MOVIS Download - MOVIS исходный код скачать

MOVIS

Данные веб-сайта

v1.1.0: Post-review release

Скачать

Movis

Исследовательский анализ данных и инструмент визуализации для множественных наборов данных временных рядов.

Рукопись

Этот инструмент создан для следующей статьи:

«Movis: программное решение с несколькими амиками для мультимодальной кластеризации, внедрения и визуализации временных сериал

Пожалуйста, цитируйте бумагу как:

@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).}
}

Абстрактный:

Благодаря недавним достижениям в области секвенирования и вычислительных технологий, многие исследователи с биологическим и/или медицинским опытом в настоящее время производят несколько наборов данных со встроенным временным измерением. Мультимодальные позволяют исследователям исследовать и исследовать различные биологические и физико-химические процессы с различными технологиями. Мотивированные для изучения многоэлементных данных и многоомики временных рядов, процесс разведки был затруднен от разделения, введенного каждым типом OMICS. Чтобы эффективно изучить такие временные наборы данных, обнаружить аномалии, найти закономерности и лучше понять их тонкости, требуется опыт в области компьютерных наук и биоинформатики. Здесь мы представляем Movis, модульный инструмент для мульти-амики временных рядов с удобным веб-интерфейсом, который облегчает изучение данных таких данных. Это привносит в равное участие каждый тип OMIC времени для анализа и визуализации. На момент написания написания два многоомических данных временных рядов были интегрированы и успешно воспроизведены. Полученные визуализации являются конкретными, воспроизводимыми и готовыми к публикации. Movis построен на программном обеспечении с открытым исходным кодом и легко расширяется для размещения различных аналитических задач. Онлайн-версия Movis доступна по https://movis.mathematik.uni-marburg.de/ и на Docker Hub (https://hub.docker.com/r/aanzel/movis).

Зависимость

Код записан в Python 3.8.11 и протестирован на Linux со следующими библиотеками установленными:

Библиотека	Версия
Альтаир	4.1.0
altair_saver	0.5.0
биопитон	1.78
Генсим	4.0.1
Numpy	1.21.2
Панды	1.3.5
Scikit-learn	1.0.2
Scipy	1.7.3
поток	1.5.1
Протобуф	3.19.1
Python-levenshtein	0,12,2
нажимать	7.1.2

Данные

Данные, используемые в примере 1, поступают из следующей статьи:

Интеграция данных мета-амики во временных рядах показывает, как микробные экосистемы реагируют на беспорядки , Херольд, М., Мартинес Арбас, С., Нараянасами, С. и др. Nat Commun 11, 5281 (2020). https://doi.org/10.1038/S41467-020-19006-2.

Он хранится в данных Data/Cached/example_1/в необработанном формате или в качестве объекта маринозов.

Данные, используемые в примере 2, поступают из следующей статьи:

Короткие и долгосрочные транскриптомные реакции Escherichia coli на биоциды: системный анализ , Merchel Piovesan Pereira, B., Wang, X. & Tagkopoulos, I. (2020). Прикладная и экологическая микробиология, 86 (14), E00708-20. https://doi.org/10.1128/aem.00708-20.

Он хранится в данных Data/Cached/example_2/в необработанном формате.

Код

Сценарий	Описание
Источник/	Содержит все сценарии, необходимые для запуска инструмента.
Источник/main.py	Содержит код, который строит основной макет и соединяет все страницы.
Источник/home.py	Содержит код, который создает домашнюю страницу.
Source/example_1.py	Содержит код, который создает страницу примера 1.
Source/example_2.py	Содержит код, который создает страницу примера 2.
Source/case_study.py	Содержит код, который создает страницу тематического исследования.
Source/upload.py	Содержит код, который создает страницу загрузки.
Источник/common.py	Содержит код с функциями, разделенными всеми страницами.
Source/visualize.py	Содержит код с функциями, которые создают различные визуализации, присутствующие в этом инструменте.

Начиная

Ознакомьтесь с нашей страницей вики для подробной информации о Movis и о том, как ее использовать.

Установка и запуск

Стабильный

Самый простой способ установить инструмент - использовать наше последнее изображение Docker:

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

Вы можете начать использовать инструмент, открыв веб -браузер и набрав в http: // localhost: 8501/как адрес. Если вы запускаете контейнер Docker, вы должны использовать IP -адрес или имя хоста вместо Localhost.

Нестабильный

Осторожность! Используйте свой собственный риск!

Вы также можете клонировать этот репозиторий, создать контейнер Docker самостоятельно и запустить его на локальном уровне. Это не рекомендуется, так как мы могли бы ввести нестабильные функции, которые могут не закончиться в следующем выпуске Movis. Ниже приведена последовательность инструкций (для систем на основе Linux) для запуска нестабильной версии 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

Вы можете начать использовать инструмент, открыв веб -браузер и набрав в http: // localhost: 8501/как адрес. Если вы запускаете контейнер Docker, вы должны использовать IP -адрес или имя хоста вместо Localhost.