Genomics in the Cloud : Using Docker, Gatk, and Wdl in Terra
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Mai 2020, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Data in the genomics field is booming. In just a few years, organizations such as the National Institutes of Health (NIH) will host 50+ petabytesor over 50 million gigabytesof genomic data, and they're turning to cloud infrastructure to make that data available to the research community. How do you adapt analysis tools and protocols to access and analyze that volume of data in the cloud With this practical book, researchers will learn how to work with genomics algorithms using open source tools including the Genome Analysis Toolkit (GATK), Docker, WDL, and Terra. Geraldine Van der Auwera, longtime custodian of the GATK user community, and Brian O'Connor of the UC Santa Cruz Genomics Institute, guide you through the process. You'll learn by working with real data and genomics algorithms from the field.This book covers:- Essential genomics and computing technology background- Basic cloud computing operations- Getting started with GATK, plus three major GATK Best Practices pipelines- Automating analysis with scripted workflows using WDL and Cromwell- Scaling up workflow execution in the cloud, including parallelization and cost optimization- Interactive analysis in the cloud using Jupyter not Elektronisches Buch- Secure collaboration and computational reproducibility using Terra.…
N° de ref. del artículo 9781491975190
- Título
- Genomics in the Cloud : Using Docker, Gatk, and Wdl in Terra
- Autor
- Brian D O'Connor
- Editorial
- O'reilly Media Mai 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1491975199
- ISBN 13
- 9781491975190
- Peso del artículo
- 842 gramos
- Dimensiones
- 233x177x28 mm
Data in the genomics field is booming. In just a few years, organizations such as the National Institutes of Health (NIH) will host 50+ petabytesâ or over 50 million gigabytesâ of genomic data, and theyâ re turning to cloud infrastructure to make that data available to the research community. How do you adapt analysis tools and protocols to access and analyze that volume of data in the cloud?
With this practical book, researchers will learn how to work with genomics algorithms using open source tools including the Genome Analysis Toolkit (GATK), Docker, WDL, and Terra. Geraldine Van der Auwera, longtime custodian of the GATK user community, and Brian Oâ Connor of the UC Santa Cruz Genomics Institute, guide you through the process. Youâ ll learn by working with real data and genomics algorithms from the field.
This book covers:
- Essential genomics and computing technology background
- Basic cloud computing operations
- Getting started with GATK, plus three major GATK Best Practices pipelines
- Automating analysis with scripted workflows using WDL and Cromwell
- Scaling up workflow execution in the cloud, including parallelization and cost optimization
- Interactive analysis in the cloud using Jupyter notebooks
- Secure collaboration and computational reproducibility using Terra
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. Brian O'Connor is the Director of the Computational Genomics Platform at the University of California Santa Cruz (UCSC) Genomics Institute. There, he focuses on the development and deployment of large-scale, cloud-based systems for analyzing genomic data. These include the NHGRI AnVIL and NHLBI Bio Data Catalyst platforms as well as the Dockstore site for workflow and tool sharing. Brian is active in standards efforts and is the cochair of the Global Alliance for Genomics and Health Cloud Work Stream where he works on API standards for cloud interoperability. Brian joined UCSC from the Ontario Institute for Cancer Research where his previous projects included leading the technical implementation of worldwide, cloud-based analysis systems for the PanCancer Analysis of Whole Genomes project, creating the Dockstore, and managing a successful rebuild of the International Cancer Genome Consortium's Data Portal.
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