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v1.1.0: Post-review release

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Movis

タイムシリーズマルチオミクスデータセットのための探索的データ分析と視覚化ツール。

原稿

このツールは、次の論文用に作成されています。

「Movis：マルチモーダルの時系列のクラスタリング、埋め込み、視覚化のマルチオミクスソフトウェアソリューション」 AleksandarAnžel、Dominik Heider、Georges Hattab

論文を次のように引用してください。

@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).}
}

抽象的な：

シーケンスと計算技術の最近の進歩のおかげで、生物学的および/または医学的背景を持つ多くの研究者が現在、組み込まれた時間的次元を持つ複数のデータセットを生成しています。多数性により、研究者はさまざまな技術を使用してさまざまな生物学的および物理化学的プロセスを調査および調査することができます。マルチオミクスのデータとタイムシリーズマルチオミクスを具体的に探索する動機付けられているため、探索プロセスは、各OMICSタイプによって導入された分離によって妨げられています。このような時間的データセットを効果的に調査し、異常を発見し、パターンを見つけ、それらの複雑さをよりよく理解するには、コンピューターサイエンスの専門知識とバイオインフォマティクスが必要です。ここでは、そのようなデータのデータ調査を容易にするユーザーフレンドリーなWebインターフェイスを備えたモジュール式タイムシリーズマルチオミクス探索ツールであるMovisを紹介します。分析と視覚化のために、各タイムシリーズのOMICタイプごとに平等な参加をもたらします。執筆時点で、2つのタイムシリーズマルチオミクスデータセットが統合され、正常に再現されています。結果の視覚化は、タスク固有で、再現性があり、出版対象です。 Movisはオープンソースソフトウェア上に構築されており、さまざまな分析タスクに対応するために簡単に拡張できます。 Movisのオンラインバージョンは、https：//movis.mathematik.uni-marburg.de/で入手できます。

依存

コードはPython 3.8.11で記述され、Linuxでテストされ、次のライブラリがインストールされています。

図書館	バージョン
altair	4.1.0
altair_saver	0.5.0
Biopython	1.78
原因	4.0.1
numpy	1.21.2
パンダ	1.3.5
Scikit-Learn	1.0.2
scipy	1.7.3
流線	1.5.1
プロトブフ	3.19.1
Python-levenshtein	0.12.2
クリック	7.1.2

データ

例1で使用されているデータは、次の論文からのものです。

時系列メタオミクスデータの統合により、微生物生態系が妨害にどのように反応するか、Herold、M.、MartínezArbas、S.、Narayanasamy、S。et al。 Nat Commun 11、5281（2020）。 https://doi.org/10.1038/S41467-020-19006-2。

データ/cached/example_1/は、生形態またはピクルスオブジェクトとして保存されます。

例2で使用されているデータは、次の論文からのものです。

生物細胞に対する大腸菌の短期および長期のトランスクリプトーム応答：システム分析、Merchel Piovesan Pereira、B.、Wang、X。、およびTagkopoulos、I。（2020）。応用および環境微生物学、86（14）、E00708-20。 https://doi.org/10.1128/aem.00708-20。

データ/cached/example_2/に生形態で保存されます。

コード

スクリプト	説明
ソース/	ツールを実行するために必要なすべてのスクリプトが含まれています。
ソース/main.py	メインレイアウトを構築し、すべてのページを接続するコードが含まれています。
ソース/home.py	ホームページを構築するコードが含まれています。
ソース/example_1.py	例1ページを作成するコードが含まれています。
ソース/example_2.py	例2ページを作成するコードが含まれています。
ソース/case_study.py	ケーススタディページを作成するコードが含まれています。
ソース/upload.py	アップロードページを作成するコードが含まれています。
ソース/common.py	すべてのページで共有される関数を備えたコードが含まれています。
SOURCE/Visualize.py	このツールに存在するさまざまな視覚化を作成する関数を備えたコードが含まれています。

はじめる

Movisとその使用方法については、Wikiページをご覧ください。

インストールとランニング

安定した

ツールをインストールする最も簡単な方法は、最新のDocker画像を使用することです。

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

Webブラウザーを開いてhttp：// localhost：8501/で入力することで、ツールの使用を開始できます。 Dockerコンテナを実行する場合、LocalHostの代わりにIPアドレスまたはホスト名を使用する必要があります。

不安定

注意！あなた自身の責任で使用してください！

また、このリポジトリをクローンし、自分でDockerコンテナを構築し、ローカルで実行することもできます。これは、Movisの次のリリースで終わらない可能性のある不安定な機能を導入する可能性があるため、推奨されません。以下は、Movisの不安定なバージョンを実行するための一連の指示（Linuxベースのシステム用）です。

 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

Webブラウザーを開いてhttp：// localhost：8501/で入力することで、ツールの使用を開始できます。 Dockerコンテナを実行する場合、LocalHostの代わりにIPアドレスまたはホスト名を使用する必要があります。