ورش البيانات المكانية

ورشة عمل: مقدمة لإطار البيانات المكانية

تثبيت الحزم المطلوبة

باستخدام كوندا / مامبا

سنستخدم conda أو mamba (الأسرع) كمدير للحزم هنا، اعتمادًا على ما تم تثبيته في البرنامج التعليمي. يسمح هذا بإعداد البيئة بأكملها بأمر واحد.

1. قم بإنشاء بيئة conda من ملف environment.yaml

    # it's recommended to use mamba for faster installation, or set libmamba as the default solver
   # conda config --set solver libmamba
   conda env create -f environment.yaml -y
   
   # alternatively, if you already have a conda environment you'd like to use, you can update it like this
   conda env update --name myenv --file environment.yaml --prune

2. تفعيل البيئة

   conda activate spatialdata-workshop

3. تسجيل بيئة كوندا في Jupyter

   python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "

4. اختياريًا: قم بإعداد الإكمال التلقائي داخل Jupter Notebooks

   pip install jupyter_tabnine
   jupyter contrib nbextension install --user
   jupyter nbextension install --py jupyter_tabnine --user
   jupyter nbextension enable --py jupyter_tabnine --user
   jupyter serverextension enable --py jupyter_tabnine --user

5. إذا قمت في أي وقت بتعديل environment.yaml yaml وترغب في تحديث البيئة، فيمكنك القيام بذلك باستخدام

   conda env update --name spatialdata-workshop --file environment.yaml --prune

تنزيل البيانات

1. قم بتنشيط البيئة كما هو موضح أعلاه

   conda activate spatialdata-workshop

2. قم بتشغيل الأمر التالي لتنزيل البيانات

    # download the raw data
   python download.py --data_dir data raw visium
   python download.py --data_dir data raw visium_hd
   python download.py --data_dir data raw xenium
   
   # download some already processed data
   python download.py --data_dir data zarr merfish

ملاحظات على البيانات:

• تمت معالجة مجموعات البيانات يدويًا لتقليل حجم الملف، وذلك عن طريق إزالة بعض البيانات أو البيانات الوصفية أو تقليل بعض أحجام الصور. نظرًا لصغر الحجم، فإن مجموعات البيانات لا تمثل البيانات الأصلية، ولا التكنولوجيا التي كانوا يستخدمونها لتصنيفها. ولذلك، لا ينبغي استخدامها لأي مثال علمي أو مقارنة بين التقنيات.
• مجموعة بيانات MERFISH مأخوذة من خط أنابيب MERFISH النموذجي لمعهد Allen Institute، وهي لا تمثل تقنية MERFISH التجارية الجديدة. نختار الأول لأنه خفيف الوزن وتم تحليله بالفعل.

تشغيل الدفاتر

1. قم بتنشيط البيئة كما هو موضح أعلاه

   conda activate spatialdata-workshop

2. ابدأ JupyterLab

   jupyter-lab

الأحداث

يمكنك هنا العثور على قائمة بورش العمل السابقة لدينا، بما في ذلك الدفاتر والشرائح المعنية.

• 2024/09/09: شرائح دفاتر ملاحظات ندوة البيولوجيا المكانية (تيم تريس) BioTrac
• 2024/09/11: شرائح دفاتر ملاحظات ورشة عمل المؤتمر (Luca Marconato)
• 2024/09/25: (Wouter-Michiel Vierdag، Luca Marconato) سلسلة ندوات الويب الخاصة بـ EBI "التقدم في omics المكانية" ؛ (لوكا ماركوناتو) شرائح دفاتر FoG Live
• 2024/10/22: شرائح دفاتر الملاحظات (Luca Marconato) BIOINFO 2024، Gyeongju (كوريا الجنوبية)