Guide de Genomics

Important

Cette documentation a été mise hors service et peut ne pas être mise à jour. Les produits, services ou technologies mentionnés dans ce contenu ne sont plus pris en charge.

Le runtime Genomics Databricks a été abandonné. Pour des équivalents open source, consultez les référentiels pour les pipelines génomiques et Glow. Les bibliothèques bioinformatiques qui faisaient partie du runtime ont été publiées sous forme d’un conteneur Docker, qui peut être tiré de la page Dockerhub de ProjectGlow.

Pour plus d’informations sur la politique et le calendrier de dépréciation de Databricks Runtime, consultez Versions prises en charge du runtime Azure Databricks et calendrier du support.

Pour savoir comment bien démarrer avec les bibliothèques qui utilisent Apache Spark pour Genomics sur Azure Databricks, consultez la documentation des outils open source suivants :

• ADAM
• Pipelines d’analyse secondaire
• Grêle
• Glow

Consultez la documentation existante sur l’utilisation de certains de ces outils sur Azure Databricks :

• Analyses tertiaires avec Apache Spark
  • ADAM
  • Grêle
  • Glow

Databricks Runtime pour Genomics proposait des pipelines d’analyse secondaire parallélisés avec Apache Spark.

• Vous trouverez de la documentation sur ces fonctionnalités et des exemples de notebooks dans les articles suivants :

  • Analyse secondaire
    • Pipeline DNASeq
    • Pipeline RNASeq
    • Pipeline d’échantillon tumoral/normal
    • Méthodes d’annotation des variants
  • Génotypage collectif
    • Pipeline de génotypage collectif
  • Databricks Runtime pour Genomics (déprécié)
    • Éléments inclus dans Databricks Runtime pour Genomics
    • Configuration requise
    • Créer un cluster à l’aide de Databricks Runtime pour Genomics