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Orientierung

KI-gestützte Übersetzung - mehr erfahren & Verbesserungen vorschlagen

Diese Orientierung setzt voraus, dass du die Trainingsumgebung bereits geöffnet hast, indem du auf den Button "Open in GitHub Codespaces" geklickt hast. Falls nicht, tue dies bitte jetzt, idealerweise in einem zweiten Browserfenster oder -tab, damit du auf diese Anweisungen zurückgreifen kannst.

Open in GitHub Codespaces

Anforderung an die Maschinengröße

Stelle sicher, dass du beim Erstellen deines Codespace für diesen Trainingskurs eine 8-Core-Maschine auswählst. Die Bioimaging-Workflows benötigen zusätzliche Rechenressourcen.

GitHub Codespaces

Die GitHub Codespaces-Umgebung enthält alle Software, den Code und die Daten, die notwendig sind, um diesen Trainingskurs durchzuarbeiten, sodass du nichts selbst installieren musst. Du benötigst jedoch einen (kostenlosen) GitHub-Account, um dich anzumelden, und wenn du mit der Oberfläche nicht vertraut bist, solltest du dir ein paar Minuten Zeit nehmen, um dich damit vertraut zu machen, indem du den Mini-Kurs GitHub Codespaces Orientation absolvierst.

Docker-Images vorab herunterladen

Sobald du deinen Codespace geöffnet hast, lass uns alle Docker-Images herunterladen, die wir für diesen Trainingskurs benötigen. Das spart später Zeit und sorgt für eine reibungslose Ausführung der Workflows.

Öffne einen neuen Terminal-Tab und führe folgenden Befehl aus:

nextflow run nf-core/molkart -profile docker,test -stub -resume --outdir results

Dieser Befehl lädt alle notwendigen Docker-Images im Hintergrund herunter. Du kannst mit dem Rest der Orientierung fortfahren, während dies läuft.

Tipp

Die -stub-Flag ermöglicht es der Pipeline, schnell zu laufen, ohne echte Daten zu verarbeiten, was perfekt zum Herunterladen von Images ist. Du kannst den Fortschritt im Terminal-Tab überwachen.

Arbeitsverzeichnis

Im Verlauf dieses Trainingskurses werden wir im Verzeichnis nf4-science/imaging/ arbeiten.

Wechsle jetzt das Verzeichnis, indem du diesen Befehl im Terminal ausführst:

cd nf4-science/imaging/

Tipp

Falls du aus irgendeinem Grund dieses Verzeichnis verlässt, kannst du jederzeit den vollständigen Pfad verwenden, um dorthin zurückzukehren, vorausgesetzt du arbeitest in der GitHub Codespaces-Trainingsumgebung:

cd /workspaces/training/nf4-science/imaging

Um nun mit dem Kurs zu beginnen, klicke auf den Pfeil in der unteren rechten Ecke dieser Seite.