Infer and visualize copy number from high-throughput DNA sequencing data.
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45 Zeilen
1.3KB

  1. task batch {
  2. String sample_id
  3. Array[File] tumor_bam
  4. Array[File] tumor_bai
  5. Array[File] normal_bam
  6. Array[File] normal_bai
  7. File bed
  8. File faidx
  9. File fasta
  10. File ref_flat
  11. File access_bed
  12. String docker
  13. String cluster_config
  14. String disk_size
  15. command <<<
  16. set -o pipefail
  17. set -e
  18. mkdir -p /cromwell_root/tmp/cnvkit
  19. cp ${sep=' ' normal_bai} /cromwell_root/tmp/cnvkit
  20. cp ${sep=' ' tumor_bai} /cromwell_root/tmp/cnvkit
  21. cp ${fasta} /cromwell_root/tmp/cnvkit/hg38.fa
  22. cp ${faidx} /cromwell_root/tmp/cnvkit/hg38.fai
  23. cd /cromwell_root/tmp/cnvkit
  24. mkdir results
  25. cnvkit.py batch ${sep=' ' tumor_bam} --normal ${sep=' ' normal_bam} \
  26. --targets ${bed} --annotate ${ref_flat} \
  27. --fasta hg38.fa --access ${access_bed} \
  28. --output-reference ${sample_id}.reference.cnn --output-dir /cromwell_root/tmp/cnvkit/results/ \
  29. --diagram --scatter
  30. >>>
  31. runtime {
  32. docker: docker
  33. cluster: cluster_config
  34. systemDisk: "cloud_ssd 40"
  35. dataDisk: "cloud_ssd " + disk_size + " /cromwell_root/"
  36. }
  37. output {
  38. File reference_cnn = "${sample_id}.reference.cnn"
  39. Array[File] results = glob("/cromwell_root/tmp/cnvkit/results/*")
  40. }
  41. }