Kozo Nishida kozo2

Helix キーボードキットの製作に必要な工具メモ

自分は最近Snakemakeでワークフローを書いている。それまではシェルスクリプト → make → Rakeという風に、色々なやり方でワークフローを書いてきてたが、環境構築・再現性や分散処理の対応がしやすいSnakemakeに現在のところは落ち着いている。Snakemakeでコードの再現性に関わる技術はAnacondaとDocker（Singularity）である。ここでは、両方の技術は一長一短であり、両技術共に痒いところに手が届かない状況があるという話しをする。なお、自分はデータ解析を生業としており、データを前処理、解析、可視化しては、使うパッケージを適宜加えたり、減らしたりする探索的データ解析（EDA）の過程でSnakemakeを使っているため、事前に処理が決まっていて、あとはワークフロー化するだけの人とは状況がかなり違っている可能性があるので注意されたし。

Anacondaのメリット

Snakemake内でのAnacondaの使い方は簡単で、Snakemakeを実行する上で必要なSnakefileの中で、実行するruleにcondaタグを追加する。condaタグの中では、conda環境を構築する上で必要な共有ライブラリやらR,Pythonのパッケージやらを記述する。 https://snakemake.readthedocs.io/en/stable/snakefiles/deployment.html#integrated-package-management

あとは、snakemakeコマンドを実行する際に、--use-condaオプションを加えるだけで良い。

Package 'datasets'

[1/84] ability.cov

Ability and Intelligence Tests

name: Rdatasets: datasets: ability.cov
licenses: GPL-3

RedAmber::DataFrame : 6 x 8 Vectors
Vectors : 8 numeric

	# -- coding: utf-8 --

	import cv2
	import numpy as np
	import chainer
	import chainer.links as L
	from chainer import Chain, Variable
	from chainer import datasets

	class SOM(Chain):

	/home/tatsuya% docker run -it ubuntu:trusty
	root@1ce8acf4991d:/# cd
	root@1ce8acf4991d:~# uname -a
	Linux 1ce8acf4991d 4.11.9-1-ARCH #1 SMP PREEMPT Wed Jul 5 18:23:08 CEST 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
	root@1ce8acf4991d:~# cat /etc/lsb-release
	DISTRIB_ID=Ubuntu
	DISTRIB_RELEASE=14.04
	DISTRIB_CODENAME=trusty
	DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.5 LTS"

	#CODE

	#Generate root password
	import random, string
	password = ''.join(random.choice(string.ascii_letters + string.digits) for i in range(20))

	#Download ngrok
	! wget -q -c -nc https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
	! unzip -qq -n ngrok-stable-linux-amd64.zip
	#Setup sshd

	# COLUMNS: For entries "all-nodes and color": obj_type all-nodes obj_subtype color
	# COLUMNS: For entries "all-nodes and bordercolor": obj_type all-nodes obj_subtype color
	# COLUMNS: For entries "node and color": obj_type node_label obj_subtype color
	# COLUMNS: For entries "node and rppasite": obj_type node_label obj_subtype subtype_info\|subtype_label\|subtype_bkgrd_color\|subtype_border_color
	# COLUMNS: For entries "node and tooltip": obj_type node_label obj_subtype tooltip_information_onmousehover
	# NOTE: "subtype_info" is also tooltip information for onmousehover for individual rppasite
	node all-nodes color 255 255 255
	node all-nodes bordercolor 50 50 50
	node FOXA1 color 40 80 255
	node FOXA1 tooltip FOXA1, -24.349700502698532

	@Grab(group='org.openscience.cdk', module='cdk-bundle', version='2.5')

	// Copyright (C) 2021 Egon Willighagen <[email protected]>
	//
	// MIT license
	//
	// If you use this script, please cite the CDK 2.0 article:
	// https://jcheminf.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13321-017-0220-4

	import org.openscience.cdk.interfaces.*;

	library(rmzTabM) ## https://lifs-tools.github.io/rmzTab-m/
	library(metabolighteR) ## https://aberhrml.github.io/metabolighteR/

	convertMzTab2MAF <- function(mzTabfile, MAFfile) {

	mzTabTable <- readMzTab(mzTabfile)

	## To turn these tables into objects, use the R6 class constructor method `new()`:
	mzTabObject <- MzTab$new()$fromDataFrame(mzTabTable)
	metadata <- mzTabObject$metadata

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Helix キーボードキットの製作に必要な工具メモ

目次

Anacondaのメリット

Package 'datasets'

[1/84] ability.cov