开源科学

栖息地

栖息地是一个简单但功能强大的自包含对象存储管理系统. 基于亚马逊网络服务，它能够提供几乎无限的存储空间. 而不是一个大型的集中管理系统, 栖息地可以用作单个应用程序的本地存储库，也可以与许多客户机共享和使用.

栖息地最适合于这样的情况:文件的客户机生产者和消费者不需要文件系统协议接口，可以使用http访问存储.

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访问任何数据, 在任何来源, 任何格式, 从任何环境, 只使用URL, 只有一次配置.

从多个来源获取数据, 不同的格式, 将结果合并为一个具有统一列名的结果, 动态, 使用一个URL.

建立être的原因是为了提高效率, 非冗余开发依赖于数据的应用程序和实用程序, 数据源查询, 数据分析, 处理管道, 提取, 变换, 并加载(ETL)进程, 等. 游泳时完成了所有这些工作，同时保持了数据访问与应用程序架构的其他方面(如用户界面)之间的完全解耦.

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开发OntoBrowser工具是为了管理本体和代码列表. 该工具的主要目标是为专家管理员提供一个在线协作解决方案，将代码列表术语(来自多个系统/数据库)映射到首选本体术语. 其他关键特性包括分层/图形格式的本体可视化, 高级搜索功能, 同行评审/批准工作流和web服务访问数据.

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Railroadtracks是一个Python工具包，用于处理诸如生物信息学管道中的相关任务的图形.

它是为比较RNA-Seq管道而创建的，并发现它在其他情况下使用, 比如为NGS数据的QC编写一个灵活的系统.

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YAP是一个可扩展的并行框架，使用Python编写 开放MPI 库. 它允许研究人员快速构建高吞吐量的大数据管道，而无需广泛的并行编程知识. 用户通过简单的配置文件与框架交互，以捕获分析参数和用户导向的元数据, 实现可重复性研究. 使用YAP，分析人员已经能够实现高达36× in的显著速度提升 RNASeq 工作流执行时间.

YAP的设计具有可伸缩性和灵活性. 全国十大赌博官网已经实施了YAP，重点是下一代测序(NGS)。, 以应对NIBR的大数据处理挑战. 然而，该框架可以很容易地适用于任何类型的分析. 它可以在本地Linux工作站或大型HPC集群系统上执行. 该框架通过实现最优的数据处理机制(如, 并行数据分布, 避免使用数据流和命名管道的文件I/O.

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RDKit是一个化学信息学和机器学习软件的集合，用c++和Python编写. 核心算法和数据结构是用c++编写的. 提供了包装器来使用来自Python、Java或c#的工具包. 另外, RDKit发行版包括一个基于postgresql的磁带，允许分子存储在关系数据库中，并通过子结构和相似性搜索进行检索.

请参阅 RDKit文档 有关安装、使用、烹饪书等更多信息.

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gridar是一个jQuery插件，可以将多维数据集可视化为以行-列格式组织的层. 在每个细胞(i.e., (行与列交点处的矩形), gridar将数据显示为背景色(如彩色/热图)和/或字形(形状)。. 这使得数据集的不同特征可以层叠在一起. 有关使用的更多信息, 必需的库, 以及其他开发者信息, 请参阅全国十大赌博官网在GitHub上的文档.

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