血小板分析
项目描述
platelet-analysis
plateletanalysis
是一个Python包,用于分析形成血栓过程中血小板的下游运动。
安装
该包可以按照以下步骤安装到您的机器上
git clone https://github.com/AbigailMcGovern/platelet-analysis.git
cd platelet-analysis
pip install -e . # installs an editable version of the package
背景信息
在分析之前,将生长的血栓的显微镜视频分割,以找到标记的小部分血小板的定位。在分割的基础上,收集有关分割对象的信息(例如,荧光强度、体积、形状)。然后使用Python包TrackPy跟踪分割,并分配一个id(在我们数据帧中标记为"particle"
的列)。
数据配置
目前,该包专门针对特定配置的数据
主要跟踪输出
分割和跟踪分析的主要输出(格式:csv)应包含以下变量
pid
– 该点时间的血小板唯一标识符file
– 文件名列的名称(来自原始ND2视频文件)xs
– 血小板 x 坐标ys
– 血小板 y 坐标zs
– 血小板 z 坐标- ... 待补充
主要跟踪输出元数据
对于每个找到跟踪的视频,应该有一个相应的元数据文件(格式:csv)
- 路径
- ... 待补充
汇总数据文件
这些是在使用菜单界面生成分析时应该使用的数据文件(格式:parquet)。使用plateletanalysis
提供的函数,您可以生成这些文件(目前examples
目录中有一些不完整的示例 - 以_df.py
结尾的文件)。通常,我们每个实验条件保留一个数据帧。也就是说,每个抑制剂或对照组都有一个数据帧。将在分析中出现的选项的数据帧名称在plateletanalysis.config
模块中指定(最终将重新配置和重命名)。数据帧的路径位于data
目录中的file_paths.csv
文件中。变量包括
pid
–path
–x_s
–ys
–zs
–- ... 待补充
运行分析
基于用户界面的分析可以通过调用plateletanalysis.run_analysis
来运行。在运行分析之前,请确保file_paths.csv
已正确配置,包括以下位置:(1)包含汇总数据文件的目录,(2)最大钙二次分析回归,(3)最小钙二次分析回归,(4)如果需要,ParaView文件,以及(5)包含任何要排除的异常值的数据。
from plateletanalysis import run_analysis
run_analysis.show(run=True)
路线图
- 确保在具有不同数据访问权限的各种机器上运行分析
- 修改配置文件以添加帮助用户配置其机器的功能(例如,帮助他们编辑
file_paths.csv
文件) - 可能将治疗的长名和短名列表移动到CSV中(可能更容易编辑)
- 添加
t_traj_move
和相关函数,用于映射在不同时间点以不同方式移动的血小板
版本控制指南
这里我们将使用git进行版本控制。
当您想要获取代码主分支的最新版本时,请确保您位于git仓库的main
分支上,通过在命令行中输入git switch main
。然后,您可以输入git pull origin main
,这将从GitHub上的仓库(git将其称为origin
)获取主分支。建议在更改任何内容之前这样做,以防您电脑上的main
副本已过时。
当您想要更改代码时,请为仓库检出一个新的分支。分支使我们能够保留许多版本的代码。当您切换到另一个分支时,git会记录从主分支来的任何更改,并允许您在代码的不同版本之间切换。您可以这样做,输入以下命令git checkout -b <new-branch-name>
。如果您想找出您所在的分支以及存在的分支,请使用git branch
。如果您想切换到另一个分支,请使用git switch <branch-name>
。请注意,除非您已暂存和提交了您的更改(见下文),否则您无法在不同的分支之间切换。
当您对代码进行更改时,为了将更改上传到GitHub,您首先需要暂存和提交。暂存更改是为了准备提交。您可以使用git status
查看哪些文件有已暂存或未暂存的更改。使用git add <filename>
或git add <filename> <filename> ...
(如果您需要暂存多个文件)来暂存更改。要提交更改,请使用git commit -m "请输入一条消息,以便我们可以看到更改了什么"
。一旦更改被暂存和提交,它们还需要被上传到GitHub。为此,您可以使用git push origin <branch-name>
。这将提供更改在仓库位置的链接。为了将更改添加到主分支,您需要使用GitHub本身。访问提供的链接并点击"发起拉取请求"。
项目详情
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定选择哪一个,请了解有关安装包的更多信息。
源代码分发
构建分发
plateletanalysis-0.0.4.tar.gz的散列值
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 327be98252e69a6df27992613c0d78f79f8df39125284831f23cc4dfb66d4430 |
|
MD5 | 10d0f13200a042ecc24a2450064f763e |
|
BLAKE2b-256 | cc2184e345769e230653a7a1135fe31925eceda9fbb3ac9700daed7f1f43da04 |
plateletanalysis-0.0.4-py3-none-any.whl的散列值
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 22e7aa4d8f32cfde7c7d570c007d96a8c858c5a74ed88b4214411ceff3f5a986 |
|
MD5 | 101be91b5f6e4410d530a28d504f0082 |
|
BLAKE2b-256 | 99ae9f118c7ce640abefb0f82d7ef618d3d574f487dfeb06dae9c80f5c21fc1a |