GTX-FPGA 介绍
GTX-FPGA产品是由未来实验室 GTX-Laboratory开发的全基因组分析加速工具，采用CPU和FPGA协同工作的异构加速技术，利用各自的特性进行基因数据的高性能计算。可以将30X的全基因组数据分析时间从30小时缩短至30分钟；将100X全外显子数据分析时间从6小时缩短至5分钟完成。
GTX-FPGA 分析主要包括：index（构建索引）、align（基因组对比）、 vc（突变检测）、wgs（整合，将align 和 vc 整合到一起，下文中的 GTX one也是指该步骤）等步骤。
本文主要介绍如果通过阿里云批量计算直接使用 GTX-FPGA 产品，实现全基因组数据分析、全外显子数据分析作业一键式运行。
使用约束
GTX-FPGA 产品目前只支持阿里云 F3 型 ECS 实例类型。同时每个实例类型需要配置一定容量的 SSD 数据盘，容量大小和fasta大小有关；其中 align 需要的磁盘大小是 2 个 fastq 文件大小的和再乘以 2（例如：需要计算的 fastq1 是 40G，fastq2 是 42G, 需要的数据盘空间大小是 164G）；wgs需要的计算空间，以30x的WGS为例，100G的原始数据加上150G的计算结果，则需要的数据盘大小是 250G。针对人类基因组数据盘大小可以采用下文中 demo 示例的设置默认值。
GTX-FPGA 产品目前只支持 北京 区域测试。
GTX-FPGA 产品目前处于公测阶段，公测阶段 GTX-FPGA 产品不收取费用，只收取作业所需要的实例以及相关存储费用。
前置条件
登录阿里云，并确保账号有足够的余额，以便体验完整分析流程。
开通批量计算服务，用于执行分析任务。
开通OSS对象存储, 用于上传用户自己的测序数据，保存分析结果。创建bucket，例如 gtx-wgs-demo
查看或者创建AccessKey, 如果您使用的是子账号，请确认具有以上批量计算和OSS的产品使用权限，参考快速开始文档。复制AccessKey ID（如LTAI8xxxxx）, Access Key Secret（如vVGZVE8qUNjxxxxxxxx）备用。
使用说明
GTX-FPGA 支持WDL模式运行以及DAG作业模式运行。
1 GTX 命令格式
2 WDL模式运行
如何使用WDL 模式请参考WDL 模式使用方式。
3 DAG作业模式
3.1 示例脚本
下载 DAG 作业示例代码。
其中：
genGtxIndexCmd 则是对应 GTX 的建索引命令；命令使用方法可以参考代码中帮助信息。genGtxWgsCmd 则是对应 GTX one的命令；命令使用方法可以参考代码中帮助信息。genGtxAlignCmd 则是对应 GTX 基因组对比命令；命令使用方法可以参考代码中帮助信息。genGtxVcCmd 则是对应 GTX 突变检测命令；命令使用方法可以参考代码中帮助信息。
可以自定义以上步骤中每项 GTX 参数，也可以按默认值来执行。
建索引操作是非必选项目，本 demo 示例默认索引构建完成；若需要构建索引在执行脚本时需要增加参数（isNeedIndex）描述。
read_group_header 可以通过命令行传入也可以使用默认值。
示例代码默认运行 GTX one流程，一次性执行对比以及变异检测流程；若需要按分步骤执行则需要设置对应参数。
使用 "pip install —upgrade batchcompute" 更新批量计算 python SDK 到最新版本。
3.2 执行命令
python test.py --reference oss://xxx/ref/hg19.fa --fastq1 oss://xxx/input/human30x_10m_1.fastq --fastq2 oss://xxxx/_input/human30x_10m_2.fastq --output oss://xxx/testoutput/3.3 执行结果
