pacsomatic

Was macht pacsomatic?

Übersicht

Dieser Skill bietet einen reproduzierbaren Ausführungsworkflow für nf-core/pacsomatic, der auf einem einzigen Helfer-Einstiegspunkt basiert, der die Validierung, Artefaktgenerierung und optionale Ausführung übernimmt.

Primärer Einstiegspunkt:

• scripts/run_pacsomatic.py

Das Hilfsskript:

• validiert erforderliche IDs, Dateien, Referenzmodus und Laufzeitvoraussetzungen
• erstellt ein pacsomatic-kompatibles Samplesheet (patient,sample,status,bam,pbi)
• generiert eine Parameter-YAML und ein Startskript für reproduzierbare Wiederholungsläufe
• unterstützt Dry-Run-Validierung und Run/Submit-Ausführungspfade

Verwenden Sie diesen Skill als Standardpfad für pacsomatic-Operationen. Umgehen Sie ihn nicht mit manuell zusammengestellten nextflow run nf-core/pacsomatic-Befehlen, es sei denn, der Benutzer fordert explizit die manuelle Befehlserstellung an.

Wann dieser Skill verwendet werden sollte

Rufen Sie diesen Skill auf, wenn der Benutzer Folgendes verlangt:

• Durchführung einer Matched-Tumor-Normal-Analyse ab BAM-Dateien
• Erstellung oder Korrektur eines pacsomatic-Samplesheets und der Start-Artefakte
• lokale Ausführung oder Einreichung an Scheduler (LSF/Slurm/PBS/SGE)
• Durchführung einer Dry-Run-Validierung vor der Ausführung
• Fehlerbehebung bei Startfehlern oder Zusammenfassung von Run-Ergebnissen

Verwenden Sie diesen Skill nicht für:

• tiefgehende biologische Interpretation jenseits von Run-Level-Plausibilitätsprüfungen
• Bearbeitung von Pipeline-Interna, es sei denn, dies wird explizit angefordert

Typische Auslösephrasen:

• "führe nf-core/pacsomatic für dieses Tumor-Normal-Paar aus"
• "erstelle pacsomatic-Samplesheet und Startskript"
• "mach zuerst einen Dry Run und sag mir, was fehlt"
• "reiche pacsomatic an slurm/lsf ein und gib die Job-ID zurück"
• "warum ist die pacsomatic-Einreichung fehlgeschlagen"

Routing- und Ausführungsregeln

1. Sammeln Sie immer zuerst die erforderlichen Run-Eingaben.
2. Leiten Sie immer über scripts/run_pacsomatic.py für Validierung und Artefaktgenerierung.
3. Verwenden Sie standardmäßig --dry-run, wenn der Benutzer nur Prüfungen/Validierung wünscht.
4. Verwenden Sie --run nur, wenn der Benutzer die Ausführung/Einreichung wünscht.
5. Fügen Sie für Scheduler-Modi ausführungsspezifische Ressourcenargumente hinzu und geben Sie die erkannte Job-ID zurück, wenn verfügbar.
6. Melden Sie bei Ausführungsfehlern den ersten Fehlerpunkt und das nächste Ziel für die Fehlerbehebung (.nextflow.log, pipeline_info, fehlgeschlagene Task-Logs).

Erforderliche Eingaben

Erforderlich:

• Tumor-BAM-Pfad
• Normal-BAM-Pfad
• Patienten-ID
• Tumor-Proben-ID
• Normal-Proben-ID
• Ausgabeverzeichnis
• genau ein Referenzmodus: --fasta oder --genome

Optional:

• Profil, Ressourcen, Scheduler-Konto/Warteschlange
• Pipeline-Version (-r)
• Parameter-Datei, Resume/Report/DAG-Flags
• --dry-run und/oder --run

Arbeitsablauf

1. Identität und Eingabebeschränkungen validieren.
2. Erforderliche lokale Pfade validieren (BAM, optionales PBI, optionales FASTA).
3. Laufzeit- und Abhängigkeitsprüfungen durchführen.
4. Samplesheet und generierte Parameter-YAML erstellen.
5. Startskript für den ausgewählten Executor generieren.
6. Wenn --dry-run und nicht --run, nach der Artefaktgenerierung anhalten.
7. Wenn --run, lokal ausführen oder an Scheduler übergeben.
8. Befehl/Skript-Pfad, Validierungsstatus und Job-ID (falls erkannt) zurückgeben.

Agenten-Antwortvertrag

Jede Antwort nach dem Aufruf sollte Folgendes enthalten:

• den exakten verwendeten Befehl oder den Pfad des generierten Skripts
• Bestätigung, dass die Validierungsprüfungen durchgeführt wurden
• Run-Typ (dry-run vs run)
• Scheduler-Job-ID, wenn verfügbar
• einen konkreten nächsten Schritt zur Validierung/Fehlerbehebung

Kurzanleitung

Dry Run:

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /path/to/tumor.bam \
  --normal-bam /path/to/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /path/to/output \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --dry-run

Beispiel für Scheduler-Ausführung (Slurm):

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /path/to/tumor.bam \
  --normal-bam /path/to/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /path/to/output \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --executor slurm \
  --queue compute \
  --project my_account \
  --cpus 16 \
  --memory-gb 64 \
  --walltime 48:00 \
  --run

Konfiguration

Verwenden Sie config.yaml als Grundlage für Profil-/Executor-/Laufzeit-Standardeinstellungen. Überschreiben Sie diese beim Aufruf, wenn die Benutzeranforderungen abweichen.

Tests

Führen Sie Unit-Tests aus dem Skill-Stammverzeichnis aus:

python -m unittest discover -s tests/pacsomatic -v

Referenzen

• references/agent-playbook.md
• references/config-and-output.md
• references/pacsomatic_guide.md
• scripts/run_pacsomatic.py