空间数据研讨会

研讨会：SpatialData 框架简介

安装所需的包

使用康达/曼巴

我们将在这里使用conda或mamba （更快）作为包管理器，具体取决于教学中安装的内容。这允许使用单个命令设置整个环境。

1. 从environment.yaml文件创建conda环境

    # 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. 激活环境

   conda activate spatialdata-workshop

3. 在 Jupyter 中注册 conda 环境

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

4. 可选：在 Jupter Notebooks 内设置自动完成功能

   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. 如果您在任何时候修改environment.yaml并想要更新环境，您可以使用

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

下载数据

1. 按照上面的说明激活环境

   conda activate spatialdata-workshop

2. 运行以下命令下载数据

    # 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

数据注释：

• 通过删除某些数据、元数据或减小某些图像大小，对数据集进行了手动处理以减小文件大小。由于尺寸减小，数据集不能代表原始数据，也不能代表用于分析数据的技术。因此，它们不应用于任何科学示例或跨技术比较。
• MERFISH数据集来自艾伦研究所原型MERFISH管道，它并不代表新的商业MERFISH技术。我们选择前者是因为它是轻量级的并且已经被分析过。

运行笔记本

1. 按照上面的说明激活环境

   conda activate spatialdata-workshop

2. 启动 JupyterLab

   jupyter-lab

活动

在这里您可以找到我们过去的研讨会的列表，包括各自的笔记本和幻灯片。

• 2024/09/09：（Tim Treis）BioTrac 空间生物学研讨会笔记本幻灯片
• 2024/09/11：（Luca Marconato）scverse 会议研讨会笔记本幻灯片
• 2024/09/25：（Wouter-Michiel Vierdag、Luca Marconato）EBI“空间组学进展”网络研讨会系列； (Luca Marconato) FoG Live 笔记本幻灯片
• 2024/10/22：（Luca Marconato）BIOINFO 2024，庆州（韩国）笔记本幻灯片