Pour commencer, activez l’environnement Conda en entrant la commande dans le terminal. Utilisez la commande pour ouvrir un bloc-notes Python interactif. Créez un nouveau bloc-notes Python dans le dossier souhaité, en fournissant un nom approprié.
Importez ensuite le fichier Python contenant les fonctions d’alignement en exécutant la commande dans la première cellule. Si vous utilisez des données bourgeonnantes comme données de phase du cycle cellulaire. Importez une trame de données contenant le pourcentage de bourgeons à chaque point temporel en exécutant la commande dans une nouvelle cellule.
Alignez ensuite les données naissantes sur une échelle de temps de point de vie en entrant la fonction dans une nouvelle cellule. Ensuite, importez la trame de données expérimentale dans le bloc-notes en exécutant la commande dans une nouvelle cellule. Alignez les données expérimentales sur une échelle de points temporels de ligne de vie en entrant la fonction dans une nouvelle cellule.
Entrez ensuite la commande dans une nouvelle cellule pour télécharger l’ensemble de données alignées sur la ligne de vie. Les données naissantes recueillies à partir de la condition 2 RNAseq ont montré le pourcentage d’anomalie au fil du temps pour l’échelle de temps non alignée en minutes et l’échelle de temps alignée en points de ligne de vie. Les données de cytométrie en flux recueillies pour l’ensemble de données de la condition 2 tracé pour un point temporel sélectionné ont montré que les données correspondaient à la phase déterminée par l’alignement.
