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usegalaxy.eu: 코드 한 줄 없이 무료 공용 인프라로 파이프라인 돌리기

코드를 짜지 않고도 GUI로 RNA-seq 파이프라인을 구성할 수 있는 usegalaxy.eu를, F27～F29의 코드 기반 파이프라인 도구와 비교하며 다룹니다.

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18분
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검증 완료 (2026-07-29)
Galaxy workflowRNA-seq no-codeweb-based pipeline
진행률0/120 (0%)

F27～F29에서 코드로 짠 것을, 마우스 클릭으로도 짤 수 있다면

Snakemake(F27)·Nextflow(F28)·nf-core(F29)는 모두 코드로 파이프라인을 정의합니다. 하지만 실험실 동료 중에는 커맨드라인이 낯선 사람도 많습니다. usegalaxy.eu는 같은 개념(단계별 도구를 연결한 DAG 파이프라인)을 GUI로 구성할 수 있게 해주는 무료 웹 플랫폼입니다. D02에서는 이 플랫폼의 구조와, 코드 기반 도구와의 실무적 역할 분담을 다룹니다.

원리 — 웹 위의 워크플로 엔진

Galaxy가 추상화하는 것

Galaxy의 워크플로 캔버스에서 각 박스는 하나의 도구(FastQC, HISAT2, featureCounts 등)이고, 박스 사이 연결선은 데이터가 흐르는 방향입니다. 이는 Nextflow DSL2의 프로세스·채널 개념(F28)을 시각적으로 옮긴 것과 사실상 같은 구조입니다 — 차이는 이 DAG를 텍스트 코드로 짜느냐, 캔버스에서 박스를 끌어다 놓느냐입니다.

Nextflow: 코드로 DAG 정의⟺Galaxy: GUI로 DAG 정의\text{Nextflow: 코드로 DAG 정의} \quad \Longleftrightarrow \quad \text{Galaxy: GUI로 DAG 정의}

내부적으로 Galaxy 서버가 실제 계산(정렬·카운팅 등)을 EU 소속 컴퓨팅 인프라에서 수행하므로, 사용자는 로컬 환경에 도구를 설치할 필요가 없습니다.

무료 저장공간이 갖는 실무적 의미

usegalaxy.eu는 등록 사용자에게 무료 저장공간과 계산 자원을 제공하지만, quota와 보존 정책은 운영 상황에 따라 바뀔 수 있습니다. 실행 전 서버 화면의 현재 quota와 공식 정책을 확인해야 합니다. 예를 들어 현재 quota가 250GB이고 인간 전사체 RNA-seq 샘플 하나의 원본 FASTQ가 4GB라면 단순 용량 계산은

250GB4GB/샘플≈62개 샘플\frac{250\text{GB}}{4\text{GB/샘플}} \approx 62\text{개 샘플}

입니다. 하지만 중간 산출물·참조 데이터·복제본도 quota를 사용하므로 실제 수용 샘플 수는 이보다 적습니다. 무료 공용 서버에는 작업 대기열과 데이터 보존 정책도 있으므로 장기 보관소나 계산량이 보장된 전용 클러스터로 간주하면 안 됩니다.

코드 기반 파이프라인과의 역할 분담

Galaxy가 코드 기반 도구를 완전히 대체하지는 않습니다. 재현성이 극도로 중요한 대규모 프로덕션 파이프라인(F27～F29의 영역)은 여전히 버전 관리가 되는 코드로 정의하는 편이 유리합니다. 반면 "이 도구 조합이 우리 데이터에 맞는지 빠르게 확인해보자"는 탐색적 단계나, 코딩에 익숙하지 않은 협업자에게 파이프라인을 넘겨줄 때는 Galaxy 쪽이 진입 장벽을 크게 낮춥니다.

실습: RNA-seq 미니 파이프라인 GUI로 구성 (usegalaxy.eu)

text
1. usegalaxy.eu 가입 → "Workflow" 메뉴에서 새 워크플로 생성
2. Galaxy Training Network(GTN)의 현재 RNA-seq 튜토리얼에서 실습 데이터셋 가져오기
3. 캔버스에 도구를 순서대로 배치:
   FastQC(품질 확인) → HISAT2(정렬) → featureCounts(발현량 카운팅)
4. 각 박스를 연결선으로 이어 DAG 구성 → "Run Workflow" 실행
5. History 패널에서 각 단계 출력(정렬률, 카운트 테이블)을 즉시 확인

이 실습에서 눈여겨볼 지점은 각 단계의 입력·도구 버전·파라미터·출력이 History의 provenance로 남는다는 것입니다. 다만 History는 삭제·변경될 수 있어 Git과 같은 영구 버전 관리가 아닙니다. 재현에 필요한 워크플로는 .ga로 export하고 별도 저장소에서 버전 관리해야 합니다.

CS 매핑

  • 시각적 프로그래밍: 박스와 연결선으로 프로그램 흐름을 정의하는 방식은 Scratch·Node-RED 같은 시각적 프로그래밍 언어와 동일한 패러다임입니다.
  • DAG 파이프라인 엔진: Galaxy 내부의 실행 스케줄러는 Nextflow·Snakemake와 마찬가지로 방향성 비순환 그래프의 위상 정렬 순서로 작업을 실행합니다.
  • GUI 위의 워크플로 엔진: 사용자 인터페이스 계층과 실행 엔진 계층을 분리하는 설계는, 백엔드 로직과 프론트엔드 표현을 분리하는 일반적인 소프트웨어 아키텍처 원칙과 같은 구조입니다.

자주 만나는 결함

  • GUI로 구성한 워크플로의 버전 관리를 소홀히 함: Galaxy 워크플로도 export하여 텍스트(.ga JSON) 형태로 git에 커밋할 수 있는데, 이를 하지 않으면 "그때 그 파이프라인을 어떻게 짰는지" 재현이 어려워집니다.
  • 대규모 배치 작업에 GUI 클릭을 반복: 샘플이 수백 개가 되면 GUI로 하나씩 실행하는 것은 비효율적입니다. Galaxy는 API·커맨드라인 클라이언트(bioblend)도 제공하므로, 규모가 커지면 그쪽으로 전환하는 것이 안전합니다.

더 깊게 파고 싶다면

본문은 BPD 연구진이 직접 재구성한 서술입니다.

  • Galaxy Training Network(GTN): 무료 튜토리얼 전체 목록, RNA-seq·변이 콜링 등 실습 데이터셋 포함.
  • usegalaxy.eu 공식 문서: 저장공간 정책·컴퓨팅 자원 할당 규칙.
  • bioblend 공식 GitHub: Galaxy를 코드로 제어하는 파이썬 API.

다음 편 D03에서는 변이 콜링 이후 단계, 변이에 기능적 의미를 붙이는 주석(annotation) 도구 Ensembl VEP를 다룹니다.