大规模scrna序列数据挖掘的web应用
cellxgene的Python项目详细描述
细胞基因
an interactive explorer for single-cell transcriptomics data
cellxgene（发音为“sell by jean”）是一个用于单细胞转录组数据集（例如来自Human Cell Atlas）的交互式数据浏览器。利用现代网络开发技术实现至少100万个细胞的快速可视化，我们希望使生物学家和计算研究人员能够探索他们的数据，并展示科学数据可视化的通用、可伸缩和可重用模式。
- 想安装和使用cellxgene吗？访问cellxgene docs。
- 想看看我们要去哪里吗？签出our roadmap。
- 想做贡献吗？看我们的contributors guide。
快速启动
要安装cellxgene需要python 3.6+。我们建议installing cellxgene into a conda or virtual environment.
安装软件包。
pip install cellxgene
下载示例anndata文件
curl -o pbmc3k.h5ad https://raw.githubusercontent.com/chanzuckerberg/cellxgene/master/example-dataset/pbmc3k.h5ad
启动cellxgene
cellxgene launch pbmc3k.h5ad --open
要了解有关cellxgene的更多信息，请参阅Getting Started指南。
联系
有问题、建议或意见吗？你可以加入CZI Science Slack并在#cellxgene-users频道发帖，跟我们一起出去玩。有功能请求或错误吗？请将这些作为Github issues提交。我们很想听到你的消息！
贡献
我们热忱欢迎社会各界的贡献！请查看我们的contributing guide，并毫不犹豫地打开一个问题或发送一个pull请求来改进cellxgene。
这个项目遵守贡献者契约。通过参与，您将遵守本准则。请向opensource@chanzuckerberg.com报告不可接受的行为。
我们要去哪里
我们的目标是使计算和实验团队 生物学家合作获得对单细胞rna序列数据的洞察。
我们计划在近期内实施4项关键功能。
- 单击“安装并启动”
- 手动注释工作流
- 切换嵌入
- 基因信息
有关这些功能和我们要去的地方的更多详细信息，请参见our roadmap。
宿主细胞基因的风险
cellxgene是基于标准web技术构建的，但目前设计为单用户桌面应用程序。 我们已经这样做了，所以我们可以在our roadmap上对特性进行优先排序。
我们的一些用户已经尝试过托管cellxgene用于他们的实验室或公共用途，但请注意，cellxgene团队目前并不正式支持、解决或维护任何web部署。
如果选择将cellxgene设置为托管服务，则应注意以下风险：
$ cellxgene launch使用Flask的开发服务器，不推荐用于托管部署（请参见Flask documentation）- 对于多个用户访问同一个cellxgene实例的部署，我们没有测试或官方支持。
- 如果太多的人同时访问您的cellxgene实例，特别是如果他们使用调用python后端的函数（例如差分表达式、更新布局或按gene着色），则很可能挂起或崩溃。
- cellxgene每个数据集只支持一个实例
灵感
我们深受其他几个相关的单细胞可视化项目的启发，包括UCSC Cell Browswer、Cytoscape、Xena、ASAP、Gene Pattern和许多其他项目。我们希望在这个社区共同致力于改进单细胞数据的交互可视化的过程中探索有用的协作。
我们的设计灵感来自mike bostock和crossfilter团队。
我们一直在与^{
核心团队
- Colin Megill，前端和产品设计
- 夏洛特·韦弗，软件工程师
- Bruce Martin，软件工程师
- Sidney Bell，计算生物学家
- Justin Kiggins，产品经理
重复使用
这个项目的唯一目标是授权科学界探索和理解他们的数据。因此，我们鼓励学术界或工业界的其他科学工具构建者采用此项目中的模式、工具和代码，并向我们提出想法或问题。所有代码都可以在MIT license下自由重用。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
