# HG changeset patch # User azomics # Date 1596056633 14400 # Node ID b5453d07f740507abef04282174341e4b5ea2153 # Parent 8283ff163ba6372004e7e195ceaaa730d26339ae "planemo upload for repository https://github.com/ImmPortDB/immport-galaxy-tools/tree/master/flowtools/flow_overview commit 65373effef15809f3db0e5f9603ef808f4110aa3" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 color_palette.py --- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/color_palette.py Wed Jul 29 17:03:53 2020 -0400 @@ -0,0 +1,48 @@ +###################################################################### +# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. +# All rights reserved. +###################################################################### + +color_palette = [ + '#000000', # Black 0 + '#FF0000', # Red 1 + '#FFFF00', # Yellow 2 + '#008000', # Dark Green 3 + '#0000FF', # Blue 4 + '#FFA500', # Orange 5 + '#8A2BE2', # BlueViolet 6 + '#808000', # Olive 7 + '#00FFFF', # Cyan 8 + '#FF00FF', # Magenta 9 + '#00FF00', # Green 10 + '#000080', # Navy Blue 11 + '#F08080', # Light Coral 12 + '#800080', # Purple 13 + '#F0E68C', # Khaki 14 + '#8FBC8F', # Dark Sea Green 15 + '#2F4F4F', # Dark Slate Grey 16 + '#008080', # Teal 17 + '#9932CC', # Dark Orchid 18 + '#FF7F50', # Coral 19 + '#FFD700', # Gold 20 + '#008B8B', # Cyan 4 21 + '#800000', # Maroon 22 + '#5F9EA0', # Cadet Blue 23 + '#FFC0CB', # Pink 24 + '#545454', # Grey 25 + '#7FFFD4', # Aquamarine 26 + '#ADD8E6', # Light Blue 27 + '#DB7093', # Medium Violet Red 28 + '#CD853F', # Tan 3 29 + '#4169E1', # Royal Blue 30 + '#708090', # Slate Grey 31 + '#4682B4', # Steel Blue 32 + '#D8BFD8', # Thistle 33 + '#F5DEB3', # Wheat 34 + '#9ACD32', # Yellow Green 35 + '#BDB76B', # Dark Khaki 36 + '#8B008B', # Magenta 4 37 + '#556B2F', # Dark Olive Green 38 + '#00CED1', # Dark Turquoise 39 + '#FF1493' # Deep Pink +] diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 css/parallelCoordinates.css --- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/css/parallelCoordinates.css Wed Jul 29 17:03:53 2020 -0400 @@ -0,0 +1,170 @@ +/*Chart*/ +.chartDiv { + margin-top: 10px; + margin-bottom: 10px; + margin-left: 10px; + margin-right: 10px; + background-color: #ffffff; +} +/*This for stacked / bar plot*/ +.optionButtons{ + padding-bottom: 8px; +} +.igbtn { + border-radius: 4px; + color: white; + background-color: #0E3163; + border:1px; + font-size: 14px; + font-weight: bold; + border-color: #0E3163; + padding: 6px 12px; + background: -webkit-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: -o-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: -moz-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); +} + #togglePlot { + display: block; + margin-left: auto; + margin-right: auto; + height: 60px; + width: 90px; + padding: 4px 8px 8px 4px; +} +/*DataTables config*/ +div.dt-buttons { + float: right; +} +th { + background-color:#3965A4; + color:#fff; + border-radius: 2px; + padding:6px 12px; + font-size:14px; + text-align: center; +} +.igtable th { + background: -webkit-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: -o-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: -moz-linear-gradient(#0E3163, #3e6db0); + background: linear-gradient(#0E3163, #3e6db0) +} +body td { + max-width: 50px; + font-size: 14px; + overflow: hidden; + text-overflow: ellipsis; +} +.pctable td { + max-width: 100px; +} +.dtable td { + max-width: 50px; + word-break: break-all; + word-wrap: break-word; +} +.popt thead { + display:none; +} +.popt td { + max-width: 40px; + word-break: break-all; + word-wrap: break-word; +} +div.dataTables_wrapper { + width: 95%; + margin: 0 auto; +} +/*Opacity widget*/ +.widget { + margin-top: 4px; + padding: 4px 4px 8px 4px; + margin-bottom: 10px + height: 36px; + line-height: 12px; + font-size: 12px; + text-align: center; + // float: right; +} +/*This section for coordinates plot*/ +.table th { + text-align: center; + padding: 10px; +} +.table { + width:100%; + border:0px solid; + border-collapse:collapse; + text-align:center; + font-size: 14px; +} +svg { + font: 10px sans-serif; +} +.background path { + fill: none; + stroke: #F0F0F0; + shape-rendering: crispEdges; +} +.foreground path { + fill: none; + stroke-opacity: .8; +} +.brush .extent { + fill-opacity: .3; + stroke: #fff; + shape-rendering: crispEdges; +} +.axis line, +.axis path { + fill: none; + stroke: #000; + stroke-width: 2; + shape-rendering: crispEdges; +} +.axis text { + text-shadow: 0 1px 0 #fff, 1px 0 0 #fff, 0 -1px 0 #fff, -1px 0 0 #fff; +} +.xlabel { + font-size: 14px; + fill: #808080; +} +.ylabel { + font-size: 16px; + fill: #808080; +} +/*This section for boxplots*/ +.box { + font: 10px sans-serif; +} +.box line, +.box rect, +.box circle { + fill: red; + stroke: #000; + stroke-width: 1px; +} +.box .center { + stroke-dasharray: 3,3; +} +.box .outlier { + fill: none; + stroke: #000; +} +.axisbp path, +.axisbp line { + stroke-width: 1px; + fill: +} +.y.axisbp path { + stroke-width: 2; + stroke: #000; + fill: none; +} +.x.axisbp path { + fill: none; + stroke: #C8C8C8; + stroke-width: 0px; + shape-rendering: crispEdges; +} diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/color_palette.py --- a/flow_overview/color_palette.py Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,48 +0,0 @@ -###################################################################### -# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. -# All rights reserved. -###################################################################### - -color_palette = [ - '#000000', # Black 0 - '#FF0000', # Red 1 - '#FFFF00', # Yellow 2 - '#008000', # Dark Green 3 - '#0000FF', # Blue 4 - '#FFA500', # Orange 5 - '#8A2BE2', # BlueViolet 6 - '#808000', # Olive 7 - '#00FFFF', # Cyan 8 - '#FF00FF', # Magenta 9 - '#00FF00', # Green 10 - '#000080', # Navy Blue 11 - '#F08080', # Light Coral 12 - '#800080', # Purple 13 - '#F0E68C', # Khaki 14 - '#8FBC8F', # Dark Sea Green 15 - '#2F4F4F', # Dark Slate Grey 16 - '#008080', # Teal 17 - '#9932CC', # Dark Orchid 18 - '#FF7F50', # Coral 19 - '#FFD700', # Gold 20 - '#008B8B', # Cyan 4 21 - '#800000', # Maroon 22 - '#5F9EA0', # Cadet Blue 23 - '#FFC0CB', # Pink 24 - '#545454', # Grey 25 - '#7FFFD4', # Aquamarine 26 - '#ADD8E6', # Light Blue 27 - '#DB7093', # Medium Violet Red 28 - '#CD853F', # Tan 3 29 - '#4169E1', # Royal Blue 30 - '#708090', # Slate Grey 31 - '#4682B4', # Steel Blue 32 - '#D8BFD8', # Thistle 33 - '#F5DEB3', # Wheat 34 - '#9ACD32', # Yellow Green 35 - '#BDB76B', # Dark Khaki 36 - '#8B008B', # Magenta 4 37 - '#556B2F', # Dark Olive Green 38 - '#00CED1', # Dark Turquoise 39 - '#FF1493' # Deep Pink -] diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/flowstatlib.py --- a/flow_overview/flowstatlib.py Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,100 +0,0 @@ -###################################################################### -# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. -# All rights reserved. -###################################################################### -from __future__ import print_function -import sys -import pandas as pd -from scipy.stats import gmean -from argparse import ArgumentParser - - -def gen_overview_stats(file_name): - flow_stats = {} - fcs = pd.read_table(file_name) - (events, columns) = fcs.shape - flow_stats['fcs'] = fcs - flow_stats['events'] = events - flow_stats['columns'] = columns - 1 - flow_stats['data'] = fcs.iloc[:, :-1] - flow_stats['population'] = fcs.iloc[:, -1:].iloc[:, 0] - flow_stats['population_freq'] = flow_stats['population'].value_counts() - flow_stats['population_sample'] = (flow_stats['population_freq'] * (20000/float(events))).round(decimals=0) - flow_stats['population_freq_sort'] = flow_stats['population_freq'].sort_index() - flow_stats['population_per'] = (flow_stats['population'].value_counts(normalize=True) * 100).round(decimals=2) - flow_stats['population_per_sort'] = flow_stats['population_per'].sort_index() - flow_stats['population_all'] = pd.concat([flow_stats['population_freq_sort'], flow_stats['population_per_sort']], axis=1) - flow_stats['population_all'].columns = ['Count', 'Percentage'] - flow_stats['min'] = flow_stats['data'].values.min() - flow_stats['max'] = flow_stats['data'].values.max() - flow_stats['markers'] = list(flow_stats['data'].columns) - flow_stats['mfi'] = fcs.groupby('Population').mean().round(decimals=2) - flow_stats['mfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['mfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) - flow_stats['mfi_pop']['Population'] = flow_stats['mfi_pop'].index - flow_stats['gmfi'] = fcs.groupby('Population').agg(lambda x: gmean(list(x))).round(decimals=2) - flow_stats['gmfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['gmfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) - flow_stats['gmfi_pop']['Population'] = flow_stats['gmfi_pop'].index - flow_stats['mdfi'] = fcs.groupby('Population').median().round(decimals=2) - flow_stats['mdfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['mdfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) - flow_stats['mdfi_pop']['Population'] = flow_stats['mdfi_pop'].index - - # - # If the number of events is less than 20000, then return - # the complete data set, - # Otherwise sample the data to only return 20000 events. - if events <= 20000: - flow_stats['sample'] = fcs - else: - fcs_np = fcs.values - sample_data = [] - pop_found = {} - for i in range(0, events): - population_number = fcs_np[i][columns-1] - if population_number in pop_found: - if pop_found[population_number] < flow_stats['population_sample'][population_number]: - pop_found[population_number] += 1 - sample_data.append(fcs_np[i]) - else: - pop_found[population_number] = 1 - sample_data.append(fcs_np[i]) - flow_stats['sample'] = pd.DataFrame(sample_data) - flow_stats['sample'].columns = fcs.columns - - flow_stats['sample_data'] = flow_stats['sample'].iloc[:, :-1] - flow_stats['sample_population'] = flow_stats['sample'].iloc[:, -1:].iloc[:, 0] - - return flow_stats - - -if __name__ == '__main__': - parser = ArgumentParser( - prog="flowstats", - description="Gets statistics on FLOCK run") - - parser.add_argument( - '-i', - dest="input_file", - required=True, - help="File locations for flow clr file.") - - parser.add_argument( - '-o', - dest="out_file", - required=True, - help="Path to the directory for the output file.") - args = parser.parse_args() - - flow_stats = gen_overview_stats(args.input_file) - with open(args.out_file, "w") as outf: - outf.write("Events: ", flow_stats['events']) - outf.write("Min: ", flow_stats['min']) - outf.write("Max: ", flow_stats['max']) - outf.write("Columns: ", flow_stats['columns']) - outf.write("Markers: ", flow_stats['markers']) - outf.write("Population: ", flow_stats['population']) - outf.write("Population Freq: ", flow_stats['population_freq']) - outf.write("Population Sample: ", flow_stats['population_sample']) - outf.write("Population Per: ", flow_stats['population_per']) - outf.write("Sample Data contains ", len(flow_stats['sample']), " events") - outf.write("MIF_POP ", flow_stats['mfi_pop']) - sys.exit(0) diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/genFlowOverview.py --- a/flow_overview/genFlowOverview.py Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,330 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -###################################################################### -# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. -# All rights reserved. -###################################################################### -from __future__ import print_function -import sys -import os -import pandas as pd -import logging -import fileinput - -from argparse import ArgumentParser -from jinja2 import Environment, FileSystemLoader -from collections import defaultdict - -from color_palette import color_palette -from flowstatlib import gen_overview_stats -import matplotlib as mpl -mpl.use('Agg') -import matplotlib.pyplot as plt - - -profile_key = { - "1": "-", - "2": "lo", - "3": "+", - "4": "hi" -} - - -# flow CL functions -def run_flowCL(phenotype, output_txt, output_pdf, tool): - run_command = " ". join(["Rscript --slave --vanilla", tool, "--args", - output_txt, phenotype]) - os.system(run_command) - - get_graph = " ".join(["mv flowCL_results/*.pdf", output_pdf]) - os.system(get_graph) - return - - -def generate_flowCL_query(list_markers, list_types): - if (len(list_markers) != len(list_types)): - return("pb with headers") - query = [] - # go through both lists, remove fsc/ssc - for i in range(1, len(list_markers)): - if not list_markers[i].startswith("FSC") and not list_markers[i].startswith("SSC"): - query.append(list_markers[i].upper()) - query.append(profile_key[list_types[i]]) - # return concatenated string - return("".join(query)) - - -def translate_profiles(input_file, tool_dir, html_dir): - tool = "/".join([tool_dir, "getOntology.R"]) - html_table = "".join([html_dir, "/CLprofiles.txt"]) - score_table = "".join(["cp ", input_file, " ", html_dir, "/scores.txt"]) - os.system(score_table) - - # read profile - with open(input_file, "r") as flock_profiles, open(html_table, "w") as out: - headers = flock_profiles.readline() - headers = headers.strip() - markers = headers.split("\t")[:-2] - counter = 0 - - out.write("Population\tFlowCL Query\tNb Results\tLink to PDF\t") - out.write("Top Result Label\tTop Result Score\tTop Result CL\n") - queries = {} - # create marker query for each population - for lines in flock_profiles: - lines = lines.strip("\n") - pop_profile = lines.split("\t")[:-2] - flowcl_query = generate_flowCL_query(markers, pop_profile) - counter += 1 - nb_results = "0" - top_label = "no_match" - top_score = "NA" - top_CL = "NA" - pdf_link = "NA" - - # check if query was run before - if flowcl_query not in queries: - # create filenames for results & graphs - txt = "".join(["flowcl_pop", str(counter).zfill(2), ".txt"]) - text_result = "/".join([html_dir, txt]) - graph = "".join(["flowcl_pop", str(counter).zfill(2), ".pdf"]) - graph_output = "/".join([html_dir, graph]) - # run flowCL for each marker profile - run_flowCL(flowcl_query, text_result, graph_output, tool) - - # test that text file exists if not results are all NAs: - if os.path.isfile(text_result): - with open(text_result, "r") as res: - for line in res: - if line.startswith("Score"): - data = line.split(") ") - top_score = data[2][:-2] - tot_results = len(data) - 2 - nb_results = str(tot_results) - if tot_results == 5: - if len(data[6].split("+")) > 1: - nb_results = "5+" - elif line.startswith("Cell ID"): - prep_link = line.split(") ")[1][:-2] - cl = prep_link.replace("_", ":") - link = "".join(['']) - top_CL = "".join([link, prep_link, ""]) - elif line.startswith("Cell Label"): - top_label = line.split(") ")[1][:-2] - pdf_link = "".join(['PDF']) - tmpflowcl_query = "".join(['', flowcl_query, '']) - queries[flowcl_query] = { - "query": tmpflowcl_query, - "results": nb_results, - "pdf": pdf_link, - "label": top_label, - "score": top_score, - "CL": top_CL - } - - # write query results to CLprofiles.txt - out.write("\t".join([pop_profile[0], - queries[flowcl_query]["query"], - queries[flowcl_query]["results"], - queries[flowcl_query]["pdf"], - queries[flowcl_query]["label"], - queries[flowcl_query]["score"], - queries[flowcl_query]["CL"]]) + "\n") - - -# boxplots data massaging -def panel_to_json_string(panel): - # from http://stackoverflow.com/questions/28078118/merge-many-json-strings-with-python-pandas-inputs - def __merge_stream(key, stream): - return '"' + key + '"' + ': ' + stream + ', ' - try: - stream = '{' - for item in panel.items: - stream += __merge_stream(item, panel.loc[item, :, :].to_json()) - # take out extra last comma - stream = stream[:-2] - # add the final paren - stream += '}' - except: - logging.exception('Panel Encoding did not work') - return stream - - -def get_outliers(group, upper, lower): - cat = group.name - out = {} - for marker in group: - out[marker] = group[(group[marker] > upper.loc[cat][marker]) | (group[marker] < lower.loc[cat][marker])][marker] - return out - - -def get_boxplot_stats(all_data, mfi_file, output_json): - # modified code from http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/boxplot.html - df = pd.read_table(all_data) - pops = df.groupby('Population') - q1 = pops.quantile(q=0.25) - q2 = pops.quantile(q=0.5) - q3 = pops.quantile(q=0.75) - iqr = q3 - q1 - upper = q3 + 1.5*iqr - lower = q1 - 1.5*iqr - resampled = False - # get outliers - out = pops.apply(get_outliers, upper, lower).dropna() - outliers = defaultdict(dict) - for population in set(df.Population): - for marker in df.columns: - if marker != 'Population': - tmp_outliers = list(out[population][marker]) - if (len(list(out[population][marker]))> 100): - tmp_outliers = list(out[population][marker].sample(n=100)) - resampled = True - outliers[population][marker] = tmp_outliers - outdf = pd.DataFrame(outliers) - # Get initial MFI values - mfi = pd.read_table(mfi_file) - mfi = mfi.set_index('Population') - - data = {'q1': q1, - 'q2': q2, - 'q3': q3, - 'upper': upper, - 'lower': lower, - 'outliers': outdf.T, - 'mfi': mfi} - wp = pd.Panel(data) - - with open(output_json, "w") as js_all: - js_all.write(panel_to_json_string(wp)) - - return resampled - -# html generation -def gen_flow_overview(args): - flow_stats = gen_overview_stats(args.input_file) - os.mkdir(args.output_directory) - html_template = "genOverview.template" - - if args.scores: - translate_profiles(args.scores, args.tool_directory, args.output_directory) - html_template = "genOverviewCL.template" - - env = Environment(loader=FileSystemLoader(args.tool_directory + "/templates")) - template = env.get_template(html_template) - - real_directory = args.output_directory.replace("/job_working_directory", "") - context = {'outputDirectory': real_directory} - overview = template.render(**context) - with open(args.output_file, "w") as f: - f.write(overview) - - flow_sample_file_name = args.output_directory + "/flow.sample" - with open(flow_sample_file_name, "w") as flow_sample_file: - flow_stats['sample'].to_csv(flow_sample_file, sep="\t", index=False, float_format='%.0f') - - flow_mfi_file_name = args.output_directory + "/flow.mfi" - with open(flow_mfi_file_name, "w") as flow_mfi_file: - flow_stats[args.mfi_calc].to_csv(flow_mfi_file, sep="\t", float_format='%.0f') - - mpop = "_".join([args.mfi_calc, "pop"]) - flow_mfi_pop_file_name = args.output_directory + "/flow.mfi_pop" - with open(flow_mfi_pop_file_name, "w") as flow_mfi_pop_file: - flow_stats[mpop].to_csv(flow_mfi_pop_file, sep="\t", index=False, float_format="%.2f") - - # box plot data - boxplot_data = args.output_directory + "/boxplotData.json" - resampled = get_boxplot_stats(args.input_file, flow_mfi_file_name, boxplot_data) - - # Generate the Images -- eventually we should change that over to D3 - fcm = flow_stats['sample_data'].values - colors = [] - for i, j in enumerate(flow_stats['sample_population']): - colors.append(color_palette[j]) - - for i in range(flow_stats['columns']): - for j in range(flow_stats['columns']): - file_name = "m" + str(i) + "_m" + str(j) - ax = plt.subplot(1, 1, 1) - plt.subplots_adjust(left=0.0, bottom=0.0, right=1.0, top=1.0, wspace=0.0, hspace=0.0) - plt.scatter(fcm[:, i], fcm[:, j], s=1, c=colors, edgecolors='none') - plt.axis([0, 1024, 0, 1024]) - plt.xticks([]) - plt.yticks([]) - F = plt.gcf() - F.set_size_inches(1, 1) - F.set_dpi(90) - png_file = file_name + "_90X90.png" - F.savefig(args.output_directory + "/" + png_file) - plt.clf() - - flow_overview_file_name = args.output_directory + "/flow.overview" - with open(flow_overview_file_name, "w") as flow_overview_file: - flow_overview_file.write("\n") - flow_overview_file.write("\n") - for i in range(flow_stats['columns']): - flow_overview_file.write("\n") - - for i in range(flow_stats['columns']): - flow_overview_file.write("\n") - flow_overview_file.write("\n") - for j in range(flow_stats['columns']): - file_name = "m" + str(j) + "_m" + str(i) - image_file = file_name + "_90X90.png" - flow_overview_file.write('') - flow_overview_file.write("\n") - - flow_overview_file.write("
 " + flow_stats['markers'][i] + "
" + flow_stats['markers'][i] + "
\n\n\n") - - if resampled: - to_find = ' - - -
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- - - - - - - - diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/templates/genOverviewCL.template --- a/flow_overview/templates/genOverviewCL.template Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,299 +0,0 @@ - - -Flow Overview - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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 CD4CCR7
CD4
CCR7
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-0.043 CL_0002034 -10 CD4+CCR7- 3 PDF effector CD4-positive, alpha-beta T cell 0.333 CL_0001044 -11 CD4-CCR7- 5 PDF effector CD8-positive, alpha-beta T cell 0.333 CL_0001050 -12 CD4-CCR7- 5 PDF effector CD8-positive, alpha-beta T cell 0.333 CL_0001050 -13 CD4+CCR7lo 5+ PDF mature CD8_alpha-negative CD11b-positive dendritic cell 2)" -0.071 CL_0001003 -14 CD4+CCR7+ 4 PDF naive thymus-derived CD4-positive, alpha-beta T cell 0.2 CL_0000895 -15 CD4loCCR7- 5 PDF effector memory CD4-positive, alpha-beta T cell -0.091 CL_0000905 -16 CD4-CCR7lo 5+ PDF long term hematopoietic stem cell -0.043 CL_0002034 -17 CD4+CCR7+ 4 PDF naive thymus-derived CD4-positive, alpha-beta T cell 0.2 CL_0000895 -18 CD4+CCR7- 3 PDF effector CD4-positive, alpha-beta T cell 0.333 CL_0001044 -19 CD4loCCR7+ 5+ PDF naive CCR4-positive regulatory T cell -0.083 CL_0001045 -20 CD4-CCR7+ 2 PDF naive thymus-derived CD8-positive, alpha-beta T cell 0.2 CL_0000900 -21 CD4-CCR7- 5 PDF effector CD8-positive, alpha-beta T cell 0.333 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 CD4CCR7
CD4
CCR7
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"No" -Marker ID "1) PR_000001004, PR_000001203 2) PR_000001004, PR_000001203 3)" - "PR_000001004, PR_000001203 4) PR_000001004, PR_000001203 5)" - "PR_000001004, PR_000001203" -Marker Label "1) CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7 2) CD4 molecule, C-C" - "chemokine receptor type 7 3) CD4 molecule, C-C chemokine receptor" - "type 7 4) CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7 5) CD4" - "molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Marker Key "1) { } CD4-, CCR7- ( ) [ T cell receptor co-receptor CD8+, alpha-beta" - "T cell receptor complex+, receptor-type tyrosine-protein phosphatase" - "C isoform CD45RA+, CD3+ ] 2) { } CD4-, CCR7- ( ) [ receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RO-, T cell receptor" - "co-receptor CD8+, alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+, CD3+ ] 3) { } CD4-," - "CCR7- ( ) [ L-selectin-, interleukin-7 receptor subunit alpha-, T" - "cell receptor co-receptor CD8+, alpha-beta T cell receptor complex+," - "CD69 molecule+, interleukin-2 receptor subunit alpha+, CD3+ ] 4) { }" - "CD4-, CCR7- ( ) [ interleukin-2 receptor subunit alpha-," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA-, T cell" - "receptor co-receptor CD8+, alpha-beta T cell receptor complex+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RO+," - "interleukin-7 receptor subunit alpha+, CD3+, CD44 moleculehi," - "interleukin-2 receptor subunit betahi ] 5) { } CD4-, CCR7- ( ) [" - "L-selectin-, interleukin-7 receptor subunit alpha-, T cell receptor" - "co-receptor CD8+, alpha-beta T cell receptor complex+, CD69" - "molecule+, interleukin-2 receptor subunit alpha+, ADP-ribosyl cyclase" - "1+, MHC class II histocompatibility antigen alpha chain HLA-DRA+," - "CD3+ ]" -Score (Out of 1) "1) 0.333 2) 0.286 3) 0.222 4) 0.182 5) 0.182" -Cell ID "1) CL_0001050 2) CL_0001062 3) CL_0000906 4) CL_0000913 5) CL_0001049" -Cell Label "1) effector CD8-positive, alpha-beta T cell 2) effector memory" - "CD8-positive, alpha-beta T cell, terminally differentiated 3)" - "activated CD8-positive, alpha-beta T cell 4) effector memory" - "CD8-positive, alpha-beta T cell 5) activated CD8-positive, alpha-beta" - "T cell, human" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop07.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop07.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop07.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop07.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,66 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4-CCR7lo" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001004 2) PR_000001004 3) PR_000001004 4) PR_000001004 5)" - "PR_000001004 + more" -Marker Label "1) CD4 molecule 2) CD4 molecule 3) CD4 molecule 4) CD4 molecule 5)" - "CD4 molecule + more" -Marker Key "1) { CCR7lo } CD4- ( ) [ CD19 molecule-, integrin alpha-M-, CD3-," - "neural cell adhesion molecule 1-, CD2 molecule-, T-cell surface" - "glycoprotein CD8 alpha chain-, membrane-spanning 4-domains subfamily" - "A member 1-, T-cell surface glycoprotein CD5-, CD14 molecule-," - "lymphocyte antigen 6G-, lymphocyte antigen 76-, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45R-, CD48 molecule-," - "interleukin-7 receptor subunit alpha-, natural killer cell receptor" - "2B4-, killer cell lectin-like receptor subfamily B member 1C-, CD34" - "molecule-, receptor-type tyrosine-protein kinase FLT3-, SLAM family" - "member 1+, mast/stem cell growth factor receptor+, lymphocyte antigen" - "6A-2/6E-1+, Thy-1 membrane glycoproteinlo ] 2) { CCR7lo } CD4- ( ) [" - "CD19 molecule-, integrin alpha-M-, CD3-, neural cell adhesion" - "molecule 1-, CD2 molecule-, T-cell surface glycoprotein CD8 alpha" - "chain-, membrane-spanning 4-domains subfamily A member 1-, T-cell" - "surface glycoprotein CD5-, CD14 molecule-, lymphocyte antigen 6G-," - "lymphocyte antigen 76-, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45R-, CD48 molecule-, interleukin-7 receptor subunit" - "alpha-, natural killer cell receptor 2B4-, killer cell lectin-like" - "receptor subfamily B member 1C-, receptor-type tyrosine-protein" - "kinase FLT3-, SLAM family member 1+, mast/stem cell growth factor" - "receptor+, lymphocyte antigen 6A-2/6E-1+, CD34 molecule+ ] 3) {" - "CCR7lo } CD4- ( ) [ CD19 molecule-, integrin alpha-M-, CD3-, neural" - "cell adhesion molecule 1-, CD2 molecule-, T-cell surface glycoprotein" - "CD8 alpha chain-, membrane-spanning 4-domains subfamily A member 1-," - "T-cell surface glycoprotein CD5-, CD14 molecule-, CD27 molecule-," - "lymphocyte antigen 6G-, lymphocyte antigen 6A-2/6E-1-, lymphocyte" - "antigen 6C2-, lymphocyte antigen 76-, CD9 molecule+, transmembrane" - "emp24 domain-containing protein 1+, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C+, mast/stem cell growth factor receptorlo, integrin" - "beta-7hi, high affinity immunoglobulin epsilon receptor subunit" - "alphalo ] 4) { CCR7lo } CD4- ( ) [ CD19 molecule-, integrin alpha-M-," - "CD3-, neural cell adhesion molecule 1-, CD2 molecule-, T-cell surface" - "glycoprotein CD8 alpha chain-, membrane-spanning 4-domains subfamily" - "A member 1-, T-cell surface glycoprotein CD5-, CD14 molecule-," - "lymphocyte antigen 6G-, lymphocyte antigen 76-, CX3C chemokine" - "receptor 1-, Thy-1 membrane glycoprotein-, interleukin-7 receptor" - "subunit alpha-, lymphocyte antigen 6A-2/6E-1-, interleukin-3 receptor" - "class 2 alpha chain+, CD34 molecule+, mast/stem cell growth factor" - "receptor+, Fc-gamma receptor III complexhi, low affinity" - "immunoglobulin gamma Fc region receptor IIhi ] 5) { CCR7lo } CD4- ( )" - "[ CD19 molecule-, integrin alpha-M-, CD3-, neural cell adhesion" - "molecule 1-, CD2 molecule-, T-cell surface glycoprotein CD8 alpha" - "chain-, membrane-spanning 4-domains subfamily A member 1-, T-cell" - "surface glycoprotein CD5-, CD14 molecule-, lymphocyte antigen 6G-," - "lymphocyte antigen 76-, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45R-, CD48 molecule-, interleukin-7 receptor subunit" - "alpha-, natural killer cell receptor 2B4-, killer cell lectin-like" - "receptor subfamily B member 1C-, SLAM family member 1+, mast/stem" - "cell growth factor receptor+, lymphocyte antigen 6A-2/6E-1+ ] + more" -Score (Out of 1) "1) -0.043 2) -0.045 3) -0.048 4) -0.048 5) -0.05 + more" -Cell ID "1) CL_0002034 2) CL_0002033 3) CL_0002029 4) CL_0002002 5) CL_0001008" - "+ more" -Cell Label "1) long term hematopoietic stem cell 2) short term hematopoietic stem" - "cell 3) Fc-epsilon RIalpha-low mast cell progenitor 4) Kit-positive" - "granulocyte monocyte progenitor 5) Kit and Sca1-positive" - "hematopoietic stem cell + more" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop13.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop13.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop13.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop13.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,45 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4+CCR7lo" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001004 2) PR_000001004 3) PR_000001004 4) PR_000001004 5)" - "PR_000001004 + more" -Marker Label "1) CD4 molecule 2) CD4 molecule 3) CD4 molecule 4) CD4 molecule 5)" - "CD4 molecule + more" -Marker Key "1) { CCR7lo } CD4+ ( ) [ CD19 molecule-, CD34 molecule-, CD34" - "molecule-, neural cell adhesion molecule 1-, membrane-spanning" - "4-domains subfamily A member 1-, lymphocyte antigen 75-, T-cell" - "surface glycoprotein CD8 alpha chain-, CD83 molecule+, integrin" - "alpha-M+, MHC class II protein complexhi, CD86 moleculehi, CD80" - "moleculehi, integrin alpha-Xhi ] 2) { CCR7lo } CD4+ ( ) [ CD19" - "molecule-, CD34 molecule-, CD34 molecule-, neural cell adhesion" - "molecule 1-, membrane-spanning 4-domains subfamily A member 1-," - "lymphocyte antigen 75-, T-cell surface glycoprotein CD8 alpha chain-," - "integrin alpha-M+, MHC class II protein complexlo, CD86 moleculelo," - "CD80 moleculelo, integrin alpha-Xhi ] 3) { CCR7lo } CD4+ ( CCR7+ ) [" - "T cell receptor co-receptor CD8-, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C isoform CD45RO-, alpha-beta T cell receptor complex+," - "interleukin-2 receptor subunit alpha+, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C isoform CD45RA+, interleukin-7 receptor subunit" - "alphalo, C-C chemokine receptor type 4+, CD3+, CD44 moleculelo," - "L-selectinhi ] 4) { CCR7lo } CD4+ ( CCR7+ ) [ T cell receptor" - "co-receptor CD8-, interleukin-2 receptor subunit alpha-," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA-," - "alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C isoform CD45RO+, interleukin-7 receptor subunit alpha+," - "CD3+, CD44 moleculehi, interleukin-2 receptor subunit betahi ] 5) {" - "CCR7lo } CD4+ ( ) [ CD19 molecule-, CD34 molecule-, CD34 molecule-," - "neural cell adhesion molecule 1-, membrane-spanning 4-domains" - "subfamily A member 1-, integrin alpha-M-, T-cell surface glycoprotein" - "CD8 alpha chain-, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45R+, lymphocyte antigen 6G+, integrin alpha-Xlo ] + more" -Score (Out of 1) "1) -0.071 2) -0.077 3) -0.083 4) -0.091 5) -0.091 + more" -Cell ID "1) CL_0001003 2) CL_0000997 3) CL_0001045 4) CL_0000904 5) CL_0002455" - "+ more" -Cell Label "1) mature CD8_alpha-negative CD11b-positive dendritic cell 2)" - "immature CD8_alpha-negative CD11b-positive dendritic cell 3) naive" - "CCR4-positive regulatory T cell 4) central memory CD4-positive," - "alpha-beta T cell 5) CD8_alpha-negative plasmactyoid dendritic cell +" - "more" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop14.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop14.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop14.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop14.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,36 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4+CCR7+" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001004, PR_000001203 2) PR_000001004, PR_000001203 3)" - "PR_000001004, PR_000001203 4) PR_000001004, PR_000001203" -Marker Label "1) CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7 2) CD4 molecule, C-C" - "chemokine receptor type 7 3) CD4 molecule, C-C chemokine receptor" - "type 7 4) CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Marker Key "1) { } CD4+, CCR7+ ( ) [ T cell receptor co-receptor CD8-," - "interleukin-2 receptor subunit alpha-, alpha-beta T cell receptor" - "complex+, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform" - "CD45RA+, interleukin-7 receptor subunit alpha+, CD3+, CD44" - "moleculelo, L-selectinhi ] 2) { } CD4+, CCR7+ ( ) [ T cell receptor" - "co-receptor CD8-, alpha-beta T cell receptor complex+, interleukin-2" - "receptor subunit alpha+, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45RA+, interleukin-7 receptor subunit alphalo, CD3+, CD44" - "moleculelo, L-selectinhi ] 3) { } CD4+, CCR7+ ( ) [ T cell receptor" - "co-receptor CD8-, interleukin-2 receptor subunit alpha-," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA-," - "alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C isoform CD45RO+, interleukin-7 receptor subunit alpha+," - "CD3+, CD44 moleculehi, interleukin-2 receptor subunit betahi ] 4) { }" - "CD4+, CCR7+ ( ) [ T cell receptor co-receptor CD8-, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RO-, alpha-beta T cell" - "receptor complex+, interleukin-2 receptor subunit alpha+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+," - "interleukin-7 receptor subunit alphalo, C-C chemokine receptor type" - "4+, CD3+, CD44 moleculelo, L-selectinhi ]" -Score (Out of 1) "1) 0.2 2) 0.2 3) 0.182 4) 0.167" -Cell ID "1) CL_0000895 2) CL_0002677 3) CL_0000904 4) CL_0001045" -Cell Label "1) naive thymus-derived CD4-positive, alpha-beta T cell 2) naive" - "regulatory T cell 3) central memory CD4-positive, alpha-beta T cell" - "4) naive CCR4-positive regulatory T cell" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop15.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop15.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop15.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop15.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,34 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4loCCR7-" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001203 2) PR_000001203 3) PR_000001203 4) PR_000001004 5)" - "PR_000001004" -Marker Label "1) C-C chemokine receptor type 7 2) C-C chemokine receptor type 7 3)" - "C-C chemokine receptor type 7 4) CD4 molecule 5) CD4 molecule" -Marker Key "1) { CD4lo } CCR7- ( receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45RA- ) [ T cell receptor co-receptor CD8-, interleukin-2" - "receptor subunit alpha-, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45RA-, alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RO+, interleukin-7" - "receptor subunit alpha+, CD3+, CD44 moleculehi, interleukin-2" - "receptor subunit betahi ] 2) { CD4lo } CCR7- ( CD4+ ) [ T cell" - "receptor co-receptor CD8-, alpha-beta T cell receptor complex+, C-X-C" - "chemokine receptor type 5+, inducible T-cell costimulator+," - "programmed cell death protein 1+, CD3+ ] 3) { CD4lo } CCR7- (" - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+ ) [ T" - "cell receptor co-receptor CD8-, alpha-beta T cell receptor complex+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+, CD3+ ]" - "4) { CCR7- } CD4lo ( ) [ CD44 molecule-, KLRB1-like protein-," - "alpha-beta T cell receptor complex+, T cell receptor co-receptor" - "CD8lo, signal transducer CD24hi ] 5) { CCR7- } CD4lo ( ) [ alpha-beta" - "T cell receptor complexhi, T cell receptor co-receptor CD8+, CD69" - "molecule+ ]" -Score (Out of 1) "1) -0.091 2) -0.125 3) -0.167 4) -0.167 5) -0.25" -Cell ID "1) CL_0000905 2) CL_0002038 3) CL_0001044 4) CL_0002039 5) CL_0002430" -Cell Label "1) effector memory CD4-positive, alpha-beta T cell 2) T follicular" - "helper cell 3) effector CD4-positive, alpha-beta T cell 4) immature" - "NK T cell stage I 5) CD4-intermediate, CD8-positive double-positive" - "thymocyte" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop19.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop19.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop19.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop19.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,43 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4loCCR7+" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001203 2) PR_000001203 3) PR_000001203 4) PR_000001203 5)" - "PR_000001203 + more" -Marker Label "1) C-C chemokine receptor type 7 2) C-C chemokine receptor type 7 3)" - "C-C chemokine receptor type 7 4) C-C chemokine receptor type 7 5) C-C" - "chemokine receptor type 7 + more" -Marker Key "1) { CD4lo } CCR7+ ( receptor-type tyrosine-protein phosphatase C" - "isoform CD45RO- ) [ T cell receptor co-receptor CD8-, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RO-, alpha-beta T cell" - "receptor complex+, interleukin-2 receptor subunit alpha+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+," - "interleukin-7 receptor subunit alphalo, C-C chemokine receptor type" - "4+, CD3+, CD44 moleculelo, L-selectinhi ] 2) { CD4lo } CCR7+ (" - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA- ) [ T" - "cell receptor co-receptor CD8-, interleukin-2 receptor subunit" - "alpha-, receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA-," - "alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type tyrosine-protein" - "phosphatase C isoform CD45RO+, interleukin-7 receptor subunit alpha+," - "CD3+, CD44 moleculehi, interleukin-2 receptor subunit betahi ] 3) {" - "CD4lo } CCR7+ ( receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform" - "CD45RA+ ) [ T cell receptor co-receptor CD8-, interleukin-2 receptor" - "subunit alpha-, alpha-beta T cell receptor complex+, receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+, interleukin-7" - "receptor subunit alpha+, CD3+, CD44 moleculelo, L-selectinhi ] 4) {" - "CD4lo } CCR7+ ( receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform" - "CD45RA+ ) [ T cell receptor co-receptor CD8-, alpha-beta T cell" - "receptor complex+, interleukin-2 receptor subunit alpha+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+," - "interleukin-7 receptor subunit alphalo, CD3+, CD44 moleculelo," - "L-selectinhi ] 5) { CD4lo } CCR7+ ( ) [ receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+, interleukin-7" - "receptor subunit alpha+, CD3+, CD44 moleculelo, L-selectinhi ] + more" -Score (Out of 1) "1) -0.083 2) -0.091 3) -0.1 4) -0.1 5) -0.167 + more" -Cell ID "1) CL_0001045 2) CL_0000904 3) CL_0000895 4) CL_0002677 5) CL_0000898" - "+ more" -Cell Label "1) naive CCR4-positive regulatory T cell 2) central memory" - "CD4-positive, alpha-beta T cell 3) naive thymus-derived CD4-positive," - "alpha-beta T cell 4) naive regulatory T cell 5) naive T cell + more" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop20.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop20.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop20.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop20.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,23 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4-CCR7+" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001203, PR_000001004 2) PR_000001203, PR_000001004" -Marker Label "1) C-C chemokine receptor type 7, CD4 molecule 2) C-C chemokine" - "receptor type 7, CD4 molecule" -Marker Key "1) { } CD4-, CCR7+ ( ) [ interleukin-2 receptor subunit alpha-, T" - "cell receptor co-receptor CD8+, alpha-beta T cell receptor complex+," - "receptor-type tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA+," - "interleukin-7 receptor subunit alpha+, CD3+, CD44 moleculelo," - "L-selectinhi ] 2) { } CD4-, CCR7+ ( ) [ receptor-type" - "tyrosine-protein phosphatase C isoform CD45RA-, interleukin-2" - "receptor subunit alpha-, T cell receptor co-receptor CD8+, alpha-beta" - "T cell receptor complex+, receptor-type tyrosine-protein phosphatase" - "C isoform CD45RO+, interleukin-7 receptor subunit alpha+, CD3+, CD44" - "moleculehi, interleukin-2 receptor subunit betahi ]" -Score (Out of 1) "1) 0.2 2) 0.182" -Cell ID "1) CL_0000900 2) CL_0000907" -Cell Label "1) naive thymus-derived CD8-positive, alpha-beta T cell 2) central" - "memory CD8-positive, alpha-beta T cell" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop23.pdf Binary file flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop23.pdf has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop23.txt --- a/flow_overview/test-data/out2/flowcl_pop23.txt Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,17 +0,0 @@ - [,1] -Short marker names "CD4loCCR7lo" -Ontology marker names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Experiment markers "CD4,CCR7" -Ontology exper. names "CD4 molecule, C-C chemokine receptor type 7" -Successful Match? "No" -Marker ID "1) PR_000001004 2) PR_000001004" -Marker Label "1) CD4 molecule 2) CD4 molecule" -Marker Key "1) { CCR7lo } CD4lo ( ) [ CD44 molecule-, KLRB1-like protein-," - "alpha-beta T cell receptor complex+, T cell receptor co-receptor" - "CD8lo, signal transducer CD24hi ] 2) { CCR7lo } CD4lo ( ) [" - "alpha-beta T cell receptor complexhi, T cell receptor co-receptor" - "CD8+, CD69 molecule+ ]" -Score (Out of 1) "1) -0.167 2) -0.25" -Cell ID "1) CL_0002039 2) CL_0002430" -Cell Label "1) immature NK T cell stage I 2) CD4-intermediate, CD8-positive" - "double-positive thymocyte" diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/m0_m0_90X90.png Binary file flow_overview/test-data/out2/m0_m0_90X90.png has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/m0_m1_90X90.png Binary file flow_overview/test-data/out2/m0_m1_90X90.png has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/m1_m0_90X90.png Binary file flow_overview/test-data/out2/m1_m0_90X90.png has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/m1_m1_90X90.png Binary file flow_overview/test-data/out2/m1_m1_90X90.png has changed diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 flow_overview/test-data/out2/out.html --- a/flow_overview/test-data/out2/out.html Mon Feb 27 12:54:37 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,300 +0,0 @@ - - -Flow Overview - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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1 + flow_stats['data'] = fcs.iloc[:, :-1] + flow_stats['population'] = fcs.iloc[:, -1:].iloc[:, 0] + flow_stats['population_freq'] = flow_stats['population'].value_counts() + flow_stats['population_sample'] = (flow_stats['population_freq'] * (20000/float(events))).round(decimals=0) + flow_stats['population_freq_sort'] = flow_stats['population_freq'].sort_index() + flow_stats['population_per'] = (flow_stats['population'].value_counts(normalize=True) * 100).round(decimals=2) + flow_stats['population_per_sort'] = flow_stats['population_per'].sort_index() + flow_stats['population_all'] = pd.concat([flow_stats['population_freq_sort'], flow_stats['population_per_sort']], axis=1) + flow_stats['population_all'].columns = ['Count', 'Percentage'] + flow_stats['min'] = flow_stats['data'].values.min() + flow_stats['max'] = flow_stats['data'].values.max() + flow_stats['markers'] = list(flow_stats['data'].columns) + flow_stats['mfi'] = fcs.groupby('Population').mean().round(decimals=2) + flow_stats['mfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['mfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) + flow_stats['mfi_pop']['Population'] = flow_stats['mfi_pop'].index + flow_stats['gmfi'] = fcs.groupby('Population').agg(lambda x: gmean(list(x))).round(decimals=2) + flow_stats['gmfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['gmfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) + flow_stats['gmfi_pop']['Population'] = flow_stats['gmfi_pop'].index + flow_stats['mdfi'] = fcs.groupby('Population').median().round(decimals=2) + flow_stats['mdfi_pop'] = pd.merge(flow_stats['mdfi'], flow_stats['population_all'], left_index=True, right_index=True) + flow_stats['mdfi_pop']['Population'] = flow_stats['mdfi_pop'].index + + # + # If the number of events is less than 20000, then return + # the complete data set, + # Otherwise sample the data to only return 20000 events. + if events <= 20000: + flow_stats['sample'] = fcs + else: + fcs_np = fcs.values + sample_data = [] + pop_found = {} + for i in range(0, events): + population_number = fcs_np[i][columns-1] + if population_number in pop_found: + if pop_found[population_number] < flow_stats['population_sample'][population_number]: + pop_found[population_number] += 1 + sample_data.append(fcs_np[i]) + else: + pop_found[population_number] = 1 + sample_data.append(fcs_np[i]) + flow_stats['sample'] = pd.DataFrame(sample_data) + flow_stats['sample'].columns = fcs.columns + + flow_stats['sample_data'] = flow_stats['sample'].iloc[:, :-1] + flow_stats['sample_population'] = flow_stats['sample'].iloc[:, -1:].iloc[:, 0] + + return flow_stats + + +if __name__ == '__main__': + parser = ArgumentParser( + prog="flowstats", + description="Gets statistics on FLOCK run") + + parser.add_argument( + '-i', + dest="input_file", + required=True, + help="File locations for flow clr file.") + + parser.add_argument( + '-o', + dest="out_file", + required=True, + help="Path to the directory for the output file.") + args = parser.parse_args() + + flow_stats = gen_overview_stats(args.input_file) + with open(args.out_file, "w") as outf: + outf.write("Events: ", flow_stats['events']) + outf.write("Min: ", flow_stats['min']) + outf.write("Max: ", flow_stats['max']) + outf.write("Columns: ", flow_stats['columns']) + outf.write("Markers: ", flow_stats['markers']) + outf.write("Population: ", flow_stats['population']) + outf.write("Population Freq: ", flow_stats['population_freq']) + outf.write("Population Sample: ", flow_stats['population_sample']) + outf.write("Population Per: ", flow_stats['population_per']) + outf.write("Sample Data contains ", len(flow_stats['sample']), " events") + outf.write("MIF_POP ", flow_stats['mfi_pop']) diff -r 8283ff163ba6 -r b5453d07f740 genFlowOverview.py --- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/genFlowOverview.py Wed Jul 29 17:03:53 2020 -0400 @@ -0,0 +1,353 @@ + +#!/usr/bin/env python +###################################################################### +# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. +# All rights reserved. +###################################################################### + +# version 1.1 - August 2017 +# added upper limit to nb of clusters (40) +# +import sys +import os +import pandas as pd +import logging +import fileinput + +from argparse import ArgumentParser +from jinja2 import Environment, FileSystemLoader +from collections import defaultdict + +from color_palette import color_palette +from flowstatlib import gen_overview_stats +import matplotlib as mpl +mpl.use('Agg') +import matplotlib.pyplot as plt + + +profile_key = { + "1": "-", + "2": "lo", + "3": "+", + "4": "hi" +} + + +# flow CL functions +def run_flowCL(phenotype, output_txt, output_pdf, tool): + run_command = " ". join(["Rscript --slave --vanilla", tool, output_txt, + phenotype]) + os.system(run_command) + + get_graph = " ".join(["mv flowCL_results/*.pdf", output_pdf]) + os.system(get_graph) + return + + +def generate_flowCL_query(list_markers, list_types): + if (len(list_markers) != len(list_types)): + return("pb with headers") + query = [] + # go through both lists, remove fsc/ssc + for i in range(1, len(list_markers)): + if not list_markers[i].startswith("FSC") and not list_markers[i].startswith("SSC"): + query.append(list_markers[i].upper()) + query.append(profile_key[list_types[i]]) + # return concatenated string + return("".join(query)) + + +def translate_profiles(input_file, tool_dir, html_dir): + tool = "/".join([tool_dir, "getOntology.R"]) + html_table = "".join([html_dir, "/CLprofiles.txt"]) + score_table = "".join(["cp ", input_file, " ", html_dir, "/scores.txt"]) + os.system(score_table) + + # read profile + with open(input_file, "r") as flock_profiles, open(html_table, "w") as out: + headers = flock_profiles.readline() + headers = headers.strip() + markers = headers.split("\t")[:-2] + counter = 0 + + out.write("Population\tFlowCL Query\tNb Results\tLink to PDF\t") + out.write("Top Result Label\tTop Result Score\tTop Result CL\n") + queries = {} + # create marker query for each population + for lines in flock_profiles: + lines = lines.strip("\n") + pop_profile = lines.split("\t")[:-2] + flowcl_query = generate_flowCL_query(markers, pop_profile) + counter += 1 + nb_results = "0" + top_label = "no_match" + top_score = "NA" + top_CL = "NA" + pdf_link = "NA" + + # check if query was run before + if flowcl_query not in queries: + # create filenames for results & graphs + txt = "".join(["flowcl_pop", str(counter).zfill(2), ".txt"]) + text_result = "/".join([html_dir, txt]) + graph = "".join(["flowcl_pop", str(counter).zfill(2), ".pdf"]) + graph_output = "/".join([html_dir, graph]) + # run flowCL for each marker profile + run_flowCL(flowcl_query, text_result, graph_output, tool) + + # test that text file exists if not results are all NAs: + if os.path.isfile(text_result): + with open(text_result, "r") as res: + for line in res: + if line.startswith("Score"): + data = line.split(") ") + top_score = data[2][:-2] + tot_results = len(data) - 2 + nb_results = str(tot_results) + if tot_results == 5: + if len(data[6].split("+")) > 1: + nb_results = "5+" + elif line.startswith("Cell ID"): + prep_link = line.split(") ")[1][:-2] + cl = prep_link.replace("_", ":") + link = "".join(['']) + top_CL = "".join([link, prep_link, ""]) + elif line.startswith("Cell Label"): + top_label = line.split(") ")[1][:-2] + pdf_link = "".join(['PDF']) + tmpflowcl_query = "".join(['', flowcl_query, '']) + queries[flowcl_query] = { + "query": tmpflowcl_query, + "results": nb_results, + "pdf": pdf_link, + "label": top_label, + "score": top_score, + "CL": top_CL + } + + # write query results to CLprofiles.txt + out.write("\t".join([pop_profile[0], + queries[flowcl_query]["query"], + queries[flowcl_query]["results"], + queries[flowcl_query]["pdf"], + queries[flowcl_query]["label"], + queries[flowcl_query]["score"], + queries[flowcl_query]["CL"]]) + "\n") + + +# boxplots data massaging +def panel_to_json_string(df): + # from http://stackoverflow.com/questions/28078118/merge-many-json-strings-with-python-pandas-inputs + def __merge_stream(key, stream): + return '"' + key + '"' + ': ' + stream + ', ' + try: + if 'Unnamed: 0' in df.columns: + df = df.drop(['Unnamed: 0'], axis=1) + stream = '{' + for index, subdf in df.groupby(level=0): + stream += __merge_stream(index, df.loc[index, :, :].droplevel(0).to_json()) + # take out extra last comma + stream = stream[:-2] + # add the final paren + stream += '}' + except: + logging.exception('Panel Encoding did not work') + return stream + + +def get_outliers(group, upper, lower): + cat = group.name + out = {} + for marker in group: + # skip population since upper and lower don't contain it, since it was made after a group by Population + if marker != 'Population': + out[marker] = group[(group[marker] > upper.loc[cat][marker]) | (group[marker] < lower.loc[cat][marker])][marker] + return out + + +def get_boxplot_stats(all_data, mfi_file, output_json): + # modified code from http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/boxplot.html + # Get initial MFI values + mfi = pd.read_table(mfi_file) + mfi = mfi.set_index('Population') + + df = pd.read_table(all_data) + # check if ever some pops not in cs_files + missing_pop = [x for x in mfi.index if x not in set(df.Population)] + + if (missing_pop): + zeros = {} + for m in df.columns: + zeros[m] = [0 for x in missing_pop] + tmpdf = pd.DataFrame(zeros) + tmpdf.Population = missing_pop + df = df.append(tmpdf) + + pops = df.groupby('Population') + q1 = pops.quantile(q=0.25) + q2 = pops.quantile(q=0.5) + q3 = pops.quantile(q=0.75) + iqr = q3 - q1 + upper = q3 + 1.5*iqr + lower = q1 - 1.5*iqr + resampled = False + # get outliers + out = pops.apply(get_outliers, upper, lower).dropna() + outliers = defaultdict(dict) + for population in set(df.Population): + for marker in df.columns: + if marker != 'Population': + tmp_outliers = list(out[population][marker]) + if (len(list(out[population][marker]))> 100): + tmp_outliers = list(out[population][marker].sample(n=100)) + resampled = True + outliers[population][marker] = tmp_outliers + outdf = pd.DataFrame(outliers) + + data = pd.concat({'q1': q1, + 'q2': q2, + 'q3': q3, + 'upper': upper, + 'lower': lower, + 'outliers': outdf.T, + 'mfi': mfi}, keys=['q1','q2','q3','upper','lower','outliers','mfi']) + + with open(output_json, "w") as js_all: + js_all.write(panel_to_json_string(data)) + + return resampled + +# html generation +def gen_flow_overview(args): + flow_stats = gen_overview_stats(args.input_file) + if len(set(flow_stats['population'])) > 40: + nbpop = str(len(set(flow_stats['population']))) + sys.stderr.write("There are " + nbpop + " in the input file.") + sys.exit(3) + + os.mkdir(args.output_directory) + html_template = "genOverview.template" + + if args.scores: + translate_profiles(args.scores, args.tool_directory, args.output_directory) + html_template = "genOverviewCL.template" + + env = Environment(loader=FileSystemLoader(args.tool_directory + "/templates")) + template = env.get_template(html_template) + + real_directory = args.output_directory.replace("/job_working_directory", "") + context = {'outputDirectory': real_directory} + overview = template.render(**context) + with open(args.output_file, "w") as f: + f.write(overview) + + flow_sample_file_name = args.output_directory + "/flow.sample" + with open(flow_sample_file_name, "w") as flow_sample_file: + flow_stats['sample'].to_csv(flow_sample_file, sep="\t", index=False, float_format='%.0f') + + flow_mfi_file_name = args.output_directory + "/flow.mfi" + with open(flow_mfi_file_name, "w") as flow_mfi_file: + flow_stats[args.mfi_calc].to_csv(flow_mfi_file, sep="\t", float_format='%.0f') + + mpop = "_".join([args.mfi_calc, "pop"]) + flow_mfi_pop_file_name = args.output_directory + "/flow.mfi_pop" + with open(flow_mfi_pop_file_name, "w") as flow_mfi_pop_file: + flow_stats[mpop].to_csv(flow_mfi_pop_file, sep="\t", index=False, float_format="%.2f") + + # box plot data + boxplot_data = args.output_directory + "/boxplotData.json" + resampled = get_boxplot_stats(args.input_file, flow_mfi_file_name, boxplot_data) + + # Generate the Images -- eventually we should change that over to D3 + fcm = flow_stats['sample_data'].values + colors = [] + for i, j in enumerate(flow_stats['sample_population']): + colors.append(color_palette[j]) + + for i in range(flow_stats['columns']): + for j in range(flow_stats['columns']): + file_name = "m" + str(i) + "_m" + str(j) + ax = plt.subplot(1, 1, 1) + plt.subplots_adjust(left=0.0, bottom=0.0, right=1.0, top=1.0, wspace=0.0, hspace=0.0) + plt.scatter(fcm[:, i], fcm[:, j], s=1, c=colors, edgecolors='none') + plt.axis([0, 1024, 0, 1024]) + plt.xticks([]) + plt.yticks([]) + F = plt.gcf() + F.set_size_inches(1, 1) + F.set_dpi(90) + png_file = file_name + "_90X90.png" + F.savefig(args.output_directory + "/" + png_file) + plt.clf() + + flow_overview_file_name = args.output_directory + "/flow.overview" + with open(flow_overview_file_name, "w") as flow_overview_file: + flow_overview_file.write("\n") + flow_overview_file.write("\n") + for i in range(flow_stats['columns']): + flow_overview_file.write("\n") + + for i in range(flow_stats['columns']): + flow_overview_file.write("\n") + flow_overview_file.write("\n") + for j in range(flow_stats['columns']): + file_name = "m" + str(j) + "_m" + str(i) + image_file = file_name + "_90X90.png" + flow_overview_file.write('') + flow_overview_file.write("\n") + + flow_overview_file.write("
 " + flow_stats['markers'][i] + "
" + flow_stats['markers'][i] + "
\n\n\n") + + if resampled: + to_find = '