gdctools:python和unix命令简化与nih/nci基因组学数据共享空间的交互。
gdctools的Python项目详细描述
#gdctools
python和unix cli实用程序简化了从[nih/nci genomics data commons]（https://gdc.cancer.gov/）中搜索和检索开放存取数据的过程，并自动化了大多数数据驱动的科学项目所共有的任务。有关更多信息和示例，请参见[图片概述]（https://docs.google.com/viewer？url=https://github.com/broadinstitute/gdctools/files/825892/gdctools overview.pdf）、[维基页面]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki）或[测试/生成文件]（测试/生成文件）。要从unix命令行开始，只需“pip install gdctools”或克隆repo并安装：
```
%git clone https://github.com/broadinstitute/gdctools
%cd gdctools
%make install
```
这只需要一两分钟，并且可以安装[请求]（http://docs.python requests.org/en/master/），[紧固件]（https://github.com/harlowja/fasterns）或[matplotlib]（http://matplotlib.org/）依赖项。*请注意，如果要安装到受保护的位置，则可能需要在“make install”命令前面加上“sudo”。'在此之后，您应该能够轻松地[镜像]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/gdc-mirror）或[协调]（https://gdc.cancer.gov/about-data/gdc-data-harmonization）或[传统]（https://gdc-portal.nci.nih.gov/legacy-archive）直接从命令行获取数据
```
gdc-mirror--config tests/tcgasmoketest.cfg
```
（这就是“make test”目标所做的工作）。即使是对单个病人来说，也可以使用gdc镜像，即tcga-ee-a3j8例，或者只使用该病人的一类数据，例如tcga-ee-a3j8例，或者执行其他操作，例如查看哪些nih/nci程序公开了数据以供下载。GDC U列表程序
[
“tcga”、
“target”
]
````
或哪些程序已提交数据（可能尚未公开）
````
%GDC U列表提交
[
“ccle”、
“rebc”、
“tcga”、
“target”、
“cgci”、
“cddp”、
“炼金术士”、
“gdc”、
“特殊的反应者”、
“uat08”、
“trio”、
“cptac”
]
````
镜像后，您可以在镜像树上运行[gdc骰子]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/gdc-dicer）。接下来是[gdc_loadfile]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/create-loadfile），生成一个示例“冻结”列表，该列表标识要加载到管道执行系统（如firehose或firecloud）中的数据。最后，如果安装了*matplotlib*和*r*，您还可以运行[gdc_report]工具（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/sample-reports）来生成HTML示例报告（类似于此）（http://gdac.broadinstitute.org/runs/samplereports/latest/）），该报告提供对处理数据的带注释的描述；请注意，如果在R安装中未检测到[喷嘴]（https://confluence.broadinstitute.org/display/gdac/nazzle），此工具将尝试自动安装[喷嘴]。如前所述，[tests/makefile]（tests/makefile）提供了使用dice、loadfile和report工具的示例。GDCTools已经被证实可以与多个python2和python3版本一起正常工作，我们[感谢社区的贡献]（https://github.com/broadinstitute/gdCTools/commit/53be8ee4d720b502c2dbb110e7c20754331e3e）支持这一目标。
python和unix cli实用程序简化了从[nih/nci genomics data commons]（https://gdc.cancer.gov/）中搜索和检索开放存取数据的过程，并自动化了大多数数据驱动的科学项目所共有的任务。有关更多信息和示例，请参见[图片概述]（https://docs.google.com/viewer？url=https://github.com/broadinstitute/gdctools/files/825892/gdctools overview.pdf）、[维基页面]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki）或[测试/生成文件]（测试/生成文件）。要从unix命令行开始，只需“pip install gdctools”或克隆repo并安装：
```
%git clone https://github.com/broadinstitute/gdctools
%cd gdctools
%make install
```
这只需要一两分钟，并且可以安装[请求]（http://docs.python requests.org/en/master/），[紧固件]（https://github.com/harlowja/fasterns）或[matplotlib]（http://matplotlib.org/）依赖项。*请注意，如果要安装到受保护的位置，则可能需要在“make install”命令前面加上“sudo”。'在此之后，您应该能够轻松地[镜像]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/gdc-mirror）或[协调]（https://gdc.cancer.gov/about-data/gdc-data-harmonization）或[传统]（https://gdc-portal.nci.nih.gov/legacy-archive）直接从命令行获取数据
```
gdc-mirror--config tests/tcgasmoketest.cfg
```
（这就是“make test”目标所做的工作）。即使是对单个病人来说，也可以使用gdc镜像，即tcga-ee-a3j8例，或者只使用该病人的一类数据，例如tcga-ee-a3j8例，或者执行其他操作，例如查看哪些nih/nci程序公开了数据以供下载。GDC U列表程序
[
“tcga”、
“target”
]
````
或哪些程序已提交数据（可能尚未公开）
````
%GDC U列表提交
[
“ccle”、
“rebc”、
“tcga”、
“target”、
“cgci”、
“cddp”、
“炼金术士”、
“gdc”、
“特殊的反应者”、
“uat08”、
“trio”、
“cptac”
]
````
镜像后，您可以在镜像树上运行[gdc骰子]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/gdc-dicer）。接下来是[gdc_loadfile]（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/create-loadfile），生成一个示例“冻结”列表，该列表标识要加载到管道执行系统（如firehose或firecloud）中的数据。最后，如果安装了*matplotlib*和*r*，您还可以运行[gdc_report]工具（https://github.com/broadinstitute/gdctools/wiki/sample-reports）来生成HTML示例报告（类似于此）（http://gdac.broadinstitute.org/runs/samplereports/latest/）），该报告提供对处理数据的带注释的描述；请注意，如果在R安装中未检测到[喷嘴]（https://confluence.broadinstitute.org/display/gdac/nazzle），此工具将尝试自动安装[喷嘴]。如前所述，[tests/makefile]（tests/makefile）提供了使用dice、loadfile和report工具的示例。GDCTools已经被证实可以与多个python2和python3版本一起正常工作，我们[感谢社区的贡献]（https://github.com/broadinstitute/gdCTools/commit/53be8ee4d720b502c2dbb110e7c20754331e3e）支持这一目标。
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