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MOVIS

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Movis

Ferramenta de análise e visualização de dados exploratórios para conjuntos de dados multi-térmicos de séries temporais.

Manuscrito

Esta ferramenta é criada para o seguinte artigo:

"Movis: uma solução de software com vários ômicos para agrupamentos de séries temporais multimodais, incorporação e visualização de tarefas", de Aleksandar Anžel, Dominik Heider e Georges Hattab

Cite o papel como:

@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).}
}

Resumo:

Graças aos recentes avanços em sequenciamento e tecnologias computacionais, muitos pesquisadores com formação biológica e/ou médica agora estão produzindo vários conjuntos de dados com uma dimensão temporal incorporada. Multimodalidades permitem que os pesquisadores explorem e investigem diferentes processos biológicos e físico-químicos com várias tecnologias. Motivado para explorar especificamente dados de dados multi-ômicos e várias séries temporais, o processo de exploração foi prejudicado pela separação introduzida por cada tipo de omics. Para explorar efetivamente esses conjuntos de dados temporais, descobrir anomalias, encontrar padrões e entender melhor seus meandros, é necessária experiência em ciência da computação e bioinformática. Aqui, apresentamos o Movis, uma ferramenta de exploração multi-ômica modular de séries temporais com uma interface da Web fácil de usar que facilita a exploração de dados de tais dados. Ele traz uma participação igual a cada tipo de série temporal para análise e visualização. Até o momento da redação deste artigo, dois conjuntos de dados multi-ômicos de séries temporais foram integrados e reproduzidos com sucesso. As visualizações resultantes são específicas de tarefas, reproduzíveis e prontas para a publicação. O MOVIS é construído em software de código aberto e é facilmente extensível para acomodar diferentes tarefas analíticas. Uma versão on-line do MOVIS está disponível em https://movis.mathematik.uni-marburg.de/ e no Docker Hub (https://hub.docker.com/r/aanzel/movis).

Dependência

O código é escrito no Python 3.8.11 e testado no Linux com as seguintes bibliotecas instaladas:

Biblioteca	Versão
Altair	4.1.0
Altair_Saver	0.5.0
Biopython	1.78
Gensim	4.0.1
Numpy	1.21.2
Pandas	1.3.5
Scikit-Learn	1.0.2
Scipy	1.7.3
simplit	1.5.1
Protobuf	3.19.1
Python-Levenshtein	0,12.2
clique	7.1.2

Dados

Os dados usados no Exemplo 1 são do artigo a seguir:

A integração de dados de meta-ômicos de séries temporais revela como os ecossistemas microbianos respondem à perturbação , Herold, M., Martínez Arbas, S., Narayanasamy, S. et al. Nat Commun 11, 5281 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-19006-2.

Ele é armazenado em dados/cache/exemplo_1/em um formato bruto ou como um objeto em picles.

Os dados usados no Exemplo 2 vêm do seguinte artigo:

Respostas transcriptômicas de curto e longo prazo de Escherichia coli a biocidas: uma análise de sistemas , Merchel Piovesan Pereira, B., Wang, X., & Tagkopoulos, I. (2020). Microbiologia Aplicada e Ambiental, 86 (14), E00708-20. https://doi.org/10.1128/aem.00708-20.

Ele é armazenado em dados/cache/exemplo_2/em formato bruto.

Código

Script	Descrição
Fonte/	Contém todos os scripts necessários para executar a ferramenta.
Fonte/main.py	Contém o código que constrói o layout principal e conecta todas as páginas.
Fonte/home.py	Contém o código que constrói a página inicial.
Fonte/exemplo_1.py	Contém o código que cria a página do Exemplo 1.
Fonte/exemplo_2.py	Contém o código que constrói a página do Exemplo 2.
Fonte/case_study.py	Contém o código que constrói a página de estudo de caso.
Fonte/upload.py	Contém o código que cria a página de upload.
Fonte/Common.py	Contém o código com funções compartilhadas por todas as páginas.
Fonte/visualize.py	Contém o código com funções que criam várias visualizações presentes nesta ferramenta.

Começando

Confira nossa página do Wiki para obter informações detalhadas sobre o Movis e como usá -las.

Instalação e corrida

Estável

A maneira mais fácil de instalar a ferramenta é usar nossa última imagem do Docker:

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

Você pode começar a usar a ferramenta abrindo um navegador da web e digitando http: // localhost: 8501/como o endereço. Se você executar o contêiner do Docker, precisará usar o endereço IP ou o nome do host em vez do localhost.

Instável

Cuidado! Use por sua conta e risco!

Você também pode clonar esse repositório, criar um recipiente do Docker e executá -lo localmente. Isso não é recomendado, pois podemos introduzir recursos instáveis que podem não terminar no próximo lançamento do Movis. Abaixo está uma sequência de instruções (para sistemas baseados em Linux) para executar a versão instável do 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

Você pode começar a usar a ferramenta abrindo um navegador da web e digitando http: // localhost: 8501/como o endereço. Se você executar o contêiner do Docker, precisará usar o endereço IP ou o nome do host em vez do localhost.