wdl如何调用docker

WDL如何调用Docker：使用Docker运行任务、定义Docker镜像、指定输入输出文件。在实际操作中，定义Docker镜像是最重要的。你需要在WDL文件中明确指定要使用的Docker镜像，确保任务在预期的环境中运行。

一、使用Docker运行任务

在WDL中，Docker的使用可以帮助你确保任务在一个一致的、可复现的环境中运行。这对复杂的生物信息学流程尤其重要，因为它们依赖于特定的软件版本和依赖关系。通过使用Docker，你可以将这些依赖关系封装在一个独立的容器中，确保每次运行任务时都能获得相同的结果。

WDL使用Docker的基本方式是通过在任务定义中指定Docker镜像。例如：

task exampleTask {
  input {
    String input_file
  }
  command {
    docker run -v ${input_file}:/data/input_file my_docker_image:latest
  }
  runtime {
    docker: "my_docker_image:latest"
  }
}

在这个例子中，my_docker_image:latest 是我们指定的Docker镜像。这个镜像将被用于运行任务中的命令部分。通过这种方式，我们可以确保任务在指定的Docker环境中运行，而不受主机环境的影响。

二、定义Docker镜像

定义Docker镜像是使用Docker运行WDL任务的核心步骤。你可以在任务的runtime部分指定Docker镜像。这个镜像可以是你自己构建的，也可以是从Docker Hub或其他Docker注册中心获取的。

例如，如果你的任务依赖于特定的生物信息学工具，你可以创建一个包含这些工具的Docker镜像，并在任务中指定：

task bioTask {
  input {
    File input_bam
  }
  command {
    samtools sort -o sorted.bam ${input_bam}
  }
  runtime {
    docker: "biocontainers/samtools:v1.9-4-deb_cv1"
  }
}

在这个例子中，我们使用了biocontainers/samtools:v1.9-4-deb_cv1这个Docker镜像，其中包含了我们需要的samtools工具。通过这种方式，我们可以确保任务在一个包含所有必要依赖关系的环境中运行。

三、指定输入输出文件

在WDL中使用Docker时，指定输入输出文件是确保任务正确执行的关键。你需要在任务定义中清楚地指定输入文件的位置，并确保这些文件被正确挂载到Docker容器中。同样，你还需要指定输出文件的位置，以便后续任务可以使用这些输出。

例如：

task ioTask {
  input {
    File input_fasta
  }
  command {
    docker run -v ${input_fasta}:/data/input.fasta my_docker_image:latest 
      bash -c "some_tool /data/input.fasta > /data/output.txt"
  }
  output {
    File output_txt = "output.txt"
  }
  runtime {
    docker: "my_docker_image:latest"
  }
}

在这个例子中，我们将输入文件input_fasta挂载到Docker容器中的/data/input.fasta，并将生成的输出文件output.txt指定为任务的输出文件。通过这种方式，我们可以确保输入输出文件在Docker容器中被正确处理。

四、在WDL中使用Docker的最佳实践

在实际工作中，使用Docker运行WDL任务有一些最佳实践可以帮助你更好地管理和运行任务。

1、版本控制

始终使用特定的Docker镜像版本，而不是latest标签。这可以确保任务在每次运行时使用相同的环境，避免由于镜像更新导致的不可预见的问题。例如：

runtime {
  docker: "my_docker_image:v1.0.0"
}

2、镜像优化

尽量使用小而优化的Docker镜像。这不仅可以减少镜像的下载和启动时间，还可以提高任务的运行效率。例如，如果你的任务只需要samtools，可以使用一个只包含samtools的最小镜像，而不是一个包含大量不必要工具的大镜像。

3、安全性

确保你的Docker镜像是安全的，并且不包含任何恶意软件。建议从可信的源获取镜像，或者自己构建并验证镜像的安全性。

# Example Dockerfile FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update && apt-get install -y samtools

通过遵循这些最佳实践，你可以更好地管理和运行使用Docker的WDL任务，确保它们在一个一致、安全、高效的环境中执行。

五、结合项目管理系统

在实际项目中，任务的管理和执行通常需要一个高效的项目管理系统。推荐两个系统：研发项目管理系统PingCode和通用项目协作软件Worktile。这两个系统可以帮助你更好地组织和管理使用WDL和Docker的任务。

1、PingCode

PingCode是一个专为研发项目设计的管理系统，提供了丰富的功能来支持任务管理、版本控制和协作。通过PingCode，你可以轻松地跟踪任务的进展，管理依赖关系，并确保项目按计划进行。

例如，你可以在PingCode中创建一个任务，指定使用特定的Docker镜像和WDL文件，然后跟踪任务的执行情况和结果。这可以帮助你更好地管理复杂的生物信息学流程。

2、Worktile

Worktile是一个通用的项目协作软件，适用于各种类型的项目管理。它提供了任务管理、团队协作和文档管理等功能，可以帮助你更好地组织和管理项目。

通过Worktile，你可以创建任务列表，分配任务给团队成员，并跟踪任务的进展。你还可以使用Worktile的文档管理功能来存储和共享WDL文件和Docker镜像的相关信息，确保团队成员可以方便地访问和使用这些资源。

六、实际案例分析

为了更好地理解如何在WDL中使用Docker，下面我们通过一个实际案例来详细分析整个过程。

1、案例背景

假设我们有一个生物信息学项目，需要对一组基因组数据进行比对和变异检测。我们将使用Docker来确保任务在一致的环境中运行，并使用WDL来定义任务的执行流程。

2、准备工作

首先，我们需要准备所需的Docker镜像。假设我们需要使用bwa和gatk工具，我们可以创建一个包含这些工具的Docker镜像：

FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update && apt-get install -y bwa gatk

我们将这个Docker镜像命名为bio_tools:v1.0.0。

3、定义WDL文件

接下来，我们定义WDL文件，描述任务的输入、输出和执行步骤：

workflow genomeAnalysis {
  input {
    File input_fastq
    File reference_genome
  }
  call bwaAlign {
    input:
      input_fastq = input_fastq,
      reference_genome = reference_genome
  }
  call gatkVariantCalling {
    input:
      aligned_bam = bwaAlign.output_bam,
      reference_genome = reference_genome
  }
  output {
    File vcf = gatkVariantCalling.output_vcf
  }
}
task bwaAlign {
  input {
    File input_fastq
    File reference_genome
  }
  command {
    bwa mem ${reference_genome} ${input_fastq} > aligned.bam
  }
  output {
    File output_bam = "aligned.bam"
  }
  runtime {
    docker: "bio_tools:v1.0.0"
  }
}
task gatkVariantCalling {
  input {
    File aligned_bam
    File reference_genome
  }
  command {
    gatk HaplotypeCaller -R ${reference_genome} -I ${aligned_bam} -O output.vcf
  }
  output {
    File output_vcf = "output.vcf"
  }
  runtime {
    docker: "bio_tools:v1.0.0"
  }
}

在这个WDL文件中，我们定义了两个任务：bwaAlign和gatkVariantCalling，并在每个任务的runtime部分指定了Docker镜像bio_tools:v1.0.0。

4、运行WDL任务

最后，我们可以使用一个WDL执行引擎（如Cromwell）来运行这个WDL文件：

java -jar cromwell.jar run genomeAnalysis.wdl -i inputs.json

其中inputs.json文件包含了任务的输入参数：

{ "genomeAnalysis.input_fastq": "path/to/input.fastq", "genomeAnalysis.reference_genome": "path/to/reference.fasta" }

通过这种方式，我们可以确保任务在一个一致的Docker环境中执行，并获得可复现的结果。

七、总结

通过本文的介绍，我们详细讲解了如何在WDL中使用Docker，包括使用Docker运行任务、定义Docker镜像和指定输入输出文件等方面。我们还介绍了在实际项目中结合项目管理系统PingCode和Worktile的最佳实践。希望这些内容能帮助你更好地管理和执行使用WDL和Docker的生物信息学任务。