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在GATK4的best practice中，不再像以前那样给出每个步骤对应的代码，而是直接给出了官方使用的pipeline。这些pipeline采用WDL进行编写。

WDL是一种流程编写语言，没有太多复杂的逻辑和语法，入门简单。首先看一个hello world的例子

workflow myWorkflow {call myTask
}
task myTask {command {echo "hello world"}output {String out = read_string(stdout())}
}

对于一个WDL脚本而言，有以下5个核心结构

1. workflow

2. task

3. call

4. command

5. output

每个脚本包含1个workflow， workflow由多个task构成。 在workflow中，通过call调用对应的task。每个task在workflow代码块之外单独定义。

task代表任务，读取输入文件，执行相应命令，然后输出。command中对应的就是执行的命令，比如一条具体的gatk的命令，output 指定task的输出值。可以将task理解为编程语言中的函数，每个函数读取输入的参数，执行代码，然后返回，command对应执行的具体代码，output对应返回值。

在WDL中，也是可以传递参数的。task和workflow中的写法不同

1. task 中的参数

下面的示意图中，task 有3个输入的参数，文件类型的ref，in 和字符串类型的id。 在command中，通过${ref}这种格式访问变量的值

2. workflow 中的参数

下面的示意图中， workflow 有3个参数，文件类型的my_ref，my_input 和字符串类型的name。传递这3个参数给task时，直接传变量名就可以了。

作为流程管理语言，需要对多个task统一管理。task之间具有多种关系

1. 一对一的依赖关系

前一个task的输出，作为后一个task的输入

示例如下

workflow LinearChain {File firstInputcall stepA { input: in=firstInput }call stepB { input: in=stepA.out }call stepC { input: in=stepB.out }
}
task stepA {File incommand { programA I=${in} O=outputA.ext }output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {File incommand { programB I=${in} O=outputB.ext }output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {File incommand { programC I=${in} O=outputC.ext }output { File out = "outputC.ext" }
}

一个task的多个输出作为下一个task的输入

示例如下：

workflow MultiOutMultiIn {File firstInputcall stepA { input: in=firstInput }call stepB { input: in=stepA.out }call stepC { input: in1=stepB.out1, in2=stepB.out2 }
}
task stepA {File incommand { programA I=${in} O=outputA.ext }output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {File incommand { programB I=${in} O1=outputB1.ext O2=outputB2.ext }output {File out1 = "outputB1.ext"File out2 = "outputB2.ext" }
}
task stepC {File in1File in2command { programB I1=${in1} I2=${in2} O=outputC.ext }output { File out = "outputC.ext" }
}

2. 多对多的依赖关系

一个task的输出作为多个task的输入，或者多个task的输出作为1个task的输入

示例如下：

workflow BranchAndMerge {File firstInputcall stepA { input: in=firstInput }call stepB { input: in=stepA.out }call stepC { input: in=stepA.out }call stepD { input: in1=stepC.out, in2=stepB.out }
}
task stepA {File incommand { programA I=${in} O=outputA.ext }output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {File incommand { programB I=${in} O=outputB.ext }output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {File incommand { programC I=${in} O=outputC.ext }output { File out = "outputC.ext" }
}
task stepD {File in1File in2command { programD I1=${in1} I2=${in2} O=outputD.ext }output { File out = "outputD.ext" }
}

3. 平行关系

多个task之间完全平行，可以并行执行

示例如下：

workflow ScatterGather {Array[File] inputFilesscatter (oneFile in inputFiles) {call stepA { input: in=oneFile }}call stepB { input: files=stepA.out }
}
task stepA {File incommand { programA I=${in} O=outputA.ext }output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {Array[File] filescommand { programB I=${files} O=outputB.ext }output { File out = "outputB.ext" }
}

task和函数还是有一定的区别，函数可以在代码中多次调用，但是task多次调用会有风险。下面的示意图中，stepA 运行两次，一次作为stepB的输入，一次作为stepC的输入。如果stepA的两次调用并行执行，当执行完之后，在传递给下一个task时，由于存在两个同名的stepA, stepB和stepC 就会无法正确接受参数。

WDL中提供了解决方案，叫做task alias, 为task起一个别名，示例如下

workflow taskAlias {File firstInputFile secondInputcall stepA as firstSample { input: in=firstInput }call stepA as secondSample { input: in=secondInput }call stepB { input: in=firstSample.out }call stepC { input: in=secondSample.out }
}
task stepA {File incommand { programA I=${in} O=outputA.ext }output { File out = "outputA.ext" }
}
task stepB {File incommand { programB I=${in} O=outputB.ext }output { File out = "outputB.ext" }
}
task stepC {File incommand { programC I=${in} O=outputC.ext }output { File out = "outputC.ext" }
}

在WDL脚本中, 理论上每个task 只可以调用1次，如果希望多次调用，必须借助task alias。

掌握以上几点，就可以理解一个wdl脚本的整体框架了。在实际使用中，我们只要能理解整个workflow的流向，会使用wdl脚本就可以了。
运行wdl脚本，需要两个文件

1. cromwell.jar

2. womtools.jar

最新版的下载链接如下：

https://github.com/broadinstitute/cromwell/releases/tag/31

第一步是得到输入参数的列表，用法如下

java -jar womtools.jar inputs myWorkflow.wdl > myWorkflow_inputs.json

用json格式存存储，这一步得到的只是一个模板，需要编辑这个文件，将对应的参数替换成实际的参数
第二步运行脚本，用法如下

java -jar Cromwell.jar run myWorkflow.wdl —inputs myWorkflow_inputs.json

总结

1. WDL是一种流程管理语言，语法简单，内置的支持并行等特征，适合编写pipeline。

2. 运行wdl脚本只需两步，第一步编辑参数列表对应的json文件，第二步直接运行即可。

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