研究用公開α版の導入

解析用データと環境設定ファイルを準備する

解析を開始する前に、利用者または環境管理者が、必要なコンテナ、参照データ、インデックス、環境設定ファイルを準備する必要があります。ベンダー規約への同意、コンテナレジストリへのログイン、コンテナや参照データのダウンロードは自動では行われません。利用者自身で事前に準備・確認してください。

検証済みの構成

OSWSLを介さずに動作するUbuntu 24.04.4 LTS
GPUNVIDIA GeForce RTX 3090、24 GiB VRAM、互換性のあるドライバー
メモリ128 GBの物理RAM
解析中の保存先十分な空き容量を確保したローカルの高速ストレージ（ext4 SSD）。低速なHDDやネットワークストレージは、Nextflowの作業ディレクトリには使用しないでください。
コンテナ実行環境Docker EngineとNVIDIA Container Toolkit
ワークフロー実行環境Java 17以降とNextflow 25.04.3
アプリケーションPython 3.11以降とHarako-GPU v0.1.0-alpha.1
アラインメント用イメージ出所、バージョン、実行時イメージIDが確認されたParabricks 4.6.0-1
参照データ固定したGRCh38.p14 / GENCODE 49参照パック、STAR 2.7.2aインデックス、選択したSalmon 2.5.1および／または1.10.3インデックス
環境プロファイル環境管理者が作成した動作確認用の環境設定ファイルと、対応する検証レポートが必要です。参照バックエンドを選ぶ場合は、指定されたプラグインとコンテナイメージも確認します。

リリースを取得する

v0.1.0-alpha.1のwheelとソースディストリビューションは、GitHub Releasesから取得できます。

v0.1.0-alpha.1をダウンロード

これらにはHarako-GPU本体のみが含まれます。Parabricks、コンテナイメージ、参照配列、アノテーション、STAR／Salmonインデックスは別途準備してください。

GitHubリポジトリをクローンして導入する

ソースコードから直接導入する場合は、次の手順を使用します。

git clone https://github.com/do-shima/Harako-GPU.git
cd Harako-GPU
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e .
harako-gpu --version
harako-gpu doctor --json
harako-gpu ui --no-browser

解析用コンテナと参照データを準備する

  1. 公式ドキュメントに従って、Docker EngineとNVIDIA Container Toolkitを導入します。
  2. 公式のNVIDIA NGCからParabricks 4.6.0-1を取得します。NVIDIAの利用規約は利用者自身で事前に確認し、必要な手続きを行ってください。
  3. 必要な公開タスク用コンテナイメージを、指定された識別情報とともに準備します。Runの準備時に各イメージを検証し、不足があれば開始前に停止します。イメージを自動的に取得することはありません。
  4. 固定した参照パックとバージョン別インデックスをGitリポジトリの外へ配置します。
  5. 環境管理者が作成した動作確認用の環境設定ファイルを<runtime-root>/host-profiles/ubuntu_native_rtx3090_ram128_v1.jsonへコピーします。このファイルは解析計画の作成時には生成・変更されません。
  6. harako-gpu doctor --jsonを実行して利用可能な機能を確認し、RNA-seq解析を開始する前に解析計画の内容を確認します。

このリポジトリにはParabricks、参照データ、インデックス、プラグインバイナリー、コンテナアーカイブ、FASTQ、BAMを含めていません。それぞれに個別のライセンスや利用条件が適用されます。

未検証または非対応の構成

未検証の環境

他のUbuntuリリース、RTXモデル、RAM容量、ドライバーバージョン、ストレージ構成、カスタム参照配列を使用する場合は、別途、事前の動作検証が必要です。ハードウェアを検出しただけでは、RNA-seq解析を開始できません。

現在の検証済み構成では非対応

固定した64 GBのWindows/WSL環境でのERR188044全リードを用いたBAM生成、CPU STAR、macOSは非対応です。また、NTFS、fuseblk、SMB、CIFS、NFS、/mnt/c、/mnt/d、安全性を確認できないパスを解析中の保存先には使用できません。