# HG changeset patch
# User azomics
# Date 1592860923 14400
# Node ID 08b71aee9b80471ac33b176193a7b514eda56f8d
# Parent  7632562ada413eae364135035250b8c17c78d63c
"planemo upload for repository https://github.com/ImmPortDB/immport-galaxy-tools/tree/master/flowtools/auto_collapse_pop commit c4cd54a5b7a57f494a82d2a5e9b94f24473fff24"

diff -r 7632562ada41 -r 08b71aee9b80 auto_collapse_pop/auto_collapse_pops.py
--- a/auto_collapse_pop/auto_collapse_pops.py	Mon Feb 27 12:14:29 2017 -0500
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,79 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-
-######################################################################
-#                  Copyright (c) 2016 Northrop Grumman.
-#                          All rights reserved.
-######################################################################
-from __future__ import print_function
-import sys
-import pandas as pd
-from argparse import ArgumentParser
-
-
-def auto_collapse(input_file, profile_file, output, report):
-    profile_pop_list = {}
-    pop_to_collapse = []
-    markers = []
-    with open(profile_file, "r") as pf:
-        pffl = pf.readline()
-        markers = pffl.strip().split("\t")
-        for pfline in pf:
-            line = pfline.strip().split("\t")
-            pop = line[0]
-            profil = "\t".join(line[1:-2])
-            if profil in profile_pop_list:
-                profile_pop_list[profil].append(pop)
-            else:
-                profile_pop_list[profil] = [pop]
-    i = 1
-    with open(report, "w") as rt:
-        rt.write("New_Population\tFormer_Populations\t")
-        rt.write("\t".join(markers[1:-2]) + "\n")
-        for profs in profile_pop_list:
-            pop_to_collapse.append(profile_pop_list[profs])
-            pop_ls = ", ".join(profile_pop_list[profs])
-            rt.write("\t".join([str(i), pop_ls, profs]) + "\n")
-            i += 1
-    df = pd.read_table(input_file, dtype={'Population': object})
-    df['new_population'] = df.Population
-    for i, sets_pop in enumerate(pop_to_collapse):
-        df.loc[df['Population'].isin(sets_pop), ['new_population']] = i + 1
-
-    df.Population = df.new_population
-    df.drop(['new_population'], inplace=True, axis=1)
-    df.to_csv(output, sep="\t", index=False)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    parser = ArgumentParser(
-             prog="auto_pop_collapse_from_profile",
-             description="collapses FLOCK populations based on profile.")
-
-    parser.add_argument(
-            '-i',
-            dest="input_file",
-            required=True,
-            help="FLOCK output file")
-
-    parser.add_argument(
-            '-o',
-            dest="output",
-            required=True,
-            help="Name of the output file.")
-
-    parser.add_argument(
-            '-r',
-            dest="report",
-            required=True,
-            help="Name of the report file.")
-
-    parser.add_argument(
-            '-p',
-            dest="profile",
-            required=True,
-            help="File location for the profile.txt from FLOCK.")
-
-    args = parser.parse_args()
-
-    auto_collapse(args.input_file, args.profile, args.output, args.report)
-    sys.exit(0)
diff -r 7632562ada41 -r 08b71aee9b80 auto_collapse_pop/auto_collapse_pops.xml
--- a/auto_collapse_pop/auto_collapse_pops.xml	Mon Feb 27 12:14:29 2017 -0500
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,85 +0,0 @@
-<tool id="auto_collapse_populations" name="Collapse populations automatically" version="1.0">
-  <description>based on quartile binning from FLOCK results.</description>
-  <requirements>
-    <requirement type="package" version="0.17.1">pandas</requirement>
-  </requirements>
-  <stdio>
-    <exit_code range="1:" />
-  </stdio>
-  <command><![CDATA[
-      python $__tool_directory__/auto_collapse_pops.py -o "${output}" -i "${input}" -p "${profile}" -r "${report}"
-  ]]>
-  </command>
-  <inputs>
-    <param format="flowclr" name="input" type="data" label="FLOCK or Cross-Sample output file"/>
-    <param format="flowscore" name="profile" type="data" label="Population score profiles from FLOCK"/>
-  </inputs>
-  <outputs>
-    <data format="flowclr" name="output" label="Auto-collapsed pops in ${input.name}"/>
-    <data format="tabular" name="report" label="Auto-collapse report for ${input.name} with ${profile.name}"/>
-  </outputs>
-  <tests>
-    <test>
-      <param name="input" value="input.flowclr"/>
-      <param name="profile=" value="profile.flowscore"/>
-      <param name="report" value="report.txt"/>
-      <output name="output" file="output.flowclr"/>
-    </test>
-  </tests>
-  <help><![CDATA[
-   This tool automatically collapses populations together based on FLOCK score profiles.
-
------
-
-.. class:: warningmark
-
-*FLOCK score profiles are assigned based on quartile binning of the data. As always, use this tool with caution and be critical of your results*
-
------
-
-**Input**
-
-FLOCK or Cross Sample output - a table of the fluorescence intensities for each event and the population associated with each, as well as the file containing the score profiles for each FLOCK population.
-
-**Output**
-
-The input file with selected populations replaced by the indicated population. This tool also generates a report.
-
------
-
-**Example**
-
-*Input* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
-
-   Marker1 Marker2 Marker3 Population
-   34      45      12      1
-   33      65      10      5
-   19      62      98      2
-   12      36      58      3
-
-*Population profile file*::
-
-   Population_ID Marker1 Marker2 Marker3 Count Percentage
-   1             2       2       3       3885  6.44
-   2             1       3       4       2774  4.62
-   3             2       2       3       2151  3.59
-   4             1       3       2       1207  2.01
-
-*Output* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
-
-   Marker1 Marker2 Marker3 Population
-   34      45      12      1
-   33      65      10      4
-   19      62      98      2
-   12      36      58      1
-
-*Output* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
-
-   New_Population Former_Populations Marker1 Marker2 Marker3
-   1              1, 3               2       2       3
-   2              2                  1       3       4
-   3              4                  1       3       2
-   4              5, 8, 12           3       1       1
-  ]]>
-  </help>
-</tool>
diff -r 7632562ada41 -r 08b71aee9b80 auto_collapse_pop/test_data/input.flowclr
--- a/auto_collapse_pop/test_data/input.flowclr	Mon Feb 27 12:14:29 2017 -0500
+++ /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
@@ -1,20000 +0,0 @@
-FSC	SSC	CD4	CCR3	CD8	CCR7	Population
-328	122	547	94	85	93	7
-581	1023	143	235	270	106	22
-427	172	140	200	631	300	10
-363	92	526	0	140	5	15
-416	113	485	22	157	226	16
-317	100	488	165	83	39	9
-636	436	439	143	81	217	18
-262	49	395	0	42	171	16
-332	147	534	241	142	43	9
-567	454	305	30	168	236	18
-333	138	104	0	612	225	6
-359	100	530	132	63	100	7
-298	85	480	253	0	171	5
-392	123	90	176	623	182	11
-303	112	0	115	84	64	3
-591	948	188	176	247	130	28
-687	535	422	301	156	230	18
-372	151	524	182	16	273	12
-420	180	555	88	0	119	7
-401	182	104	76	103	138	2
-571	1023	364	461	377	463	23
-398	169	92	126	668	312	10
-378	152	552	114	125	92	7
-352	108	528	174	47	28	9
-714	391	449	0	210	257	18
-524	497	106	106	180	244	8
-563	1023	366	471	397	460	23
-407	93	80	145	579	306	10
-358	129	73	257	604	268	10
-1023	1023	479	406	385	351	25
-1023	1023	455	536	472	508	29
-474	172	563	0	160	111	1
-577	1023	164	302	258	219	19
-348	73	521	212	0	142	5
-294	79	470	43	112	293	17
-369	197	0	197	185	124	3
-389	121	71	179	637	297	10
-589	895	180	184	246	239	27
-432	883	8	220	177	128	28
-601	1004	162	221	231	128	28
-353	137	539	196	123	63	9
-357	127	40	203	520	174	11
-326	128	483	194	67	34	9
-286	74	27	78	546	266	6
-394	158	130	82	596	314	6
-389	224	100	113	236	104	14
-294	77	479	270	0	47	9
-556	946	156	211	299	177	20
-363	117	539	199	132	62	9
-769	1023	189	288	291	28	22
-558	334	325	185	186	227	18
-760	1023	181	271	239	258	21
-421	243	113	90	215	181	8
-513	283	263	241	126	124	26
-686	935	227	267	223	109	22
-418	137	104	127	649	260	10
-322	115	527	0	75	70	15
-563	1023	165	177	212	224	27
-620	1023	238	267	176	206	20
-766	1023	347	411	384	191	24
-378	159	41	186	637	245	10
-598	1023	402	490	417	399	23
-349	142	0	191	643	286	10
-373	102	544	147	0	215	13
-404	138	559	267	236	133	5
-277	47	486	242	61	120	5
-375	113	542	122	113	23	9
-695	849	168	230	238	209	20
-466	185	569	184	112	238	12
-393	114	581	131	0	118	7
-574	1023	127	275	245	207	20
-618	1023	129	271	228	230	19
-605	1006	213	204	220	220	27
-495	605	83	155	167	225	27
-716	807	131	269	126	129	24
-607	1023	147	294	253	219	19
-392	236	484	237	29	106	5
-551	910	379	822	363	417	30
-383	153	0	0	643	286	6
-1023	1023	465	336	347	366	25
-316	233	31	209	140	307	8
-681	1023	284	324	280	220	21
-418	143	553	171	98	195	13
-361	87	26	0	618	307	6
-419	177	91	153	277	199	8
-598	984	87	260	246	263	19
-634	1023	88	158	178	156	28
-595	1023	154	238	284	247	19
-388	203	544	0	149	126	1
-354	159	504	210	0	152	5
-294	76	141	0	29	255	8
-328	99	468	177	171	44	9
-283	128	463	112	0	126	7
-673	1023	156	262	211	40	22
-409	115	515	217	52	193	13
-321	102	514	0	62	135	1
-279	83	435	174	0	267	12
-565	1017	67	233	210	238	19
-339	123	538	60	99	73	15
-343	148	44	134	615	235	10
-390	130	86	82	635	220	11
-283	52	423	52	63	69	15
-548	843	101	49	239	133	28
-1023	1023	307	345	357	285	25
-580	1019	105	263	222	286	19
-597	1023	234	215	225	89	22
-441	159	546	269	33	164	5
-330	101	531	0	59	14	15
-373	170	53	131	84	0	3
-338	117	261	0	80	68	2
-398	155	144	123	616	223	10
-615	460	273	253	171	14	26
-773	583	406	246	187	289	18
-369	121	556	167	0	175	13
-379	104	505	0	0	215	16
-369	111	68	142	299	190	8
-358	102	552	190	18	169	13
-448	167	99	0	0	18	2
-594	270	154	167	707	397	10
-501	193	147	0	39	199	8
-726	980	187	195	221	192	24
-373	140	554	20	0	43	15
-423	152	116	0	591	142	11
-338	129	36	0	597	202	6
-371	104	568	49	139	130	1
-353	112	550	48	0	95	1
-351	118	498	251	44	206	5
-788	1023	124	266	221	278	21
-346	138	510	206	0	128	5
-304	90	467	74	0	194	16
-655	530	275	285	246	309	18
-356	116	539	79	0	96	7
-356	138	67	0	645	250	6
-656	1023	200	274	318	286	21
-817	1023	155	266	240	173	24
-370	80	74	196	532	246	10
-350	128	540	0	146	77	1
-691	1023	0	283	190	277	19
-631	302	459	156	164	229	18
-645	285	388	205	187	196	18
-389	185	160	28	664	319	6
-413	152	22	0	645	66	11
-464	230	97	170	164	109	3
-328	93	0	0	436	206	6
-956	391	578	205	288	255	18
-335	141	520	103	21	155	7
-588	1009	177	271	237	206	20
-427	132	549	1	68	270	17
-779	1023	121	267	274	283	21
-599	933	192	228	173	256	19
-688	1023	132	304	256	64	22
-333	79	493	123	8	128	7
-391	193	137	189	649	313	10
-371	166	102	125	124	227	8
-690	931	174	282	264	161	24
-277	155	2	78	0	91	2
-430	131	545	72	155	316	17
-361	146	26	73	659	267	6
-340	129	504	152	0	161	13
-357	152	59	65	569	205	11
-620	1023	185	263	224	239	19
-691	503	359	13	179	298	18
-365	206	523	174	0	162	13
-863	1023	179	286	250	171	24
-367	92	478	159	132	126	7
-503	589	153	294	127	200	4
-389	101	543	205	0	118	5
-324	174	19	89	135	154	2
-782	1023	182	320	243	220	21
-346	133	550	0	0	85	1
-686	568	431	158	135	270	18
-347	165	502	0	102	120	1
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+++ b/auto_collapse_pops.py	Mon Jun 22 17:22:03 2020 -0400
@@ -0,0 +1,78 @@
+#!/usr/bin/env python
+
+######################################################################
+#                  Copyright (c) 2016 Northrop Grumman.
+#                          All rights reserved.
+######################################################################
+from __future__ import print_function
+import sys
+import pandas as pd
+from argparse import ArgumentParser
+
+
+def auto_collapse(input_file, profile_file, output, report):
+    profile_pop_list = {}
+    pop_to_collapse = []
+    markers = []
+    with open(profile_file, "r") as pf:
+        pffl = pf.readline()
+        markers = pffl.strip().split("\t")
+        for pfline in pf:
+            line = pfline.strip().split("\t")
+            pop = line[0]
+            profil = "\t".join(line[1:-2])
+            if profil in profile_pop_list:
+                profile_pop_list[profil].append(pop)
+            else:
+                profile_pop_list[profil] = [pop]
+    i = 1
+    with open(report, "w") as rt:
+        rt.write("New_Population\tFormer_Populations\t")
+        rt.write("\t".join(markers[1:-2]) + "\n")
+        for profs in profile_pop_list:
+            pop_to_collapse.append(profile_pop_list[profs])
+            pop_ls = ", ".join(profile_pop_list[profs])
+            rt.write("\t".join([str(i), pop_ls, profs]) + "\n")
+            i += 1
+    df = pd.read_table(input_file, dtype={'Population': object})
+    df['new_population'] = df.Population
+    for i, sets_pop in enumerate(pop_to_collapse):
+        df.loc[df['Population'].isin(sets_pop), ['new_population']] = i + 1
+
+    df.Population = df.new_population
+    df.drop(['new_population'], inplace=True, axis=1)
+    df.to_csv(output, sep="\t", index=False)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = ArgumentParser(
+             prog="auto_pop_collapse_from_profile",
+             description="collapses FLOCK populations based on profile.")
+
+    parser.add_argument(
+            '-i',
+            dest="input_file",
+            required=True,
+            help="FLOCK output file")
+
+    parser.add_argument(
+            '-o',
+            dest="output",
+            required=True,
+            help="Name of the output file.")
+
+    parser.add_argument(
+            '-r',
+            dest="report",
+            required=True,
+            help="Name of the report file.")
+
+    parser.add_argument(
+            '-p',
+            dest="profile",
+            required=True,
+            help="File location for the profile.txt from FLOCK.")
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    auto_collapse(args.input_file, args.profile, args.output, args.report)
diff -r 7632562ada41 -r 08b71aee9b80 auto_collapse_pops.xml
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/auto_collapse_pops.xml	Mon Jun 22 17:22:03 2020 -0400
@@ -0,0 +1,89 @@
+<tool id="auto_collapse_populations" name="Collapse populations automatically" version="1.0+galaxy1">
+  <description>based on quartile binning from FLOCK results</description>
+  <requirements>
+    <requirement type="package" version="0.17.1">pandas</requirement>
+  </requirements>
+  <stdio>
+    <exit_code range="1:" />
+  </stdio>
+  <command><![CDATA[
+      python '$__tool_directory__/auto_collapse_pops.py' -o '${output}' -i '${input}' -p '${profile}' -r '${report}'
+  ]]>
+  </command>
+  <inputs>
+    <param format="flowclr" name="input" type="data" label="FLOCK or Cross-Sample output file"/>
+    <param format="flowscore" name="profile" type="data" label="Population score profiles from FLOCK"/>
+  </inputs>
+  <outputs>
+    <data format="flowclr" name="output" label="Auto-collapsed pops in ${input.name}"/>
+    <data format="tabular" name="report" label="Auto-collapse report for ${input.name} with ${profile.name}"/>
+  </outputs>
+  <tests>
+    <test>
+      <param name="input" value="input.flowclr"/>
+      <param name="profile" value="profile.flowscore"/>
+      <param name="report" value="report.txt"/>
+      <output name="output" file="output.flowclr" compare="sim_size"/>
+    </test>
+  </tests>
+  <help><![CDATA[
+   This tool automatically collapses populations together based on FLOCK score profiles.
+
+-----
+
+.. class:: warningmark
+
+*FLOCK score profiles are assigned based on quartile binning of the data. As always, use this tool with caution and be critical of your results*
+
+-----
+
+**Input**
+
+FLOCK or Cross Sample output - a table of the fluorescence intensities for each event and the population associated with each, as well as the file containing the score profiles for each FLOCK population.
+
+**Output**
+
+The input file with selected populations replaced by the indicated population. This tool also generates a report.
+
+-----
+
+**Example**
+
+*Input* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
+
+   Marker1 Marker2 Marker3 ... Population
+   34      45      12      ... 1
+   33      65      10      ... 5
+   19      62      98      ... 2
+   12      36      58      ... 3
+   ...     ...     ...     ... ...
+
+*Population profile file*::
+
+   Population_ID Marker1 Marker2 Marker3 ... Count Percentage
+   1             2       2       3       ... 3885  6.44
+   2             1       3       4       ... 2774  4.62
+   3             2       2       3       ... 2151  3.59
+   4             1       3       2       ... 1207  2.01
+   ...           ...     ...     ...     ... ...   ...
+
+*Output* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
+
+   Marker1 Marker2 Marker3 ... Population
+   34      45      12      ... 1
+   33      65      10      ... 4
+   19      62      98      ... 2
+   12      36      58      ... 1
+   ...     ...     ...     ... ...
+
+*Output* - fluorescence intensities per marker and population ID per event::
+
+   New_Population Former_Populations Marker1 Marker2 Marker3 ...
+   1              1, 3               2       2       3       ...
+   2              2                  1       3       4       ...
+   3              4                  1       3       2       ...
+   4              5, 8, 12           3       1       1       ...
+   ...            ...                ...     ...     ...     ...
+  ]]>
+  </help>
+</tool>
diff -r 7632562ada41 -r 08b71aee9b80 test-data/input.flowclr
--- /dev/null	Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000
+++ b/test-data/input.flowclr	Mon Jun 22 17:22:03 2020 -0400
@@ -0,0 +1,20000 @@
+FSC	SSC	CD4	CCR3	CD8	CCR7	Population
+328	122	547	94	85	93	7
+581	1023	143	235	270	106	22
+427	172	140	200	631	300	10
+363	92	526	0	140	5	15
+416	113	485	22	157	226	16
+317	100	488	165	83	39	9
+636	436	439	143	81	217	18
+262	49	395	0	42	171	16
+332	147	534	241	142	43	9
+567	454	305	30	168	236	18
+333	138	104	0	612	225	6
+359	100	530	132	63	100	7
+298	85	480	253	0	171	5
+392	123	90	176	623	182	11
+303	112	0	115	84	64	3
+591	948	188	176	247	130	28
+687	535	422	301	156	230	18
+372	151	524	182	16	273	12
+420	180	555	88	0	119	7
+401	182	104	76	103	138	2
+571	1023	364	461	377	463	23
+398	169	92	126	668	312	10
+378	152	552	114	125	92	7
+352	108	528	174	47	28	9
+714	391	449	0	210	257	18
+524	497	106	106	180	244	8
+563	1023	366	471	397	460	23
+407	93	80	145	579	306	10
+358	129	73	257	604	268	10
+1023	1023	479	406	385	351	25
+1023	1023	455	536	472	508	29
+474	172	563	0	160	111	1
+577	1023	164	302	258	219	19
+348	73	521	212	0	142	5
+294	79	470	43	112	293	17
+369	197	0	197	185	124	3
+389	121	71	179	637	297	10
+589	895	180	184	246	239	27
+432	883	8	220	177	128	28
+601	1004	162	221	231	128	28
+353	137	539	196	123	63	9
+357	127	40	203	520	174	11
+326	128	483	194	67	34	9
+286	74	27	78	546	266	6
+394	158	130	82	596	314	6
+389	224	100	113	236	104	14
+294	77	479	270	0	47	9
+556	946	156	211	299	177	20
+363	117	539	199	132	62	9
+769	1023	189	288	291	28	22
+558	334	325	185	186	227	18
+760	1023	181	271	239	258	21
+421	243	113	90	215	181	8
+513	283	263	241	126	124	26
+686	935	227	267	223	109	22
+418	137	104	127	649	260	10
+322	115	527	0	75	70	15
+563	1023	165	177	212	224	27
+620	1023	238	267	176	206	20
+766	1023	347	411	384	191	24
+378	159	41	186	637	245	10
+598	1023	402	490	417	399	23
+349	142	0	191	643	286	10
+373	102	544	147	0	215	13
+404	138	559	267	236	133	5
+277	47	486	242	61	120	5
+375	113	542	122	113	23	9
+695	849	168	230	238	209	20
+466	185	569	184	112	238	12
+393	114	581	131	0	118	7
+574	1023	127	275	245	207	20
+618	1023	129	271	228	230	19
+605	1006	213	204	220	220	27
+495	605	83	155	167	225	27
+716	807	131	269	126	129	24
+607	1023	147	294	253	219	19
+392	236	484	237	29	106	5
+551	910	379	822	363	417	30
+383	153	0	0	643	286	6
+1023	1023	465	336	347	366	25
+316	233	31	209	140	307	8
+681	1023	284	324	280	220	21
+418	143	553	171	98	195	13
+361	87	26	0	618	307	6
+419	177	91	153	277	199	8
+598	984	87	260	246	263	19
+634	1023	88	158	178	156	28
+595	1023	154	238	284	247	19
+388	203	544	0	149	126	1
+354	159	504	210	0	152	5
+294	76	141	0	29	255	8
+328	99	468	177	171	44	9
+283	128	463	112	0	126	7
+673	1023	156	262	211	40	22
+409	115	515	217	52	193	13
+321	102	514	0	62	135	1
+279	83	435	174	0	267	12
+565	1017	67	233	210	238	19
+339	123	538	60	99	73	15
+343	148	44	134	615	235	10
+390	130	86	82	635	220	11
+283	52	423	52	63	69	15
+548	843	101	49	239	133	28
+1023	1023	307	345	357	285	25
+580	1019	105	263	222	286	19
+597	1023	234	215	225	89	22
+441	159	546	269	33	164	5
+330	101	531	0	59	14	15
+373	170	53	131	84	0	3
+338	117	261	0	80	68	2
+398	155	144	123	616	223	10
+615	460	273	253	171	14	26
+773	583	406	246	187	289	18
+369	121	556	167	0	175	13
+379	104	505	0	0	215	16
+369	111	68	142	299	190	8
+358	102	552	190	18	169	13
+448	167	99	0	0	18	2
+594	270	154	167	707	397	10
+501	193	147	0	39	199	8
+726	980	187	195	221	192	24
+373	140	554	20	0	43	15
+423	152	116	0	591	142	11
+338	129	36	0	597	202	6
+371	104	568	49	139	130	1
+353	112	550	48	0	95	1
+351	118	498	251	44	206	5
+788	1023	124	266	221	278	21
+346	138	510	206	0	128	5
+304	90	467	74	0	194	16
+655	530	275	285	246	309	18
+356	116	539	79	0	96	7
+356	138	67	0	645	250	6
+656	1023	200	274	318	286	21
+817	1023	155	266	240	173	24
+370	80	74	196	532	246	10
+350	128	540	0	146	77	1
+691	1023	0	283	190	277	19
+631	302	459	156	164	229	18
+645	285	388	205	187	196	18
+389	185	160	28	664	319	6
+413	152	22	0	645	66	11
+464	230	97	170	164	109	3
+328	93	0	0	436	206	6
+956	391	578	205	288	255	18
+335	141	520	103	21	155	7
+588	1009	177	271	237	206	20
+427	132	549	1	68	270	17
+779	1023	121	267	274	283	21
+599	933	192	228	173	256	19
+688	1023	132	304	256	64	22
+333	79	493	123	8	128	7
+391	193	137	189	649	313	10
+371	166	102	125	124	227	8
+690	931	174	282	264	161	24
+277	155	2	78	0	91	2
+430	131	545	72	155	316	17
+361	146	26	73	659	267	6
+340	129	504	152	0	161	13
+357	152	59	65	569	205	11
+620	1023	185	263	224	239	19
+691	503	359	13	179	298	18
+365	206	523	174	0	162	13
+863	1023	179	286	250	171	24
+367	92	478	159	132	126	7
+503	589	153	294	127	200	4
+389	101	543	205	0	118	5
+324	174	19	89	135	154	2
+782	1023	182	320	243	220	21
+346	133	550	0	0	85	1
+686	568	431	158	135	270	18
+347	165	502	0	102	120	1
+596	979	88	241	214	237	19
+324	212	41	186	72	111	3
+359	224	0	327	168	122	4
+398	92	542	208	27	97	5
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