临床dna变异可视化及浏览器。
scout-browser的Python项目详细描述
<；p align="center">；
<；a href="http://www.clinicalgenomics.se/scout">；
<；img height="165"width="637" src="artwork/logo display.png">；
<；/a>；
<；h3 align="center">；分析VCF并协作更快地解决罕见疾病<；/h3>；
<；/p>；< BR>[生成状态][travis img]][travis url]
[！[pypi版本][pypi img]][pypi url]
[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/github/clinical-genomics/scout/badge.svg？branch=master）（https://coveralls.io/github/clinical-genomics/scout？branch=master）什么是scout？
-**简单**-在简单易用的Web界面中分析变量。
-**聚合**-将多个分析和VCF的结果合并到一个集中的数据库中。
-**协作**-在用户和机构之间编写评论和共享案例。
##文档
本自述文件仅提供scout的简要概述，有关更完整的参考，请查看我们的文档：[www.clinicalgenomics.se/scout]（http://www.clinicalgenomics.se/scout/）。
--您可以使用"pip"安装最新版本的scout：
``bash
pip install scout browser
要包括可选的覆盖工具，如果您想安装Scout for Local Development，请使用：
pip install scout browser[覆盖范围]
````
；
`` bash
git clone https://github.com/clinical genomics/scout
cd scout
pip install--requirement requirements.txt--可编辑。
````
scout pdf报告使用[flask weasyprint]创建（https://pythonhosted.org/flask weasyprint/）。这个库需要单独安装的外部依赖项（即cairo和pango）。请参阅weasyprint安装[页面]（https://weasyprint.readthedocs.io/en/stable/install.html）上提供的Linux、MacOS和Windows平台特定说明。
我发现使用官方的docker镜像最简单：
``bash
docker run--name mongo-p 27017:27017 mongo
```
假设您有一个mongodb服务器在默认端口（27017）上监听，那么您将如何设置一个完全工作的scout演示：
``bash
scout setup demo
````
现在运行
``bash
scout--demo-serve
```
并使用该接口。已使用电子邮件clark.kent@mail.com创建了一个用户，因此使用该地址可以访问
如果您打算使用身份验证，请确保使用的是谷歌电子邮件！
上一个命令使用一组与omim和hpo表型术语相关的基因定义来设置数据库。现在我们将加载一些示例数据。scout希望使用不同的基因面板完成分析，所以让我们加载一个，然后我们的第一个分析案例：
``bash
scout load panel scout/demo/panel_1.txt
scout load case scout/demo/643594.config.yaml
```
可视化
scout可以配置为可视化由[chanjo][chanjo]生成的覆盖率报告。有关如何启用此功能的说明，请参阅文档[chanjo_coverage_integration]（docs/admin guide/chanjo_coverage_integration.md）。
您可以自动激活界面的不同部分，包括用户认证，覆盖范围，以及本地观察。
这是配置文件的一个示例：
``python
scoutconfig.py
``python发送错误到生产中的电子邮件地址列表
admins=['paul.anderson@magnolia.com']
mongou host='localhost'
mongou port=27017
mongou dbname='scoutettest'
mongo_username='testuser'
mongo_password='testpass'
使用google oauth启用用户身份验证
google=dict（
consumer_key='client_id'，
consumer_secret='client_secret'，
base_url='https://www.googleapis.com/oauth2/v1/'，
授权"url="https://accounts.google.com/o/oauth2/auth'，
请求"令牌"url=none，
请求"令牌"params={
"作用域"：（"https://www.googleapis.com/auth/userinfo.profile"
"https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email"），
，
access_token_url='https://accounts.google.com/o/oauth2/token'，
access_token_method='post'
）
？？
苯甲双胍密码='？？？
？？
报表语言=en或sv
其他有趣的设置
sqlalchemy_track_modifications=false；这在生产中很重要
模板自动重新加载=false；请考虑在生产中关闭secret_key='secret key''覆盖！
```
现在启动服务器非常简单，为了演示和本地开发，我们将使用cli：
``bash
scout service--config./config.py
```
！[童子军界面演示]（artwork/scout variant demo.png）
\这也是我们如何处理服务器和使用加密的https连接的方法。
`` bash
scout\u config=./config.py gunicorn--workers 4--bind 0.0.0.0:8080--access logfile--error logfile--keyfile/tmp/myserver.key--certfile/tmp/server.crtwsgi_gunicorn:app
```
>；repo中包含"wsgi_gunicorn.py"文件，并将烧瓶配置为与gunicorn一起工作。
Scout通过媒人交换为患者数据共享提供集成。有关媒人和患者匹配的一般信息，请参见[本文]（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6016856/）。
关于我们在临床基因组学实施媒人交换及其与scout集成的技术指南，请遵循以下[链接]（docs/admin guide/matchmaker_exchange_integration.md）。
可以在[此处]（docs/user guide/cases.md媒人交换集成）找到一个面向用户的指南，描述如何使用scout将案例和变量数据共享给媒人。
https://github.com/clinical genomics/chanjo
[travis img]：https://img.shields.io/travis/clinical-genomics/scout/develop.svg？style=flat square
[travis url]：https://travis ci.org/clinical genomics/scout
[pypi img]：https://img.shields.io/pypi/v/scout-browser.svg？style=flat square
[pypi url]：https://pypi.python.org/pypi/scout browser/
欢迎加入QQ群-->： 979659372
