :

WORLD!
HELLO

3.3 Modifier et reprendre¶

Nextflow garde la trace de tous les processus exécutés dans votre workflow. Si vous modifiez certaines parties de votre script, seuls les processus modifiés seront ré-exécutés. L'exécution des processus qui n'ont pas été modifiés sera ignorée et le résultat mis en cache sera utilisé à la place.

Cela permet de tester ou de modifier une partie de votre flux de travail sans avoir à le réexécuter depuis le début.

Pour les besoins de ce tutoriel, modifiez le processus CONVERTTOUPPER de l'exemple précédent, en remplaçant le script du processus par la chaîne rev $y, de façon à ce que le processus ressemble à ceci :

process CONVERTTOUPPER {
    input:
    path y

    output:
    stdout

    script:
    """
    rev $y
    """
}

Enregistrez ensuite le fichier sous le même nom et exécutez-le en ajoutant l'option -resume à la ligne de commande :

$ nextflow run hello.nf -resume

N E X T F L O W  ~  version 23.04.1
Launching `hello.nf` [zen_colden] DSL2 - revision: 0676c711e8
executor >  local (2)
[31/52c31e] process > SPLITLETTERS (1)   [100%] 1 of 1, cached: 1 ✔
[0f/8175a7] process > CONVERTTOUPPER (1) [100%] 2 of 2 ✔
!dlrow
 olleH

Vous verrez que l'exécution du processus SPLITLETTERS est ignorée (l'ID de la tâche est le même que dans la première sortie) — ses résultats sont récupérés dans le cache. Le second processus est exécuté comme prévu, imprimant les chaînes inversées.

3.4 Paramètres du workflow¶

Les paramètres de workflow sont simplement déclarés en ajoutant le préfixe params au nom d'une variable, séparé par un caractère point. Leur valeur peut être spécifiée sur la ligne de commande en faisant précéder le nom du paramètre d'un double tiret, c'est-à-dire --paramName.

Essayons maintenant d'exécuter l'exemple précédent en spécifiant un paramètre de chaîne d'entrée différent, comme indiqué ci-dessous :

nextflow run hello.nf --greeting 'Bonjour le monde!'

La chaîne spécifiée sur la ligne de commande remplacera la valeur par défaut du paramètre. La sortie ressemblera à ceci :

N E X T F L O W  ~  version 23.04.1
Launching `hello.nf` [goofy_kare] DSL2 - revision: 0676c711e8
executor >  local (4)
[8b/7c7d13] process > SPLITLETTERS (1)   [100%] 1 of 1 ✔
[58/3b2df0] process > CONVERTTOUPPER (3) [100%] 3 of 3 ✔
uojnoB
m el r
!edno

3.4.1 Au format DAG¶

Pour mieux comprendre comment Nextflow traite les données dans ce workflow, voici une figure de type DAG pour visualiser toutes les inputs, outputs, canaux et processes :