Научные инструменты
Запуск научного расчета только после того, как его фактическая среда ввода и выполнения станет ясной. Выберите локальный Notebook, Connector или внешний бегун в соответствии с методом и его зависимостями.
Выберите, где выполняется расчет
| Маршрут | Подходящая работа | Проверка готовности |
|---|---|---|
| Python Сессия Notebook | Анализ данных, числовые резюме и составление графиков | Bound Python Runtime и установленные пакеты |
| R Сессия Notebook | Анализ и пакеты R | Включено время выполнения R, привязанное к этой сессии |
| Встроенный Connector | Поиск базы данных или поддерживаемая детерминированная операция | Connector доступен агенту, учетные данные / сеть по мере необходимости |
| Удаленный вычисления | Host-специфическое программное обеспечение, GPU или пакетные задания | Приемлемый включенный хост, среда и планировщик |
Команда оболочки не является взаимозаменяемой с запуском Session Notebook: время выполнения, установленные входы и происхождение могут отличаться. Запросить намеченный маршрут явным образом.
Пакеты и зависимости
| Шаг вперед | Что делать | Успешный результат |
|---|---|---|
| проверять | Просить inspect_packages на предполагаемом языке/время работы | Установка/отсутствие статуса и версий |
| Установить | Используйте поддерживаемый manage_packages Поток для связанной среды | Завершенный выход установщика, а не только «установка запущена» |
| Перезапустить | Перезагрузить/перезагрузить ядро, если приложение запрашивает его | Следующая ячейка использует обновленную среду |
| проверять | Импорт пакета в том же Notebook | Реальная версия и небольшая рабочая операция |
Если установка пакета возвращает HTTP CONNECT 403, перед повторным использованием проверьте имя хоста и Настройки сети пакета. Используйте существующий пакет только тогда, когда он поддерживает необходимый вам метод. Успешный расчет не означает, что неудавшаяся установка пакета была отремонтирована.
Выполнить и проверить локальный расчет RNA-seq
Практический пример Проверить количество образцов в матрице GSE60450
- Прикрепите Ввод GSE60450.
- Выберите Python или R Notebook. Проверьте его версию, прежде чем устанавливать что-либо.
- Запросить проверку полнометражности матрицы и целостности счета; Из колонок выборки исключить
EntrezGeneIDиLength. - Вычислите общее количество, гены с нулевым счетом, обнаруженные гены и медиану среди обнаруженных генов для каждого полного идентификатора выборки.
- Сохранить новый CSV, график и методы отчета. Сохраняйте источник неизменным и сравнивайте его SHA-256 до/после.
- Откройте все выходы. Перекрестная проверка количества образцов, этикеток и значений; Проверьте фактический код Notebook и журналы.
Сравните выходные идентификаторы и метрики с примерный базовый. Сохраняйте необработанный вход неизменным. Описательные подсчеты не устанавливают нормализованную экспрессию, дифференциальную экспрессию или клинический вывод.
Python QC CSV · Сравнение R/Python · Валидация Skill.
Создайте небольшую белковую последовательность на CPU
Практический пример Проектирование последовательностей кандидатов для магистрали 1UBQ
Этот маршрут проходит по ПротеинMPNN CLI на человеческом убиквитине, цепочке PDB 1UBQ A. Он создает по одному кандидату с ванильными и растворимыми контрольно-пропускными пунктами. Это обратный сворачивающий расчет, обусловленный существующим костяком.
Подготовьте бегуна и весы
Используйте поддерживаемый Python с работающими venv и pip, Git, доступом в Интернет и пишущей папкой. Следующие команды предназначены для снарядов macOS/Linux. На Windows используйте соответствующий .venv\Scripts\python.exe и установите CUDA_VISIBLE_DEVICES с помощью синтаксиса оболочки.
mkdir protein-design
cd protein-design
git clone https://github.com/dauparas/ProteinMPNN.git
git -C ProteinMPNN checkout 8907e6671bfbfc92303b5f79c4b5e6ce47cdef57
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install torch numpy
.venv/bin/python -c "import sys, torch, numpy; print(sys.version); print(torch.__version__, numpy.__version__)"
.venv/bin/python -m pip freeze > environment.txt
В состав кассовых сборов входят vanilla_model_weights/v_48_020.pt и soluble_model_weights/v_48_020.pt; Подтвердите, что оба файла существуют. Скачать 1UBQ входной вход в protein-design как 1UBQ.pdb. Держите ввод последовательности отдельно от выходных папок.
Эта настройка устанавливает пакеты во внешней виртуальной среде. Если Pip не сообщает о совместимом дистрибутиве, выберите версию Python, поддерживаемую доступным колесом PyTorch. Запись environment.txt; Изменение Python, PyTorch или NumPy может изменить числовой выход. Если старая виртуальная среда больше не находит своего базового интерпретатора после обновления системы, воссоздайте его с помощью текущего совместимого Python.
Запускайте обе модели и сохраняйте их результаты.
Из protein-design, бегите:
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" .venv/bin/python ProteinMPNN/protein_mpnn_run.py \
--pdb_path 1UBQ.pdb --pdb_path_chains A --model_name v_48_020 \
--num_seq_per_target 1 --batch_size 1 --sampling_temp 0.1 --seed 42 \
--out_folder outputs/vanilla
CUDA_VISIBLE_DEVICES="" .venv/bin/python ProteinMPNN/protein_mpnn_run.py \
--pdb_path 1UBQ.pdb --pdb_path_chains A --model_name v_48_020 \
--use_soluble_model --num_seq_per_target 1 --batch_size 1 \
--sampling_temp 0.1 --seed 42 --out_folder outputs/soluble
Обе команды используют цепь А, одну последовательность, температуру 0.1 и семя 42. Очистка видимости устройства CUDA делает этот бегун использовать CPU. Ожидайте outputs/vanilla/seqs/1UBQ.fa и outputs/soluble/seqs/1UBQ.fa; Держите их имена отдельно при импорте или публикации.
Чтобы выполнить через Open-Science, предоставьте подготовленную папку с использованием Your files → Grant folder…, затем попросите агента запустить эти команды с помощью среды Абсолютный путь Python и этого рабочего каталога. Осмотрите команду и сферу действия при одобрении. Попросите его опубликовать два FASTA и сравнительный отчет, а затем снова открыть все три в Files. Файл, оставшийся только в рабочем каталоге, все еще нуждается в публикации.
:: Осторожно[ ]Skill Загрузка пакета] Если встроенная модель Skill не валидация пути пакета, сообщить об этой ошибке через устранение неполадок.. Маршрут CLI остается отдельным методом. Успешное выполнение CLI не устанавливает, что нативная загрузка Skill работает. :::
Проверьте разработанные последовательности
Сохраненные результаты в этом примере содержали следующие результаты:
| Вывод | Предназначенные остатки | Счет | Восстановление родного |
|---|---|---|---|
| БелокMPNN FASTA | 76 | 0.7883 | 55.26% |
| Растворимый MPNN FASTA | 76 | 0.7900 | 59.21% |
Каждая FASTA содержит два рекорда: сначала нативную последовательность, а затем одиночный проектируемый кандидат. Независимые проверки подтвердили наличие канонических аминокислот, остатков 76 на запись, конечных баллов, непосредственно вычисленного восстановления и неизмененного PDB SHA-256. Сохраненные байты артефактов соответствовали выводам бегуна. Сравнительный отчет записывает настройки и ограничения. Результаты этого однокандидатного сравнения не устанавливают, какая модель дает лучшую складываемость, растворимость или функцию.
Диагностика по неудачной стадии
| симптом | Следующая проверка |
|---|---|
| Нет времени выполнения / R недоступны | Установить или включить интерпретатор через Среды выполненияЗатем свяжите его. |
| ImportError/ModuleNotFoundError/No package | Осмотрите выбранную среду и используйте управляемую установку пакетов. |
| Неизвестный Skill / недействительный помощник ядра | Отличить метод пакета от фактического вызова Notebook помощника. |
| Версия ввода недоступна / файл не найден | Решить точный текущий ввод через приложение; Не угадывайте путь. |
| Сбой сети/HTTP | Хранить хост, работу и фактический статус; использовать сетевой контроль и Руководство по ошибкам. |
| Выход существует только в рабочем каталоге | Опубликуйте его через поддерживаемый маршрут артефактов и откройте сохраненную версию. |
| Отсутствие производственного блока/частичная среда | Сохранить ограничение; Не выдумывайте недостающие доказательства. |
Для удаленных рабочих мест проверьте готовность хозяина, представление, статус и собранную продукцию отдельно. Пример Direct SSH RNA-seq был завершен и его результаты были проверены независимо. Мониторинг терминала Slurm требует читабельного учета. В той же главе теперь документируется проверенный запуск A100 ProteinMPNN с изолированной средой CUDA и независимыми проверками выхода. Методы с поддержкой процессора остаются отдельно оцениваемыми.
Для поддержки длительной работы следуйте Справочные задачи и доставка результатов. Проверьте фактический запуск и сохраненные результаты после доставки. Окружающая среда и пакеты, настройка вычислительной среды и удаленные вычисления (SSH) остаются включенными, но их время выполнения, сеть и требования к хосту по-прежнему применяются.
Ссылка на осуществление: notebook.ts, SKILL.md, SKILL.md.