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MOVIS

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Mouvement

Outil d'exploration d'analyse et de visualisation des données pour les ensembles de données multi-omiques de séries chronologiques.

Manuscrit

Cet outil est créé pour l'article suivant:

"Movis: une solution logicielle multi-omiques pour le clustering, l'intégration et la visualisation des tâches" par Aleksandar Anžel, Dominik Heider et Georges Hattab

Veuillez citer le papier comme:

@article{ANZEL20221044,
title = {MOVIS: A multi-omics software solution for multi-modal time-series clustering, embedding, and visualizing tasks},
journal = {Computational and Structural Biotechnology Journal},
volume = {20},
pages = {1044-1055},
year = {2022},
issn = {2001-0370},
doi = {https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.02.012},
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037022000526},
author = {Aleksandar Anžel and Dominik Heider and Georges Hattab},
keywords = {Time-series, Multi-omics, Visualization, Data exploration, Temporal multi-omics, Longitudinal multi-omics},
abstract = {Thanks to recent advances in sequencing and computational technologies, many researchers with biological and/or medical backgrounds are now producing multiple data sets with an embedded temporal dimension. Multi-modalities enable researchers to explore and investigate different biological and physico-chemical processes with various technologies. Motivated to explore multi-omics data and time-series multi-omics specifically, the exploration process has been hindered by the separation introduced by each omics-type. To effectively explore such temporal data sets, discover anomalies, find patterns, and better understand their intricacies, expertise in computer science and bioinformatics is required. Here we present MOVIS, a modular time-series multi-omics exploration tool with a user-friendly web interface that facilitates the data exploration of such data. It brings into equal participation each time-series omic-type for analysis and visualization. As of the time of writing, two time-series multi-omics data sets have been integrated and successfully reproduced. The resulting visualizations are task-specific, reproducible, and publication-ready. MOVIS is built on open-source software and is easily extendable to accommodate different analytical tasks. An online version of MOVIS is available under https://movis.mathematik.uni-marburg.de/ and on Docker Hub (https://hub.docker.com/r/aanzel/movis).}
}

Abstrait:

Grâce aux progrès récents des technologies de séquençage et de calcul, de nombreux chercheurs ayant des antécédents biologiques et / ou médicaux produisent désormais plusieurs ensembles de données avec une dimension temporelle intégrée. Les multi-modalités permettent aux chercheurs d'explorer et d'étudier différents processus biologiques et physico-chimiques avec diverses technologies. Motivé pour explorer des données multi-omiques et des multi-omiques de séries chronologiques spécifiquement, le processus d'exploration a été entravé par la séparation introduite par chaque type omique. Pour explorer efficacement ces ensembles de données temporels, découvrez des anomalies, trouver des modèles et mieux comprendre leurs subtilités, une expertise en informatique et en bioinformatique est nécessaire. Ici, nous présentons Movie, un outil d'exploration multi-omiques modulaire de séries chronologiques avec une interface Web conviviale qui facilite l'exploration des données de ces données. Il met en participation égale à chaque séries temporelles de type omic pour l'analyse et la visualisation. Au moment de la rédaction, deux ensembles de données multi-omiques de série temporelle ont été intégrés et reproduits avec succès. Les visualisations qui en résultent sont spécifiques à la tâche, reproductibles et prêtes pour la publication. MOVIS est construit sur des logiciels open source et est facilement extensible pour s'adapter à différentes tâches analytiques. Une version en ligne de Movis est disponible sous https://movis.mathematik.uni-marburg.de/ et sur Docker Hub (https://hub.docker.com/r/aanzel/movis).

Dépendance

Le code est écrit dans Python 3.8.11 et testé sur Linux avec les bibliothèques suivantes installées:

Bibliothèque	Version
altair	4.1.0
altair_saver	0.5.0
biopython	1.78
gensim	4.0.1
nombant	1.21.2
pandas	1.3.5
scikit-apprend	1.0.2
cavalier	1.7.3
rationaliser	1.5.1
protobuf	3.19.1
python-levenshtein	0.12.2
faire un clic	7.1.2

Données

Les données utilisées dans l' exemple 1 proviennent du document suivant:

L'intégration des données de méta-omique des séries chronologiques révèle comment les écosystèmes microbiens réagissent à la perturbation , Herold, M., Martínez Arbas, S., Narayanasamy, S. et al. Nat Commun 11, 5281 (2020). https://doi.org/10.1038/S41467-020-19006-2.

Il est stocké sur Data / Cached / Example_1 / dans un format brut ou comme un objet de cornichon.

Les données utilisées dans l' exemple 2 proviennent du document suivant:

Réponses transcriptomiques à court et à long terme d'Escherichia coli aux biocides: une analyse des systèmes , Merchel Piovesan Pereira, B., Wang, X., et Tagkopoulos, I. (2020). Microbiologie appliquée et environnementale, 86 (14), E00708-20. https://doi.org/10.1128/aem.00708-20.

Il est stocké sur Data / Cached / Example_2 / dans un format brut.

Code

Scénario	Description
Source/	Contient tous les scripts nécessaires pour exécuter l'outil.
Source / main.py	Contient le code qui construit la disposition principale et connecte toutes les pages.
Source / home.py	Contient le code qui construit la page d'accueil.
Source / example_1.py	Contient le code qui construit l'exemple 1.
Source / example_2.py	Contient le code qui construit l'exemple 2 page.
Source / case_study.py	Contient le code qui construit la page d'étude de cas.
Source / upload.py	Contient le code qui construit la page de téléchargement.
Source / Common.py	Contient le code avec des fonctions partagées par toutes les pages.
Source / visualize.py	Contient le code avec des fonctions qui créent diverses visualisations présentes dans cet outil.

Commencer

Consultez notre page Wiki pour des informations détaillées sur Movis et comment l'utiliser.

Installation et course

Écurie

La façon la plus simple d'installer l'outil est d'utiliser notre dernière image Docker:

 docker pull aanzel/movis:latest
docker run --publish 8501:8501 --detach --name movis aanzel/movis:latest

Vous pouvez commencer à utiliser l'outil en ouvrant un navigateur Web et en tapant http: // localhost: 8501 / comme adresse. Si vous exécutez le conteneur Docker, vous devez utiliser l'adresse IP ou le nom d'hôte au lieu de LocalHost.

Instable

Prudence! Utilisez à vos risques et périls!

Vous pouvez également cloner ce référentiel, créer vous-même un conteneur Docker et l'exécuter localement. Cela n'est pas recommandé car nous pourrions introduire des fonctionnalités instables qui pourraient ne pas se terminer dans la prochaine version de Movis. Vous trouverez ci-dessous une séquence d'instructions (pour les systèmes basés sur Linux) pour exécuter la version instable de Movis:

 git clone https://github.com/AAnzel/MOVIS.git
cd MOVIS
docker build -t movis-local:unstable .
docker run --publish 8501:8501 --detach --name movis movis-local:unstable

Vous pouvez commencer à utiliser l'outil en ouvrant un navigateur Web et en tapant http: // localhost: 8501 / comme adresse. Si vous exécutez le conteneur Docker, vous devez utiliser l'adresse IP ou le nom d'hôte au lieu de LocalHost.