Próximos Pasos - Transcripción¶
Traducción asistida por IA - más información y sugerencias
Notas importantes
Esta página muestra únicamente la transcripción. Para instrucciones paso a paso completas, regrese al material del curso.
Bienvenida¶
Felicidades, lo ha logrado. Ha completado el primer curso de entrenamiento de Nextflow, llamado Hello Nextflow.
Bien hecho. Gracias por perseverar y realmente apreciamos el tiempo y esfuerzo que ha dedicado a aprender Nextflow, y esperamos sinceramente que sea útil para su trabajo.
Próximos Pasos¶
Para los próximos pasos, esté atento al portal de entrenamiento: training.nextflow.io. Estamos subiendo nuevo material de curso todo el tiempo y también lo estamos actualizando. Así que podría encontrar entrenamiento más avanzado, o entrenamiento que sea específico para un campo de investigación que le interese.
Específicamente, consulte la página de Nextflow for Science. Esta tiene una serie de cursos cortos que son independientes, y extienden lo que ha aprendido en Hello Nextflow a casos de uso específicos.
Hay uno para Genómica y también uno para RNA-seq. Esperamos traer más pronto.
Side Quests¶
Hay muchas cosas de las que podríamos haber hablado en Hello Nextflow, que habrían sido demasiado detalle. Algunas de estas cosas las estamos poniendo en Side Quests, que son cursos cortos sobre temas específicos.
También están los cursos más grandes de entrenamiento fundamental y entrenamiento avanzado, que pueden incluir contenido que le resulte interesante.
nf-core¶
Se ha mencionado una o dos veces en este curso, pero definitivamente consulte el proyecto nf-core. Hay más de cien pipelines allí para diferentes tipos de datos, así que es completamente posible que no necesite construir su propio pipeline.
También hay casi mil quinientos módulos de procesos donde, si usa las herramientas de desarrollo de nf-core, puede crear un pipeline e importar esos módulos en cuestión de segundos.
Seqera Platform¶
Por último, una rápida mención para Seqera Platform. Esta es sin duda la mejor manera de ejecutar Nextflow en la práctica, es una plataforma basada en la nube, pero usted conecta su propia infraestructura de cómputo, ya sea su propia cuenta en la nube en AWS, Google Batch, o Azure, o incluso su propio HPC. El nivel gratuito está disponible para todos, y si es académico, puede aplicar a nuestro programa académico para acceso gratuito a nivel profesional.
Seqera Platform va más allá de ser solo una interfaz gráfica para lanzar y monitorear flujos de trabajo. También hay herramientas adicionales como Data Studios para ejecutar sesiones interactivas, y herramientas fundamentales como Fusion, que proporciona acceso más rápido y económico a datos en la nube.
Soporte y eventos¶
Recuerde, si alguna vez tiene algún problema, simplemente vaya a community.seqera.io. Nuestro foro allí es realmente activo, la comunidad de Nextflow es súper fuerte y casi siempre hay personas disponibles listas para ayudar, ya sea para entrenamiento o cualquier cosa relacionada con su uso diario de Nextflow.
Y por supuesto, un gran próximo paso es unirse a uno de nuestros eventos de la comunidad, ya sea un hackathon de nf-core o uno de los eventos de Nextflow Summit. Son muy divertidos, y sería muy agradable conocerle allí y conversar sobre para qué está usando Nextflow.
Agradecimientos¶
Me gustaría dar un enorme agradecimiento a todos los que han estado involucrados en escribir este material de entrenamiento. Yo lo he estado presentando, pero realmente todo el trabajo duro lo ha hecho el equipo de entrenamiento en Seqera. Específicamente Geraldine, quien ha puesto una enorme cantidad de trabajo en reescribir este material.
También, Marcel, Ken, Adam, John, otros del equipo de desarrollo científico y otros en la comunidad.
Encuesta de retroalimentación¶
Ahora que ha terminado el curso, nos encantaría saber qué le pareció. En training.nextflow.io, encontrará una encuesta de retroalimentación debajo de la sección de Hello Nextflow.
Solo hay cuatro preguntas pero es realmente importante para nosotros. Si nada más, nos dice aproximadamente cuántas personas están haciendo el entrenamiento. También nos dice si le gustó y si tiene alguna sugerencia, por favor déjela al final. Leemos cada envío.
Si detecta algún error, todo es de código abierto en GitHub, así que puede crear un issue o hacer un pull request o dejarnos un mensaje en el foro. Nos encantaría saber qué le pareció y cómo podríamos mejorarlo. Gracias de nuevo. Esperamos verle pronto.