基于Nextflow与nf-core的生物信息学能力建设：澳大利亚儿童研究所早期至中期职业研究员的实践经验与九项准则

这篇综述系统阐述了澳大利亚儿童研究所（The Kids Research Institute Australia）通过Nextflow工作流管理系统和nf-core开源社区，构建面向早期至中期职业研究员（EMCRs）的生物信息学能力建设项目的实践经验。文章提出九项实践准则，涵盖战略规划、技能评估、IT协作、分层培训（如Hacky-Hours和BYO-D工作坊）及持续评估，强调标准化、可重复性（reproducibility）和社区驱动（如Slack和GitHub协作）对多组学（multi-omics）研究的关键作用，为机构级生物信息学能力建设提供可复用的方法论框架。

　　

Rule 1: 制定与机构优先事项匹配的战略规划

澳大利亚儿童研究所围绕"健康快乐儿童"愿景，构建三支柱策略：1) 评估现有计算资源与知识缺口；2) 建立"超级用户"社区促进协作；3) 推行生物信息学标准（如Bioconda和Docker容器化），通过专题研讨会（SIG）将临时脚本升级为Nextflow标准化流程。

Rule 2: 提升机构对可重复科学的认知

通过微软Teams频道和月度研讨会，普及组学数据分析的"快乐路径"（happy path）理念，强调参数优化与流程串联对转录组（rnaseq）和甲基化（methylseq）研究的重要性。

Rule 3: 识别研究组的技能缺口

初期调查将研究员分为三级：初学者学习Linux基础；中级开发者掌握nf-core模板（如ampliseq）；高级用户定制流程以适应Pawsey超算中心HPC环境，针对性填补云计算（如AWS学术积分）和单细胞分析（scrnaseq）技能短板。

Rule 4: IT协同与文档可持续化

IT团队部署预装Java^LTS和Singularity的虚拟机模板，配套3TB临时存储空间。开源的Nextflow-BioWiki（GitHub）收录故障排查指南，实现从依赖配置到参考基因组共享的全流程文档化。

Rule 5: 定期nf-core专题研讨会

按组学主题分组：微生物组（mag）分析结合16S扩增子（ampliseq），表观遗传学聚焦ATAC-seq与甲基化联合分析，通过"字节大小"微讲座降低学习曲线。

Rule 6: 实战培训（Hacky-Hours）

双周90分钟实战涵盖从nf-core下载到SLURM作业提交，通过"带自己的数据"（BYO-D）环节解决实际项目中的内存分配和中间文件清理问题。

Rule 7: 分层训练体系

初学者训练营搭配一对一辅导，IT人员现场演示如何通过Wave容器优化GPU资源调用，高级班则教授Trecode溯源工具整合。

Rule 8: 持续学习生态

通过Teams/Jira集成跟踪问题，鼓励参与nf-core全球黑客松（hackathon），将本地经验扩展至WorkflowHub和Galaxy.eu等国际平台。

Rule 9: 动态评估机制

季度检查点采用三问法：保留成功的云学分培训（如Terra.bio），改进单细胞流程文档，淘汰过时的R脚本转换课程。

结论与展望

项目促成多项甲基化与微生物组研究发表，Nextflow的MultiQC报告与数据溯源（lineage）功能显著提升结果可审计性。未来将加强FAIR数据原则与ABLeS超算资源的整合，推动EMCRs从流程使用者转变为社区贡献者。