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[rnaseq-cwl-training.git] / index.md
index 95ccdbdc5491c0babdbfad895d402036c51344fe..4eb5417fb24f32a305b3ecf170eb0574f25ba06d 100644 (file)
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@@ -3,15 +3,32 @@ layout: lesson
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-FIXME: home page introduction
 
-<!-- this is an html comment -->
+This training will walk you through the development of a
+best-practices CWL workflow.  At the conclusion of this training, you
+should have a grasp of the essential components of a workflow, and
+have a basis for learning more.
 
-{% comment %} This is a comment in Liquid {% endcomment %}
+These lessons are based on [Introduction to RNA-seq using
+high-performance computing
+(HPC)](https://github.com/hbctraining/Intro-to-rnaseq-hpc-O2) lessons
+developed by members of the teaching team at the Harvard Chan
+Bioinformatics Core (HBC).  The original training, which includes
+additional lectures about the biology of RNA-seq, can be found at that
+link.
 
 > ## Prerequisites
 >
-> FIXME
+> This training assumes some basic familiarity with editing text files,
+> the Unix command line, and Unix shell scripts.
+>
+> Specific knowledge of the biology of RNA-seq is *not* a prerequisite
+> for these lessons.  Although orignally developed to solve big data
+> problems in genomics, CWL is not domain specific to bioinformatics,
+> and is used in a number of other fields including medical imaging,
+> astronomy, geospatial, and machine learning.  We hope that you will
+> find this training useful regardless of your area of research.
+>
 {: .prereq}
 
 {% include links.md %}