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   7 This training will walk you through the development of a
   8 best-practices CWL workflow.  At the conclusion of this training, you
   9 should have a grasp of the essential components of a workflow, and
  10 have a basis for learning more.
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  12 These lessons are based on [Introduction to RNA-seq using
  13 high-performance computing
  14 (HPC)](https://github.com/hbctraining/Intro-to-rnaseq-hpc-O2) lessons
  15 developed by members of the teaching team at the Harvard Chan
  16 Bioinformatics Core (HBC).  The original training, which includes
  17 additional lectures about the biology of RNA-seq, can be found at that
  18 link.
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  20 > ## Prerequisites
  21 >
  22 > This training assumes some basic familiarity with editing text files,
  23 > the Unix command line, and Unix shell scripts.
  24 >
  25 > Specific knowledge of the biology of RNA-seq is *not* a prerequisite
  26 > for these lessons.  Although orignally developed to solve big data
  27 > problems in genomics, CWL is not domain specific to bioinformatics,
  28 > and is used in a number of other fields including medical imaging,
  29 > astronomy, geospatial, and machine learning.  We hope that you will
  30 > find this training useful regardless of your area of research.
  31 >
  32 {: .prereq}
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  34 {% include links.md %}