MOVIS 다운로드 - MOVIS 소스 코드 다운로드

MOVIS

웹사이트 데이터

v1.1.0: Post-review release

다운로드

Movis

시계열 다중 생물 데이터 세트를위한 탐색 데이터 분석 및 시각화 도구.

원고

이 도구는 다음 논문을 위해 만들어집니다.

"Movis : Aleksandar Anžel, Dominik Heider 및 Georges Hattab의 멀티 모달 시계열 클러스터링, 임베딩 및 시각화를위한 다중 유학 소프트웨어 솔루션"

종이를 다음과 같이 인용하십시오.

@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).}
}

추상적인:

최근 시퀀싱 및 계산 기술의 발전 덕분에 생물학적 및/또는 의료 배경을 가진 많은 연구자들은 현재 임시 차원이 포함 된 여러 데이터 세트를 생산하고 있습니다. 다중 공동성을 통해 연구원들은 다양한 기술로 다양한 생물학적 및 물리 화학적 과정을 탐색하고 조사 할 수 있습니다. 구체적으로 다중 생물 데이터 및 시계열 다중 생물학을 탐색하기 위해 동기를 부여한 결과, 탐사 프로세스는 각 OMICS 유형에 의해 도입 된 분리에 의해 방해 받았다. 이러한 시간적 데이터 세트를 효과적으로 탐색하려면 변칙을 발견하고 패턴을 찾고 복잡성을 더 잘 이해하고 컴퓨터 과학 및 생물 정보학에 대한 전문 지식이 필요합니다. 여기서 우리는 이러한 데이터의 데이터 탐색을 용이하게하는 사용자 친화적 인 웹 인터페이스를 갖춘 모듈 식 시간 시리즈 다중 생체 탐색 도구 인 Movis를 제시합니다. 분석 및 시각화를 위해 각 시점 OMIC 유형의 동등한 참여를 제공합니다. 글을 쓰는 시점에서 2 개의 시계열 다중 생체 데이터 세트가 통합되어 성공적으로 재현되었습니다. 결과 시각화는 작업 별, 재현 가능하며 출판 준비입니다. Movis는 오픈 소스 소프트웨어를 기반으로 구축되며 다양한 분석 작업을 수용 할 수 있도록 쉽게 확장 할 수 있습니다. Movis의 온라인 버전은 https://movis.mathematik.uni-marburg.de/ 및 docker Hub (https://hub.docker.com/r/aanzel/movis)에서 구입할 수 있습니다.

종속성

이 코드는 Python 3.8.11로 작성되었으며 다음 라이브러리가 설치된 Linux에서 테스트되었습니다.

도서관	버전
알테르	4.1.0
Altair_Saver	0.5.0
바이오 파티 톤	1.78
세대	4.0.1
Numpy	1.21.2
팬더	1.3.5
Scikit-Learn	1.0.2
Scipy	1.7.3
간소	1.5.1
protobuf	3.19.1
Python-Levenshtein	0.12.2
딸깍 하는 소리	7.1.2

데이터

예 1 에 사용 된 데이터는 다음 논문에서 나옵니다.

시계열 메타 생성 데이터의 통합은 미생물 생태계가 교란 , Herold, M., Martínez Arbas, S., Narayanasamy, S. et al. Nat Commun 11, 5281 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-19006-2.

데이터/캐시/example_1/에 원시 형식 또는 피클 객체로 저장됩니다.

예 2 에 사용 된 데이터는 다음 논문에서 나온다.

생명체에 대한 대장균의 단기 및 장기 전 사체 반응 : 시스템 분석 , Merchel Piovesan Pereira, B., Wang, X., & Tagkopoulos, I. (2020). 적용 및 환경 미생물학, 86 (14), E00708-20. https://doi.org/10.1128/aem.00708-20.

데이터/캐시/example_2/에 원시 형식으로 저장됩니다.

암호

스크립트	설명
원천/	도구를 실행하는 데 필요한 모든 스크립트가 포함되어 있습니다.
소스/main.py	주 레이아웃을 빌드하고 모든 페이지를 연결하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/home.py	홈페이지를 작성하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/example_1.py	예제 1 페이지를 작성하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/example_2.py	예제 2 페이지를 작성하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/case_study.py	사례 연구 페이지를 작성하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/upload.py	업로드 페이지를 작성하는 코드가 포함되어 있습니다.
소스/common.py	모든 페이지에서 공유하는 함수가 포함 된 코드가 포함되어 있습니다.
Source/Visualize.py	이 도구에 존재하는 다양한 시각화를 만드는 기능이 포함 된 코드가 포함되어 있습니다.

시작하기

Movis 및 사용 방법에 대한 자세한 정보는 Wiki 페이지를 확인하십시오.

설치 및 실행

안정적인

도구를 설치하는 가장 쉬운 방법은 최신 Docker 이미지를 사용하는 것입니다.

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

웹 브라우저를 열고 http : // localhost : 8501/로 주소로 입력하여 도구를 사용해야 할 수 있습니다. Docker 컨테이너를 실행하는 경우 LocalHost 대신 IP 주소 또는 호스트 이름을 사용해야합니다.

불안정한

주의! 자신의 위험에 사용하십시오!

이 저장소를 복제하고 Docker 컨테이너를 직접 만들고 로컬로 실행할 수도 있습니다. Movis의 다음 릴리스에서 끝나지 않을 수없는 불안정한 기능을 소개 할 수 있으므로 권장하지 않습니다. 아래는 불안정한 버전의 Movis를 실행하기위한 일련의 지침 (Linux 기반 시스템)입니다.

 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

웹 브라우저를 열고 http : // localhost : 8501/로 주소로 입력하여 도구를 사용해야 할 수 있습니다. Docker 컨테이너를 실행하는 경우 LocalHost 대신 IP 주소 또는 호스트 이름을 사용해야합니다.