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Zugreifen auf HealthOmics Lesesätze mit Amazon S3-URIs

Sie können Amazon S3-URI-Pfade verwenden, um auf Ihre aktiven Sequenzspeicher-Lesesätze zuzugreifen.

Mit dem Amazon S3-URI-Pfad können Sie Amazon S3-Operationen verwenden, um Ihre Lesesätze aufzulisten, zu teilen und herunterzuladen. Der Zugriff über die S3-APIs beschleunigt die Zusammenarbeit und die Toolintegration, da viele Branchen-Tools bereits für das Lesen von S3 entwickelt wurden. Darüber hinaus können Sie den Zugriff auf die S3-APIs mit anderen Konten teilen und regionsübergreifenden Lesezugriff auf Daten gewähren.

HealthOmics unterstützt den Amazon S3-URI-Zugriff auf archivierte Lesesätze nicht. Wenn Sie einen Lesesatz aktivieren, wird er jedes Mal auf denselben URI-Pfad wiederhergestellt.

Da die Amazon S3-URI auf Amazon S3-Zugriffspunkten basiert, können Sie Daten direkt in HealthOmics branchenübliche Tools integrieren, die Amazon S3-URIs lesen, wie z. B. die folgenden:

Amazon S3 Mountpoint ermöglicht es Ihnen, einen Amazon S3-Bucket als lokales Dateisystem zu verwenden. Weitere Informationen zu Mountpoint und zur Installation zur Verwendung finden Sie unter Mountpoint für Amazon S3.

Amazon CloudFront ist ein Content Delivery Network (CDN) -Service, der auf hohe Leistung, Sicherheit und Komfort für Entwickler ausgelegt ist. Weitere Informationen zur Verwendung von Amazon CloudFront finden Sie in der CloudFront Amazon-Dokumentation. Um einen Sequenzspeicher einzurichten CloudFront , wenden Sie sich an das AWS HealthOmics Team.

Das Root-Konto des Datenbesitzers ist für die Aktionen S3:GetObject aktiviert und S3:List Bucket für das Sequenzspeicher-Präfix. S3:GetObjectTagging Damit ein Benutzer im Konto auf die Daten zugreifen kann, erstellen Sie eine IAM-Richtlinie und hängen sie dem Benutzer oder der Rolle an. Eine Beispielrichtlinie finden Sie unter Berechtigungen für den Datenzugriff mit Amazon S3 URIs.

Sie können die folgenden Amazon S3-API-Operationen für die aktiven Lesesätze verwenden, um Ihre Daten aufzulisten und abzurufen. Sie können über Amazon S3-URIs auf archivierte Lesesätze zugreifen, nachdem sie aktiviert wurden.

HealthOmics Sequenzspeicher behalten die semantische Identität von Dateien mithilfe von ETags bei. Während des gesamten Lebenszyklus einer Datei kann sich das Amazon S3-ETag, das auf einer bitweisen Identität basiert, ändern, das HealthOmics ETag bleibt jedoch dasselbe. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter HealthOmics ETags und Datenherkunft.

Amazon S3-URI-Struktur im Speicher HealthOmics

Alle Dateien mit Amazon S3-URIs haben omics:subjectId und omics:sampleId Ressourcen-Tags. Sie können diese Tags verwenden, um den Zugriff gemeinsam zu nutzen, indem Sie IAM-Richtlinien nach einem Muster wie dem folgenden verwenden. "s3:ExistingObjectTag/omics:subjectId": "pattern desired"

Die Dateistruktur ist wie folgt:

.../account_id/sequenceStore/seq_store_id/readSet/read_set_id/files.

Bei Dateien, die aus Amazon S3 in Sequenzspeicher importiert wurden, versucht der Sequenzspeicher, den ursprünglichen Quellnamen beizubehalten. Wenn die Namen in Konflikt geraten, hängt das System Read-Set-Informationen an, um sicherzustellen, dass die Dateinamen eindeutig sind. Wenn beispielsweise bei Fastq-Lesets beide Dateinamen identisch sind, wird, um die Namen eindeutig zu machen, vor .fastq.gz oder sourceX .fq.gz eingefügt. Für einen direkten Upload folgen die Dateinamen den folgenden Mustern:

Für Lesesätze, bei denen es sich um BAM- oder CRAM-Lesesätze handelt, werden Indexdateien während des Aufnahmevorgangs automatisch generiert. Für die generierten Indexdateien wird die richtige Indexerweiterung am Ende des Dateinamens angewendet. Es hat das Muster <name of the Source the index is on>.<file index extension>. Die Indexerweiterungen sind .bai oder.crai.

Verwenden Sie Hosted oder Local IGV für den Zugriff auf Lesesätze

IGV ist ein Genombrowser, der zur Analyse von BAM- und CRAM-Dateien verwendet wird. Er benötigt sowohl die Datei als auch den Index, da nur ein Teil des Genoms gleichzeitig angezeigt wird. IGV kann heruntergeladen und lokal verwendet werden, und es gibt Anleitungen zum Erstellen eines von AWS gehosteten IGV. Die öffentliche Webversion wird nicht unterstützt, da sie CORS benötigt.

Local IGV stützt sich auf die lokale AWS Konfiguration, um auf Dateien zuzugreifen. Stellen Sie sicher, dass an die in dieser Konfiguration verwendete Rolle eine Richtlinie angehängt ist, die die GetObject Berechtigungen kms:Decrypt und s3: für die s3-URI der Lesesätze aktiviert, auf die zugegriffen wird. Danach können Sie in IGV „Datei > Von URL laden“ verwenden und den URI für die Quelle und den Index einfügen. Alternativ können vorsignierte URLs auf dieselbe Weise generiert und verwendet werden, wodurch die AWS-Konfiguration umgangen wird. Beachten Sie, dass CORS beim Amazon S3-URI-Zugriff nicht unterstützt wird, sodass Anfragen, die auf CORS basieren, nicht unterstützt werden.

Das Beispiel AWS Hosted IGV verwendet AWS Cognito, um die richtigen Konfigurationen und Berechtigungen innerhalb der Umgebung zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass eine Richtlinie erstellt wird, die die GetObject Berechtigungen kms:decrypt und s3: für die Amazon S3-URI der Lesesätze, auf die zugegriffen wird, aktiviert, und fügen Sie diese Richtlinie der Rolle hinzu, die dem Cognito-Benutzerpool zugewiesen ist. Danach können Sie in IGV „Datei > Von URL laden“ verwenden und die URI für die Quelle und den Index eingeben. Alternativ können vorsignierte URLs auf dieselbe Weise generiert und verwendet werden, wodurch die AWS-Konfiguration umgangen wird.

Beachten Sie, dass der Sequenzspeicher nicht auf der Registerkarte „Amazon“ angezeigt wird, da dort nur Buckets angezeigt werden, die Ihnen in der Region gehören, in der das AWS Profil konfiguriert ist.

Verwenden Sie Samtools oder HTSLib in HealthOmics

HTSLib ist die Kernbibliothek, die von mehreren Tools wie Samtools, RSAMTools und anderen gemeinsam genutzt wird. PySam Verwenden Sie HTSLib Version 1.20 oder höher, um eine nahtlose Unterstützung für Amazon S3 Access Points zu erhalten. Für ältere Versionen der HTSLib-Bibliothek können Sie die folgenden Problemumgehungen verwenden:

Mit Mountpoint HealthOmics

Mountpoint für Amazon S3 ist ein einfacher Dateiclient mit hohem Durchsatz zum Mounten eines Amazon S3-Buckets als lokales Dateisystem. Mit Mountpoint für Amazon S3 können Ihre Anwendungen durch Dateioperationen wie Öffnen und Lesen auf in Amazon S3 gespeicherte Objekte zugreifen. Mountpoint für Amazon S3 übersetzt diese Operationen automatisch in Amazon S3-Objekt-API-Aufrufe, sodass Ihre Anwendungen über eine Dateischnittstelle auf den elastischen Speicher und Durchsatz von Amazon S3 zugreifen können.

Mountpoint kann mithilfe der Mountpoint-Installationsanleitung installiert werden. Mountpoint verwendet das AWS-Profil, das für die Installation lokal ist und auf einer Amazon S3-Präfix-Ebene arbeitet. Stellen Sie sicher, dass das verwendete Profil über eine Richtlinie verfügt, die die Berechtigungen s3:GetObject, s3: ListBucket und kms:Decrypt für das Amazon S3-URI-Präfix der Lesesätze oder des Sequenzspeichers, auf die zugegriffen wird, aktiviert. Danach kann der Bucket über den folgenden Pfad gemountet werden:

mount-s3 access point arn local path to mount --prefix prefix to sequence store or read set --region region                                  

Verwenden CloudFront mit HealthOmics

Amazon CloudFront ist ein Content Delivery Network (CDN) -Service, der auf hohe Leistung, Sicherheit und Komfort für Entwickler ausgelegt ist. Kunden, die ihn nutzen möchten, CloudFront müssen mit dem Serviceteam zusammenarbeiten, um den CloudFront Vertrieb einzuschalten. Arbeiten Sie mit Ihrem Account-Team zusammen, um das HealthOmics Serviceteam einzubeziehen.