Nextflow

Visão Geral

Nextflow é uma linguagem e um ambiente de execução de fluxos de trabalho para construir pipelines de dados reproduzíveis, portáteis e escaláveis. É dominante em bioinformática, mas funciona para qualquer computação com uso intensivo de dados. nf-core é uma comunidade que curadoria pipelines Nextflow de nível de produção, módulos reutilizáveis e as ferramentas nf-core sobre o Nextflow.

Ideias chave:

• Programação por fluxo de dados: pipelines são tarefas process conectadas por canais. Nextflow infere a ordem de execução e o paralelismo a partir das dependências de dados — não há um agendador explícito para escrever.
• Escreva uma vez, execute em qualquer lugar: o mesmo pipeline roda localmente, em HPC (SLURM, SGE, LSF, PBS) e na nuvem (AWS Batch, Google Batch, Azure Batch, Kubernetes) alterando a configuração/perfis, não o código.
• Reprodutibilidade: ambientes de software fixados e revisões de pipeline, entradas/referências imutáveis, parâmetros e sementes registradas. -resume é um cache computacional, não validação científica. Conda é um gerenciador de ambiente; Wave resolve/constrói imagens em vez de executá-las.
• DSL2 é a sintaxe moderna e obrigatória: definições modulares de process/workflow/include.

Esta habilidade abrange tanto a execução de pipelines existentes quanto o desenvolvimento dos seus próprios (linguagem Nextflow + convenções nf-core, testes com nf-test, configuração e implantação).

Quando Usar Esta Habilidade

Use esta habilidade quando o usuário quiser:

• Executar um pipeline nf-core ou Nextflow personalizado, ou depurar uma execução falha/retomada.
• Escrever ou modificar scripts .nf, nextflow.config, perfis ou nextflow_schema.json.
• Criar ou testar módulos/subfluxos no estilo nf-core (main.nf, meta.yml, tests/, nf-test).
• Configurar executores, contêineres ou recursos; escalar para HPC ou nuvem.
• Implementar um fluxo de trabalho científico em Nextflow ou adaptar um pipeline nf-core existente.
• Entender processos, canais, operadores, take/emit, publishDir, ext.args, mapas meta.

Configuração

Esta revisão visa Nextflow 26.04.6 estável, nf-core tools 4.1.0 e nf-test 0.9.5. Nextflow precisa de Bash 3.2+ e Java 17–26; verifique java -version (um lançador no PATH não prova que um ambiente de execução está instalado). O analisador estrito é o padrão em 26.04. Veja as notas de lançamento e o guia de migração 26.04. A documentação estável e de ponta podem diferir; não use um recurso de pré-visualização sem sua versão/flag.

# Install Nextflow (self-installing launcher)
export NXF_VER=26.04.6
curl -fsSL https://get.nextflow.io -o install-nextflow.sh
# Review the installer before executing it.
bash < install-nextflow.sh
mkdir -p "$HOME/.local/bin"
mv nextflow "$HOME/.local/bin/"
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
nextflow info                                # verify

# Alternative (illustrative; confirm package availability and Java compatibility)
conda create -n nf -c conda-forge -c bioconda nextflow=26.04.6 nf-core=4.1.0

# nf-core tools (Python) for creating/linting/running nf-core assets
uv tool install "nf-core==4.1.0"
nf-core --version

Fixe o motor para reprodutibilidade: export NXF_VER=26.04.6; verifique a restrição do motor da release do pipeline selecionado antes de atualizar. Use a versão de ponta apenas para um recurso necessário e explicitamente testado. Para ambientes isolados/HPC, veja references/running-pipelines.md (modo offline) e references/configuration.md.

Dois Modos de Trabalho

Decida em qual caminho o usuário está — isso muda tudo:

Início Rápido

Executar um pipeline nf-core

Use o pequeno perfil test da release selecionada primeiro, após verificar seus requisitos de recursos/download. Um teste de fumaça bem-sucedido verifica a configuração e os dados de teste, não a precisão científica ou a capacidade em escala total. Os exemplos de RNA-seq a seguir são ilustrativos; nenhum pipeline biológico ou contêiner foi executado nesta revisão.

# 1. Confirme se a configuração funciona (baixa o pipeline + dados de teste minúsculos)
nextflow run nf-core/rnaseq -r 3.27.0 -profile test,docker --outdir test_results


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