最近接到一个任务要搭建一个pipline，以往都是使用bash加上python，R搭建一个就好了，但是最近想要规范一点写，所以便研究一下nextflow，方便以后的维护
其实关于pipeline的搭建，起码有四种框架
pipeline大全
[review of bioinformatic pipeline frameworks | Briefings in Bioinformatics | Oxford Academic (oup.com)]
框架搭建的三个关键: 使用隐式或显式语法，使用配置、约定或基于类的设计范例，以及提供命令行或工作台接口。（using an implicit or explicit syntax, using a configuration, convention or class-based design paradigm and offering a command line or workbench interface.）
(https://academic.oup.com/bib/article/18/3/530/2562749?login=false)
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Implicit convention frameworks（隐式约定框架）
隐式框架在扩展其功能时保留 Make 引入的隐式通配符习惯用法，通常是利用 Python 等功能齐全的脚本语言来实现规则内外的逻辑。
Snakemake 构建在 Make 的隐式或基于通配符的逻辑之上，同时通过允许 Python 与 DSL 一起穿过管道来扩展其功能。一些隐式框架，比如 Nextflow ( http://Nextflow.io ) ，提供了一些工具来抽象和管理文件名到全局变量中，以减少模糊性。BigDataScript 是一个独立的 DSL，它为实现管道逻辑提供了自己的独立于语言的语法。
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Explicit frameworks（明确的框架）
基于步骤衔接
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Configuration frameworks（配置框架）
根据配置文件的格式比如XML,然后使用一系列的文本解析器来
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Class-based frameworks（基于类的框架）
一些高性能的工作流语言是以基于类的纯语言方式实现的。尽管这些框架表面上可能类似于基于 dsl (domain-specific language)的框架，但基于类的实现通常紧密地绑定到现有的代码库，而不是各种可执行文件。比如gatk
工作台
最流行的生物信息学服务器工作台是 Galaxy 和 Taverna
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