Beginnen Sie mit dem Hinzufügen aller Multiomics-Eingabedatasets zum Eingabedatenordner. Hier enthalten sie Daten von Patienten mit stabilem, chronischem und akutem Koronarsyndrom. Um die Daten vorzuverarbeiten, klicken Sie auf das Ordnersymbol und doppelklicken Sie dann auf die mofa_workflow Skripte und Konfigurationen, um auf den Konfigurationsordner zuzugreifen.
Doppelklicken Sie auf die CSV-Datei für die Datenkonfiguration, um sie zu öffnen. Geben Sie in der Spalte Wert die Pfade zu den Eingabedaten- und Ergebnisordnern ein. Geben Sie in der Spalte "Konfigurationsname-wert" einen Namen an, der als Dateierweiterung für alle gespeicherten Dateien hinzugefügt werden soll.
Um die Änderungen zu speichern, wählen Sie Datei und CSV-Datei speichern aus dem Menü oben aus. Klicken Sie dann über das Navigationsmenü auf der linken Seite auf Skripte, um zum Skriptordner zu gelangen. Doppelklicken Sie auf 00_Configuration_Update.
ipynb, um das Initialisierungsnotebook zu öffnen. Um das Skript auszuführen, klicken Sie oben auf die Schaltfläche Kernel neu starten und alle Zellen ausführen und dann im Popup auf Neu starten. Um zum Konfigurationsordner zu navigieren, doppelklicken Sie auf Konfigurationen.
Doppelklicken Sie dann auf 01_Pre_Processing_SC_Data. csv, um die Datei zu öffnen. Überprüfen Sie die automatisch ausgefüllten Werte, wählen Sie Datei und CSV-Datei speichern aus dem Menü oben, um die Änderungen zu speichern.
Verwenden Sie dann das Navigationsmenü auf der linken Seite und klicken Sie auf Skripte, um zum Skriptordner zu navigieren. Doppelklicken Sie auf 01_Prepare_Pseudobulk. ipynb, um das Notebook zu öffnen.
Um das Skript auszuführen, klicken Sie oben auf die Schaltfläche Kernel neu starten und alle Zellen ausführen und dann im Popup auf Neu starten. Um zum Ordner "Abbildungen" zu navigieren, doppelklicken Sie zuerst auf Abbildungen und dann auf 01_figures. Öffnen Sie den neu generierten Plot FIG01_Amount_of_Cells Übersicht.
Untersuchen Sie dann das Diagramm, um Zelltyp-Cluster mit einer sehr geringen Anzahl von Zellen pro Probe zu identifizieren. Notieren Sie sich die Namen dieser Cluster-IDs, um sie in den nachfolgenden Schritten auszuschließen. Um zurück zum Konfigurationsordner zu navigieren, klicken Sie auf Punkte und doppelklicken Sie auf Konfigurationen.
Öffnen Sie dann die Datei 02_Pre_Processing_Configuration_SC.csv. Fügen Sie alle Cluster-IDs hinzu, die im vorherigen Schritt für den Ausschluss identifiziert wurden, getrennt durch Kommas in der Spalte cell_type_exclusion. Um die Änderungen zu speichern, wählen Sie Datei und CSV-Datei speichern aus dem Menü oben aus.
Öffnen Sie nun die Datei 02_Pre_Processing_Configuration. CSV und passen Sie die Vorverarbeitungskonfiguration für jeden Datensatz an, der im Dateneingabeordner enthalten und gespeichert ist. Passen Sie die Parameter in den Spalten nach Bedarf an, je nachdem, welche Vorverarbeitungsschritte angewendet werden sollen.
Speichern Sie die Änderungen, indem Sie Datei und CSV-Datei speichern auswählen. Um zum Skriptordner zu navigieren, klicken Sie auf Skripte. Öffnen Sie das Notebook 02_Integrate_and_Normalize_Data_Sources.ipynb.
Klicken Sie oben auf die Schaltfläche Kernel neu starten und alle Zellen ausführen und dann im Popup auf Neu starten. Navigieren Sie als Nächstes zum generierten Ordner 02_results. Klicken Sie auf das Ordnersymbol, doppelklicken Sie dann auf Ergebnisse und 02_results.
Stellen Sie sicher, dass sie die Datei 02_Combined_Data, den Konfigurationsnamen und die INTEGRIERTE CSV-Datei enthält, die die kombinierte Dateneingabedatei für die Vorverarbeitung enthält.
