Mercurial > repos > immport-devteam > generate_mfi
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"planemo upload for repository https://github.com/ImmPortDB/immport-galaxy-tools/tree/master/flowtools/generate_mfi commit a1f464ea7fe4a5d1b71664ef924544010036522a"
author | azomics |
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date | Wed, 22 Jul 2020 15:41:56 -0400 |
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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/generateMFI.py Wed Jul 22 15:41:56 2020 -0400 @@ -0,0 +1,50 @@ +#!/usr/bin/env python +###################################################################### +# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. +# All rights reserved. +###################################################################### +import sys +from argparse import ArgumentParser +import pandas as pd +from scipy.stats import gmean + + +def generate_MFI(input_file_name, output_file_name, mfi_calc): + flock_df = pd.read_table(input_file_name) + if mfi_calc == "mfi": + MFIs = flock_df.groupby('Population').mean().round(decimals=2) + elif mfi_calc == "gmfi": + MFIs = flock_df.groupby('Population').agg(lambda x: gmean(list(x))).round(decimals=2) + else: + MFIs = flock_df.groupby('Population').median().round(decimals=2) + + with open(output_file_name, "w") as outf: + MFIs.to_csv(outf, sep="\t", float_format='%.0f') + return + + +if __name__ == "__main__": + parser = ArgumentParser( + prog="removeColumns", + description="Generate MFI from Flow Result file.") + + parser.add_argument( + '-i', + dest="input_file", + required=True, + help="File location for the Flow Result file.") + + parser.add_argument( + '-M', + dest="mfi_calc", + required=True, + help="what to calculate for centroids.") + + parser.add_argument( + '-o', + dest="output_file", + required=True, + help="File location for the MFI output file.") + + args = parser.parse_args() + generate_MFI(args.input_file, args.output_file, args.mfi_calc)
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/generateMFI.xml Wed Jul 22 15:41:56 2020 -0400 @@ -0,0 +1,69 @@ +<tool id="generate_mfi" name="Generate the centroids" version="1.0+galaxy0" profile="18.01"> + <description>from a flow result file</description> + <requirements> + <requirement type="package" version="1.0.5">pandas</requirement> + <requirement type="package" version="1.5.1">scipy</requirement> + </requirements> + <stdio> + <exit_code range="1:" /> + </stdio> + <command><![CDATA[ + python '$__tool_directory__/generateMFI.py' -i '${input}' -o '${output}' -M '${mfi}' + ]]> + </command> + <inputs> + <param format="flowclr" name="input" type="data" label="Flow Text file"/> + <param name="mfi" type="select" label="Calculate centroids using:"> + <option value="mfi" selected="true">Mean Fluorescence Intensity</option> + <option value="mdfi">Median Fluorescence Intensity</option> + <option value="gmfi">Geometric Mean Fluorescence Intensity</option> + </param> + </inputs> + <outputs> + <data format="flowmfi" name="output" label="${mfi} centroids from ${input.name}"/> + </outputs> + <tests> + <test> + <param name="input" value="input.flowclr"/> + <param name="mfi" value="mfi"/> + <output name="output" file="mfi.flowmfi"/> + </test> + <test> + <param name="input" value="input.flowclr"/> + <param name="mfi" value="mdfi"/> + <output name="output" file="mdfi.flowmfi"/> + </test> + <test> + <param name="input" value="input.flowclr"/> + <param name="mfi" value="gmfi"/> + <output name="output" file="gmfi.flowmfi"/> + </test> + </tests> + <help><![CDATA[ + This tool generates the Mean, Median or Geometric Mean Fluorescence Intensity of clustered flow files. +.. class:: infomark +Tip: This tool can be used to generate the centroids table required by the visualization tool multiple samples mapping result. +----- +**Input file** +This tool reads in a tab-separated file containing markers fluorescence intensities for each event as well as population or cluster attribution, for instance text output from a FLOCK or FlowSOM run. +**Output file** +The output is a table containing the mean, median or geometric mean fluorescent intensity values of each marker within each population or cluster defined in the input file. +----- +**Example** +*Input*:: + Marker1 Marker2 Marker3 ... Population + 34 45 12 ... 1 + 13 65 10 ... 5 + 19 62 98 ... 2 + 32 46 10 ... 1 + ... ... ... ... ... +*Output*:: + Population Marker1 Marker2 Marker3 ... + 1 38 49 10 ... + 2 21 63 100 ... + 3 31 52 45 ... + 4 11 78 25 ... + ... ... ... ... ... + ]]> + </help> +</tool>
--- a/generate_mfi/flowstatlib.py Mon Feb 27 13:00:34 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)
--- a/generate_mfi/generateMFI.py Mon Feb 27 13:00:34 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,52 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -###################################################################### -# Copyright (c) 2016 Northrop Grumman. -# All rights reserved. -###################################################################### -from __future__ import print_function -import sys -from argparse import ArgumentParser -import pandas as pd -from scipy.stats import gmean - - -def generate_MFI(input_file_name, output_file_name, mfi_calc): - flock_df = pd.read_table(input_file_name) - if mfi_calc == "mfi": - MFIs = flock_df.groupby('Population').mean().round(decimals=2) - elif mfi_calc == "gmfi": - MFIs = flock_df.groupby('Population').agg(lambda x: gmean(list(x))).round(decimals=2) - else: - MFIs = flock_df.groupby('Population').median().round(decimals=2) - - with open(output_file_name, "w") as outf: - MFIs.to_csv(outf, sep="\t", float_format='%.0f') - return - - -if __name__ == "__main__": - parser = ArgumentParser( - prog="removeColumns", - description="Generate MFI from Flow Result file.") - - parser.add_argument( - '-i', - dest="input_file", - required=True, - help="File location for the Flow Result file.") - - parser.add_argument( - '-M', - dest="mfi_calc", - required=True, - help="what to calculate for centroids.") - - parser.add_argument( - '-o', - dest="output_file", - required=True, - help="File location for the MFI output file.") - - args = parser.parse_args() - generate_MFI(args.input_file, args.output_file, args.mfi_calc) - sys.exit(0)
--- a/generate_mfi/generateMFI.xml Mon Feb 27 13:00:34 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,77 +0,0 @@ -<tool id="generate_mfi" name="Generate the centroids" version="1.0"> - <description>from a flow result file</description> - <requirements> - <requirement type="package" version="0.17.1">pandas</requirement> - <requirement type="package" version="1.10.2">numpy</requirement> - <requirement type="package" version="0.16.0">scipy</requirement> - </requirements> - <stdio> - <exit_code range="1:" /> - </stdio> - <command><![CDATA[ - python $__tool_directory__/generateMFI.py -i "${input}" -o "${output}" -M "${mfi}" - ]]> - </command> - <inputs> - <param format="flowclr" name="input" type="data" label="Flow Text file"/> - <param name="mfi" type="select" label="Calculate centroids using:"> - <option value="mfi" selected="true">Mean Fluorescence Intensity</option> - <option value="mdfi">Median Fluorescence Intensity</option> - <option value="gmfi">Geometric Mean Fluorescence Intensity</option> - </param> - </inputs> - <outputs> - <data format="flowmfi" name="output" label="${mfi} centroids from ${input.name}"/> - </outputs> - <tests> - <test> - <param name="input" value="input.flowclr"/> - <param name="mfi" value="mfi"/> - <output name="output" file="mfi.flowmfi"/> - </test> - <test> - <param name="input" value="input.flowclr"/> - <param name="mfi" value="mdfi"/> - <output name="output" file="mdfi.flowmfi"/> - </test> - <test> - <param name="input" value="input.flowclr"/> - <param name="mfi" value="gmfi"/> - <output name="output" file="gmfi.flowmfi"/> - </test> - </tests> - <help><![CDATA[ - This tool generates the Mean, Median or Geometric Mean Fluorescence Intensity of a FLOCK output file. - ------ - -**Input file** - -This tool reads in a FLOCK output file. - -**Output file** - -The output is a table containing the mean, median or geometric mean fluorescent intensity values of each marker within each population defined by FLOCK. - ------ - -**Example** - -*Input*:: - - Marker1 Marker2 Marker3 Population - 34 45 12 1 - 13 65 10 5 - 19 62 98 2 - 32 46 10 1 - -*Output*:: - - Population Marker1 Marker2 Marker3 - 1 38 49 10 - 2 21 63 100 - 3 31 52 45 - 4 11 78 25 - ]]> - </help> -</tool>
--- a/generate_mfi/test-data/gmfi.flowmfi Mon Feb 27 13:00:34 2017 -0500 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,31 +0,0 @@ -Population FSC SSC CD4 CCR3 CD8 CCR7 -1 354 113 515 0 0 109 -2 329 145 0 0 0 0 -3 351 163 0 144 0 0 -4 415 342 0 389 0 0 -5 370 120 523 224 0 126 -6 368 145 0 0 617 261 -7 356 114 511 115 0 111 -8 372 188 0 0 0 213 -9 358 117 516 173 0 0 -10 382 152 0 149 618 270 -11 365 145 0 0 580 0 -12 411 138 524 203 0 278 -13 371 121 519 145 0 195 -14 384 177 0 0 328 0 -15 353 114 512 0 0 0 -16 366 118 513 0 0 186 -17 407 140 528 0 0 298 -18 670 442 373 0 0 252 -19 611 985 0 254 0 255 -20 618 983 0 253 219 178 -21 743 1014 0 271 251 259 -22 652 984 0 241 218 0 -23 531 884 341 481 0 409 -24 764 1011 174 264 238 159 -25 963 945 315 319 289 326 -26 646 377 374 0 0 0 -27 609 961 0 0 0 226 -28 574 927 0 0 0 123 -29 976 1008 429 515 397 452 -30 699 813 522 828 546 573
--- a/generate_mfi/test-data/input.flowclr Mon Feb 27 13:00:34 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 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