먼저 모든 multiomics 입력 데이터 세트를 입력 데이터 폴더에 추가합니다. 여기에는 안정적이고 만성적인 급성 관상 동맥 증후군이 있는 환자의 데이터가 포함되어 있습니다. 데이터를 사전 처리하려면 폴더 기호를 클릭한 다음 mofa_workflow 스크립트 및 구성을 두 번 클릭하여 구성 폴더에 액세스합니다.
데이터 구성 CSV 파일을 두 번 클릭하여 엽니다. 값 열에 입력 데이터 및 결과 폴더의 경로를 입력합니다. 구성 이름-값 열에서 저장된 모든 파일의 파일 확장자로 추가할 이름을 지정합니다.
변경 사항을 저장하려면 상단 메뉴에서 파일 및 CSV 파일 저장을 선택합니다. 그런 다음 왼쪽의 탐색 메뉴를 사용하여 스크립트를 클릭하여 스크립트 폴더로 이동합니다. 00_Configuration_Update를 두 번 클릭합니다.
ipynb를 사용하여 초기화 Notebook을 엽니다. 스크립트를 실행하려면 상단의 Restart Kernel and Run All Cells 버튼을 클릭한 다음 팝업에서 Restart를 클릭합니다. configurations 폴더로 이동하려면 configurations를 두 번 클릭합니다.
그런 다음 01_Pre_Processing_SC_Data 두 번 클릭합니다. csv를 사용하여 파일을 엽니다. 자동으로 입력된 값을 확인하고 상단 메뉴에서 파일 및 CSV 파일 저장을 선택하여 변경 사항을 저장합니다.
그런 다음 왼쪽의 탐색 메뉴를 사용하고 스크립트를 클릭하여 스크립트 폴더로 이동합니다. 01_Prepare_Pseudobulk를 두 번 클릭합니다. ipynb를 사용하여 노트북을 엽니다.
스크립트를 실행하려면 상단의 Restart Kernel and Run All Cells 버튼을 클릭한 다음 팝업에서 Restart를 클릭합니다. figures 폴더로 이동하려면 먼저 figures를 두 번 클릭한 다음 01_figures를 두 번 클릭합니다. 새로 생성된 플롯을 열고 개요를 FIG01_Amount_of_Cells합니다.
그런 다음 플롯을 조사하여 샘플당 세포 수가 매우 적은 세포 유형 군집을 식별합니다. 이러한 클러스터 ID의 이름을 적어 두었다가 후속 단계에서 제외합니다. 구성 폴더로 다시 이동하려면 점을 클릭하고 구성을 두 번 클릭합니다.
그런 다음 파일을 엽니다. 02_Pre_Processing_Configuration_SC.csv. 이전 단계에서 제외를 위해 식별된 모든 클러스터 ID를 cell_type_exclusion 열에 쉼표로 구분하여 추가합니다. 변경 사항을 저장하려면 상단 메뉴에서 파일 및 CSV 파일 저장을 선택합니다.
이제 02_Pre_Processing_Configuration 파일을 엽니다. CSV를 선택하고 데이터 입력 폴더에 포함 및 저장된 각 데이터 세트에 대한 전처리 구성을 조정합니다. 적용해야 하는 전처리 단계에 따라 필요에 따라 열의 매개변수를 조정합니다.
파일 및 CSV 파일 저장을 선택하여 변경 사항을 저장합니다. 스크립트 폴더로 이동하려면 스크립트를 클릭합니다. Notebook 02_Integrate_and_Normalize_Data_Sources.ipynb를 엽니다.
상단의 Restart Kernel and Run All Cells 버튼을 클릭한 다음 팝업에서 Restart를 클릭합니다. 그런 다음 생성된 02_results 폴더로 이동합니다. 폴더 기호를 클릭한 다음 결과와 02_results 두 번 클릭합니다.
파일 02_Combined_Data, 구성 이름, 결합된 사전 처리 데이터 입력 파일을 포함하는 INTEGRATED CSV가 포함되어 있는지 확인합니다.
