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Operation with tables

Pautas generales

Pautas generales (Click me)

Aunque se explicarán más en detalle en cada sección del binario correspondiente, existen una serie de pautas generales que funcionan para una gran mayoría de los comandos.

Para los binarios a los que se les pase algún flag de tabla de entrada (en la mayoría de casos con el flag -i, pero en otros casos como en 'intersect_columns' con los flags -a y -b), dichas tablas pueden venir en formato de texto plano, pero también se pueden cargar comprimidas en gzip utilizando el flag '--compressed_in'. Por ejemplo:

desaggregate_column_data -i patients_and_phens.gz -x 2 --compressed_in -o desaggregated.txt

Además, para aquellos comandos que solo necesiten una tabla de entrada (como 'aggregate_column_data', 'desaggregate_column_data' o 'transpose_table', pero no 'intersect_columns'), se puede utilizar un guión '-' con el flag de input para indicar que el contenido de la tabla proviene por stdout (por ejemplo fruto de un pipe de un comando anterior), pudiendo venir también comprimido. Por ejemplo:

cat patients_and_phens.txt | script_que_devuelve_datos_comprimidos | desaggregate_column_data -i - -x 2 --compressed_in

En los scripts que devuelvan algún tipo de output (generalmente con el flag -o), de manera similar, también se puede utilizar el flag --compressed_out para que el resultado se devuelva comprimido en gzip. Además, si no se indica un flag de output (omitiendo '-o archivo_salida') y el script solo devuelve una tabla, el contenido se devuelve al stdout en vez de ser escrito en archivo, por lo que puede aprovecharse para pipear en otro script. Por ejemplo:

desaggregate_column_data -i patients_and_phens.txt -x 2 --compressed_out | script_que_utiliza_datos_comprimidos

Se pueden usar ambos flags a la vez, de manera que se pueda recibir una tabla comprimida y devolverla también comprimida. Por ejemplo:

desaggregate_column_data -i patients_and_phens.gz -x 2 --compressed_in --compressed_out -o desaggregated.gz

O utilizando pipes:

cat patients_and_phens.txt | script_que_devuelve_datos_comprimidos | desaggregate_column_data -i - -x 2 --compressed_in --compressed_out | script_que_utiliza_datos_comprimidos

Finalmente, el flag --transposed se puede utilizar en todos aquellos scripts que carguen y/o escriban tablas, y al utilizarlo, se aplicará la transposición de la tabla en el momento de carga así como de manera previa a la escritura de la misma.

aggregate_column_data

aggregate_column_data (Click me)

Se utiliza en una tabla para dada una columna como referencia, que tenga valores repetidos, por ejemplo un identificador, agregarte el/los valores de otra(s) columna(s) en función de la de referencia.

Ejemplo básico con una tabla con dos columnas, una de identificador y otra de valor.

En este caso, se agregan los valores de la segunda columna en función de los valores de la primera columna. Para ello el flag -i hace referencia a la tabla de entrada, el flag -x a la columna que queremos usar de referencia (en base 1) y el flag -a la columna que queremos agregar (base 1). Además, con el flag -s podemos escoger el separador que se utilice para la agregación.

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

aggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols -x 1 -s , -a 2

Output

as 1,2
zz 3,4

Ejemplo con una tabla con tres columnas, una de identificador y dos columnas de valores

En este caso, se agregan los valores de la segunda y tercera columnas en función de la primera columna.

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

aggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols -x 1 -s , -a 2,3

Output

as 1,2 20,30
zz 3,4 100,110

Teniendo 2 columnas como referencia

Si se tuvieran dos columnas como referencia y no queremos agregarla, pero que tampoco se pierda, se puede utilizar el flag -x para pasar más de una columna como referencia (además de más de una columna como agregación). Además del método de agregación deseado.

Input

A as 1 20
A as 2 30
B zz 3 100
B zz 4 110

aggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_desagg_4cols -x 1,2 -a 3,4

Output

A as 1,2 20,30
B zz 3,4 100,110

Ejemplo con una tabla con tres columnas, una de identificador y dos columnas de valores, y otra función de agregación

A parte de concatenar los valores en la(s) columna(s) de interés (opción por defecto), también se pueden utilizar otros método de agregación utilizando el flag -A, como media ("mean"), mediana ("median"), valor máximo ("max") y valor mínimo ("min")

Ahora tiene otros métodos de agregación disponibles: suma ("sum"), desviación estándar ("std"), varianza ("var"), rango intercuartílico ("IQR"), percentil 25 ("PC25") y percentil 75 ("PC75"), además de conteo ("count").

Vamos a ver un ejemplo con la media de los valores de las columnas 2 y 3, en función de la columna 1.

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

aggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols -x 1 -a 2,3 -A mean

Output

as 1.5 25.0
zz 3.5 105.0

Ejemplo de agregación con conteos

Nos sirve para acabar en una columna con el identificador y en la otra con la cantidad de veces que se repetía ese identificador cuando estaba en formato desagregado

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

aggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols -x 1 -a 2 -A count

Output

as 2
zz 2

column_filter

column_filter (Click me)

Se utiliza para filtrar registros de una o más tablas en funcion a una o varias keywords en una o más columnas

Ejemplo básico

Este script permite filtrar registros de una o varias tablas (si se usa el wildcard * en un path a archivo del flag -i se pueden cargar varias tablas y aplicar todo lo de este apartado para varias tablas, aunque en estos ejemplos se mostrará el caso solo para una tabla) en función de una o varias keywords aplicada a una o más columnas, por lo que es un script bastante versatil y completo, aunque pueda parecer complejo. Se enseñarán varios ejemplos aumentando la complejidad del caso para entender mejor su funcionamiento.

Los argumentos más básicos que se usarán siempre serán la tabla de entrada (flag -i), las columnas que se devolverán (flag -c), la columna que contiene las keywords (flag -f), la keyword/s a buscar (flag -k), -m o --match_mode para indicar si queremos que la keyword esté incluida (opción "i") en la columna (es decir match parcial) o que esté al completo (opción "c"), es decir, match completo. Finalmente con el flag -s o --search se indica (cuando queremos match en varias columnas) si queremos que el match sea completo (opción "c"), es decir, que se cumpla la keyword buscada en cada columna, o algún (some) match en alguna columna (opción "s")

.

Lo más esencial es entender como se construye el string de keywords de búsqueda. El patrón es el siguiente: key1_col1&key2_col1%key1_col2&key2_col2 donde cada keyword se separa por un "&" (quieres un keyword u otro en una determinada columna) y cada columna por un "%"

Vamos empezar con un caso básico en el que vamos a quedarnos con aquellos registros que contengan la keyword MONDO:0017999 (en flag -k) en la columna 1 (flag -f) de la tabla long_disease_cluster (flag -i). Además queremos que sea el match completo de la palabra (-m c) y nos retorne las columnas 1 y 2 de los registros resultantes (flag -c)

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 36_rand
MONDO:0017999 53_ref
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0011142 53_rand
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1 -k MONDO:0017999 -s c -m c

Output

MONDO:0017999 36_rand
MONDO:0017999 53_ref
MONDO:0017999 53_rand

Match completo en TODAS las columnas indicadas (dos keys, una en cada columna)

Como vemos visto, el ejemplo anterior nos devuelve varios MONDOs que cumplen la condición de match completo en la columna 1. Vamos a ampliar el caso anterior para que solo nos devuelva el MONDO que en la segunda columna (flag -f) tiene el cluster '53_ref'

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1,2 -k MONDO:0017999%53_ref -s c -m c

Output

MONDO:0017999 53_ref

Buscar dos (o más registros) en una misma columna (match exacto)

Vamos a obtener las filas que contienen o bien "MONDO:0008995" o bien "MONDO:0013969".

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1 -k MONDO:0008995&MONDO:0013969 -s c -m c

Output

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0013969 1189_rand

Match parcial en la segunda columna

Vamos a obtener las filas que contengan el substring "ref" en la segunda columna (cambiando el flag -m o --mode a i (de include)).

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 2 -k ref -s c -m i

Output

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_ref
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0011142 66_ref

Match parcial reverso en la segunda columna

Si lo que nos interesa no es obtener los registros que cumplen el patrón, sino los que no lo cumplen, podemos usar el flag -r o --reverse. Esto es válido tanto para un match completo como parcial. En este caso vamos a enseñar el mismo ejemplo que el anterior, pero con el caso reverso, por lo que en vez de obtener los registros que contienen "ref", obtendremos los que no lo contienen ("rand")

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 2 -k ref -s c -m i --reverse

Output

MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0017999 36_rand
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0011142 53_rand
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0013969 1189_rand

Match parcial en TODAS las columnas especificadas (dos columnas)

En el caso que filtrabamos por MONDO:0017999 en la primera columna, vimos que encontrabamos 3 clústeres, 36_rand, 53_ref y 53_rand. En este caso, para quedarnos con distintos subsets, podemos utilizar el match parcial. Por ejemplo, para quedarnos con los MONDO:0017999 del cluster 53

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1,2 -k MONDO:0017999%53 -s c -m i

Output

MONDO:0017999 53_ref
MONDO:0017999 53_rand

Y para quedarnos con los MONDO:0017999 de clusteres random

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1,2 -k MONDO:0017999%rand -s c -m i

Output

MONDO:0017999 36_rand
MONDO:0017999 53_rand

Match exacto en ALGUNA de las columnas especificadas (dos columnas)

Hasta ahora hemos estado viendo como hacer matches que se cumplan en todas las columnas. Si queremos buscar keywords en varias columnas pero que el patrón se cumpla solo en ALGUNA de las columnas, podemos cambiar el -s o --search a "s" (some)

Por ejemplo, si queremos quedarnos con los registros que contengan MONDO:0008995 o MONDO:0013969 en la primera columna o 22_rand o 66_ref en la segunda columna, podemos hacer lo siguiente:

Input

column_filter -i tables/long_disease_cluster -c 1,2 -f 1,2 -k MONDO:0008995&MONDO:0013969%22_rand&66_ref -s s -m c

Output

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

create_metric_table

create_metric_table (Click me)

Pasa una tabla del formato long al formato wide

En ocasiones, al trabajar con flujos como el de autoflow, lanzamos tareas paralelizadas con distintas conmbinaciones de trabajo, por ejemplo: red (ORPHA y MONDO) y tipo de clustering (CPM y HLC) y volcamos distintas métricas en un archivo común, del estilo:

ORPHACPMN_CLUSTERS500
ORPHACPMCLUSTER_SIZE10
ORPHAHLCN_CLUSTERS600
ORPHAHLCCLUSTER_SIZE12
MONDOCPMN_CLUSTERS550
MONDOCPMCLUSTER_SIZE11
MONDOHLCN_CLUSTERS650
MONDOHLCCLUSTER_SIZE13

En lo que vemos que las dos primeras columnas son factores (red y tipo de clustering), la tercera es la métrica medida y la cuarta es el valor que toma la misma. Que es lo que se llamaría el formato "long" de una tabla (ejemplo de casos long y wide) Sin embargo, para poder utilizar algunos métodos de graficado de CanvasXpress o para ver la tabla de métricas de una forma más sencilla, necesitamos transformar esta tabla a un formato "wide". Es en este caso cuando se utiliza el método create_metric_table.

Ejemplo básico

Este método es un tanto especial en cuanto a la mayoría de sus parámetros son posicionales. Por orden, los argumentos son:

  1. tabla de entrada
  2. nombres para las columnas de los factores en la tabla de salida (separados por comas)
  3. nombre para la tabla de salida

Siendo los tres obligatorios.

Imaginando que tenemos una tabla de entrada con las columnas que representan "nombre de la red, tipo de clustering, tipo de red, métrica, valor" , el comando sería algo como:

Input

red1 HLC genes cl_num 1988
red1 HLC genes cl_size_mean 10
red2 CPM genes cl_num 2000
red2 CPM genes cl_size_mean 15
red3 HLC phenotypes cl_num 3000
red3 HLC phenotypes cl_size_mean 20
red4 CPM phenotypes cl_num 4000
red4 CPM phenotypes cl_size_mean 25

create_metric_table tables/long_table red,metodo,tipo outputs/wide_table

Output

red metodo tipo cl_num cl_size_mean
red1 HLC genes 1988 10
red2 CPM genes 2000 15
red3 HLC phenotypes 3000 20
red4 CPM phenotypes 4000 25

Definir otra tabla para volcar los registros corruptos

Opcionalmente, se puede pasar un flag -c para devolver otra tabla con los valores corruptos, es decir, aquellos que no se han podido transformar a formato wide porque falta algún valor de los factores.

desaggregate_column_data

desaggregate_column_data (Click me)

Se utiliza en una tabla para dada una columna como referencia, que tenga valores repetidos, por ejemplo un identificador, agregarte el/los valores de otra(s) columna(s) en función de la de referencia.

Ejemplo básico con una tabla con tres columnas, donde hay dos sin agregar y otra agregada.

En este caso, se desagregan los valores de la tercera columna, amoldando el resto de columnas según la cantidad de valores en cada fila de la tercera columna. Para ello el flag -i hace referencia a la tabla de entrada, el flag -x a la columna que queremos desagregar (en base 1). Con el flag -s indicamos el separador que se ha utilizado en esa columna agregada.

Input

HGNC:21197 mRNA 483_ref,1039_ref,1071_ref
HGNC:21143 mRNA 211_ref,4705_ref
HGNC:21457 tRNA 305_ref,304_ref

desaggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_agg -x 3 -s ,

Output

HGNC:21197 mRNA 483_ref
HGNC:21197 mRNA 1039_ref
HGNC:21197 mRNA 1071_ref
HGNC:21143 mRNA 211_ref
HGNC:21143 mRNA 4705_ref
HGNC:21457 tRNA 305_ref
HGNC:21457 tRNA 304_ref

Ejemplo básico con una tabla con cuatro columnas, donde hay dos sin agregar y dos agregada.

Si existe más de una columna agregada, se puede indicar con el flag -x, separándolas por comas. Se asume que todos las columnas agregadas van a tener la misma cantidad de elementos para una determinada fila (ejemplo 1 columna con pat1,pat2,pat y otra con male,male,female).

Input

HGNC:21197 mRNA SNP1,SNP3,SNP4 483_ref,1039_ref,1071_ref
HGNC:21143 mRNA SNP5,SNP6 211_ref,4705_ref
HGNC:21457 tRNA SNP12,SNP13 305_ref,304_ref

desaggregate_column_data -i tables/cluster_genes_dis_agg2 -x 3,4 -s ,

Output

HGNC:21197 mRNA SNP1 483_ref
HGNC:21197 mRNA SNP3 1039_ref
HGNC:21197 mRNA SNP4 1071_ref
HGNC:21143 mRNA SNP5 211_ref
HGNC:21143 mRNA SNP6 4705_ref
HGNC:21457 tRNA SNP12 305_ref
HGNC:21457 tRNA SNP13 304_ref

excel_to_tabular

excel_to_tabular (Click me)

Convertir una tabla de formato excel a formato plano (CSV,TSV,etc).

Ejemplo básico

En este ejemplo se muestra cómo convertir una tabla de formato excel a formato plano (CSV,TSV,etc). El archivo de excel con 2 hojas es el siguiente:

Vamos a sacar las 3 primeras columnas de la primera hoja del archivo special_files/scRNAseq.xlsx y convertirlo en formato plano tabular. Para ello utilizamos el flag -i para el archivo de entrada, -c para las columnas a extraer y -s para la hoja a utilizar.

Input

excel_to_tabular -i special_files/scRNAseq.xlsx -c 1,2,3 -s 1

Output

genes cell1 cell2
gene1 3 0
gene2 0 4
gene3 0 0
gene25000 0 3

Sacando las dos primeras y dos últimas columnas de la segunda hoja

En este caso, sacamos las dos primeras y dos últimas columnas de la segunda hoja del mismo archivo

Input

excel_to_tabular -i special_files/scRNAseq.xlsx -c 1-2,4-5 -s 2

Output

genes cell5 cell7 cell15000
gene5 36 3 54
gene6 0 67 5
gene8 50 3 9
gene25000 6 87 8

Sacando todas las columnas de la primera hoja

Si queremos sacar todas las columnas, pero no sabemos de antemano cuantas son, podemos utilizar el valor 0 para indicar que queremos todas las columnas.

Input

excel_to_tabular -i special_files/scRNAseq.xlsx -c 0 -s 1

Output

genes cell1 cell2 cell3 cell10000
gene1 3 0 7 4
gene2 0 4 5 5
gene3 0 0 4 0
gene25000 0 3 0 0

Sacando filas concretas

A parte de las columnas, también se pueden elegir las filas que sacar de la tabla (por defecto, se sacan todas, pero podemos seleccionar las que queramos)

En este caso, vamos a obtener las filas 1,3 y las columnas 1,3,4 de la primera hoja

Input

excel_to_tabular -i special_files/scRNAseq.xlsx -r 1,3 -c 1,3,4 -s 1

Output

genes cell2 cell3
gene2 4 5

filter_by_list

filter_by_list (Click me)

Se utiliza para filtrar las filas que nos interesan de una o más tablas en función a una serie de valores que se pasan

Ejemplo básico

Tenemos nuestra tabla con la primera columna teniendo el identificador de una red (la que nos interesa para poder filtrar), y las otras columnas siendo factores y metrica-valor. Tenemos otro archivo en el que tenemos los identificadores de las redes que queremos filtrar (red1 y red3).

Pasamos la tabla de interés tabla como input al flag -i y la columna en la que están los valores que filtrarán las filas con el flag -c. El archivo de una columna con los IDs de redes que queremos filtrar se pasan al flag -t. Pasamos el path a la carpeta (si, a una carpeta, ya que el flag de input -f puede aceptar más de una tabla, separada por comas, para ser filtrada) en el que queremos que se escriba la/s tabla/s filtrada/s con el flag -o y podemos añadir un prefijo para el nombre de la tabla de salida si nos interesa (en este caso usamos "filtered_" en este caso) con el flag --prefix

Input

red1 HLC genes cl_num 1988
red1 HLC genes cl_size_mean 10
red2 CPM genes cl_num 2000
red2 CPM genes cl_size_mean 15
red3 HLC phenotypes cl_num 3000
red3 HLC phenotypes cl_size_mean 20
red4 CPM phenotypes cl_num 4000
red4 CPM phenotypes cl_size_mean 25

Archivo de 1 columna con los registros que queremos filtrar

red1
red3

filter_by_list -f tables/long_table -c 1 -t tables/nets_to_filter --prefix filtered_ -o outputs

Output

outputs/filtered_long_table

red1 HLC genes cl_num 1988
red1 HLC genes cl_size_mean 10
red3 HLC phenotypes cl_num 3000
red3 HLC phenotypes cl_size_mean 20

Usar un match complementario (usar los términos como blacklist en vez de whitelist)

Si en vez de querer quedarnos con todas las filas que tengan los términos de la tabla que pasamos con el flag -t, queremos quedarnos con todas las filas que no tengan esos términos, podemos activar el flag booleano --blacklist.

Repitiendo el mismo ejemplo anterior, pero activando ese flag, tenemos:

Input

red1 HLC genes cl_num 1988
red1 HLC genes cl_size_mean 10
red2 CPM genes cl_num 2000
red2 CPM genes cl_size_mean 15
red3 HLC phenotypes cl_num 3000
red3 HLC phenotypes cl_size_mean 20
red4 CPM phenotypes cl_num 4000
red4 CPM phenotypes cl_size_mean 25

Archivo de 1 columna con los registros que queremos omitir

red1
red3

filter_by_list -f tables/long_table -c 1 -t tables/nets_to_filter --prefix blackfiltered_ -o outputs --blacklist

Output

outputs/blackfiltered_long_table

red2 CPM genes cl_num 2000
red2 CPM genes cl_size_mean 15
red4 CPM phenotypes cl_num 4000
red4 CPM phenotypes cl_size_mean 25

Match parcial (vale tanto para whitelist como para blacklist)

Si en vez de querer filtrar los elementos de la tabla por un match exacto, queremos que sea por un match parcial, podemos activar el flag booleano --not_exact_match

En la tabla siguiente, vamos a quedarnos con todos los clústeres de referencia y descartar los random, indicando que los valores que queremos filtrar en nuestra tabla de entrada dada con el flag -i están en la segunda columna (-c 2) y el archivo que pasamos para filtrar con el flag -t solo tiene el valor 'ref', que será usado para hacer un match parcial al haber usado el flag --not_exact_match

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

Archivo de 1 columna con los registros que queremos filtrar

ref

filter_by_list -f tables/disease_cluster_ref_rnd -c 2 -t tables/clusts_to_filter --prefix ref_filtered_ -o outputs --not_exact_match

Output

outputs/ref_filtered_disease_cluster_ref_rnd

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0011142 66_ref

Filtrar múltiples tablas

Como se ha comentado antes, el flag -f acepta múltiples tablas separadas por comas. Es por ello que el flag -o para el output indica carpeta de salida y no archivo de salida. Además, si vamos a escribir los archivos en la misma carpeta, podemos utilizar el flag --prefix para que no se escriban con el mismo nombre y nos reemplacen las tablas de entrada.

Por lo tanto, podemos filtrar varias tablas a la vez utilizando el mismo archivo de filtrado. Esto es util si tenemos distintos archivos de métricas con los mismos identificadores y queremos filtrar todos ellos por los mismos términos.

get_columns

get_columns (Click me)

Se utiliza para obtener un subset de la tabla original, con las columnas pedidas por el usuario

Ejemplo básico usando índices numéricos para seleccionar las columnas de interés

La tabla de entrada se indica con el flag -i. Las columnas a obtener se indican con el flag -c, siendo índices numéricos en base 1, separados por comas, y pudiendo utilizar un guión para seleccionar rango de columnas.

En este caso, vamos a coger las columnas 1,3,4 y 5 , que como veremos, para mostrar la funcionalidad, lo hacemos pidiendo la columna 1 y luego las columnas 3-5.

Input

col-1 col-2 col-3 col-4 col-5
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13 14 15

get_columns -i tables/simple_table -c 1,3-5

Output

col-1 col-3 col-4 col-5
1 3 4 5
6 8 9 10
11 13 14 15

Utilizando los nombres de las columnas si se utiliza el flag header

Si se activa el flag -H para indicar que la tabla tiene header, podemos pedir entonces también las columnas que nos interesan dando sus nombres separados por comas. (OJO: la tabla puede tener header igualmente, que si nos interesa indicar las columnas por índices numéricos, podemos utilizar el script igualmente sin activar el flag -H, tal y como hemos hecho en el ejemplo anterior)

En este caso, vamos a coger las columnas col-1,col-3,col-4 y col-5, las mismas del ejemplo anterior, pero esta vez utilizando el nombre del cabecero de cada columna. Como veremos, en el caso de indicar columnas por nombres, también podemos utilizar el guión si nos interesa obtener un rango de columnas entre esas 2, pero en este caso utilizando "%-%" como separador del rango de las dos columnas (para evitar problemas con el guión como parte de nombre de la columna, tal y como se está viendo en este ejemplo, escogido a propósito)

Input

col-1 col-2 col-3 col-4 col-5
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13 14 15

get_columns -i tables/simple_table -H -c col-1,col-3%-%col-5

Output

col-1 col-3 col-4 col-5
1 3 4 5
6 8 9 10
11 13 14 15

intersect_columns

intersect_columns (Click me)

Un script muy versatil en torno a la unión de dos tablas

Ejemplo básico

El caso más básico será obtener los registros comunes de dos columnas de dos tablas distintas. Para este caso (además de todos los siguientes) el funcionamiento es simple: tenemos los flag -a y -b para indicar las dos tablas de interés, y los flags -A y -B para indicar las columnas de interés en las respectivas tablas. El flag -s nos servirá para indicar el separador (tabulador por defecto). Por defecto se obtienen los identificadores que estén en las dos tablas (inner join), que es el valor por defecto del flag --keep, aunque luego veremos otros casos de uso

Vamos a ver un ejemplo con dos tablas , ambas con una columna que tienen identificadores de enfermedad de MONDO, para encontrar los registros comunes entre ambas tablas.

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla B

MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

intersect_columns -a tables/disease_cluster -b tables/disease_gene -A 1 -B 1 -s \t

Output

MONDO:0010193
MONDO:0008995

Obtener el resto de columnas para los registros comunes encontrados

Si no nos interesa obtener solo los registros comunes de las dos tablas en esa columna, sino también obtener el resto de columnas de ambas tablas, podemos usar el flag -full

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla B

MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

intersect_columns -a tables/disease_cluster -b tables/disease_gene -A 1 -B 1 -s \t --keep c --full

Output

MONDO:0010193 54_ref MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 19_ref MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA

Obtener registros específicos de tabla

Hemos visto antes un ejemplo de inner join, que es el caso por defecto. Con el binario de table_linker podemos también podemos utilizar los casos de left join. y right join.

No obstante, con intersect_columns podemos podemos obtener los registros específicos de una tabla, ya sea la A o la B, utilizando el flag --keep. Por ejemplo, si queremos quedarnos con los registros que son específicos de la tabla A, podemos usar el flag --keep a. Y si además nos interesa quedarnos con el resto de columnas de la tabla A para los registros específicos de esta tabla, también podemos usar el flag --full. En el próximo ejemplo, enseñamos como devolver los registros específicos de la tabla A , pero sin devolver el resto de columnas (que podríamos hacer con el flag --full)

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla B

MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

intersect_columns -a tables/disease_cluster -b tables/disease_gene -A 1 -B 1 --keep a

Output

MONDO:0007172

De la misma manera, si queremos quedarnos con los registros específicos de la tabla B, podemos usar el flag --keep b. Finalmente, si queremos los registros específicos de la tabla A y los específicos de la tabla B, podemos usar el flag --keep ab (este caso sería el complementario de --keep c, en el que se obtenían los comunes de ambos). Vamos a mostrar este caso, devolviendo además el resto de columnas de las 2 tablas para esos registros

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla B

MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

intersect_columns -a tables/disease_cluster -b tables/disease_gene -A 1 -B 1 --keep ab --full

Output

MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

merge_tabular

merge_tabular (Click me)

Se utiliza para realizar un merge de N cantidad de tablas en base a su primera columna con identificadores compartidos.

Ejemplo básico

En este script, el argumento para las tablas de entrada es posicional (pudiendo unir N cantidad de tablas), con los paths a las tablas a unir separadas por espacios. Tiene un argumento, --fill_character, que se utiliza para rellenar los campos vacíos (aquellos registros que en una tabla tienen datos pero en otra no), que por defecto está a "-"

En este caso, se unen las tablas tables/disease_cluster, tables/disease_gene y tables/mondo_to_orpha, y se rellenan los campos vacíos con "NA".

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Segunda tabla

MONDO:0010193 HGNC:3527 tRNA
MONDO:0008995 HGNC:16873 mRNA
MONDO:0012866 HGNC:21197 mRNA

Tercera tabla

MONDO:0008995 ORPHA:3472
MONDO:0012866 ORPHA:171629

merge_tabular tables/disease_cluster tables/disease_gene tables/mondo_to_orpha --fill_character 'NA'

Output

MONDO:0008995 19_ref HGNC:16873 mRNA ORPHA:3472
MONDO:0007172 22_ref 'NA' 'NA' 'NA'
MONDO:0010193 54_ref HGNC:3527 tRNA 'NA'
MONDO:0012866 'NA' HGNC:21197 mRNA ORPHA:171629

records_count

records_count (Click me)

Se utiliza para obtener el número de ocurrencias de todos los términos en una columna de una tabla

Ejemplo básico

Se indica la tabla a utilizar con el flag -i y la columna (indice basado en 1) en la que queremos obtener los conteos con el flag -x

Vamos a ver la cantidad de ocurrencias de los distintos términos en la columna 2 de la tabla 'cluster_genes_dis_agg'

Input

HGNC:21197 mRNA 483_ref,1039_ref,1071_ref
HGNC:21143 mRNA 211_ref,4705_ref
HGNC:21457 tRNA 305_ref,304_ref

records_count -i tables/cluster_genes_dis_agg -x 2

Output

mRNA 2
tRNA 1

standard_name_replacer

standard_name_replacer (Click me)

Se utiliza cuando tenemos una tabla con datos que tiene alguna columna con una serie de identificadores (ej: ensemblIDs y terminos GO asociados) y tenemos otra tabla a parte que queremos utilizar como diccionario para traducir unos valores por otros (ej: tabla con EnsemblIDs y su gene symbol correspondiente)

Ejemplo básico

Tenemos nuestra tabla con datos de Identificadores de MONDO y cluster/es donde se ha encontrado esa enfermedad de MONDO. Luego tenemos otro archivo que nos relaciona cada identificador de MONDO con su identificador de ORPHA correspondiente. Utilizamos ese archivo para traducir los identificadores de MONDO por los de ORPHA en la primera tabla

Pasamos la primera tabla como input al flag -i y el diccionario al flag -I. Luego indicamos que queremos reemplazar los términos de la columna 1 de la tabla de entrada con el flag -c, y que queremos utilizar la columna 1 del diccionario como clave de búsqueda con el flag -f (from). Finalmente, indicamos que queremos reemplazar los términos de la columna 1 por los términos de la columna 2 del diccionario con el flag -t (to).

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla diccionario para reemplazar

MONDO:0008995 ORPHA:3472
MONDO:0012866 ORPHA:171629

standard_name_replacer -i tables/disease_cluster -I tables/mondo_to_orpha -c 1 -f 1 -t 2

Output

ORPHA:3472 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Eliminar los registros no traducidos

Como hemos podido comprobar en el ejemplo anterior, si no hay un término en el diccionario para un identificador de la tabla de entrada, ese identificador se queda sin traducir. Si queremos eliminar esos registros que no se han podido traducir, podemos añadir el flag -u al comando.

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_ref
MONDO:0010193 54_ref

Tabla diccionario para reemplazar

MONDO:0008995 ORPHA:3472
MONDO:0012866 ORPHA:171629

standard_name_replacer -i tables/disease_cluster -I tables/mondo_to_orpha -c 1 -f 1 -t 2 -u

Output

ORPHA:3472 19_ref

subset_table

subset_table (Click me)

Se utiliza para obtener un subset de la tabla original, empezando por la fila X y cogiendo Y filas desde ahí.

Ejemplo básico

La tabla de entrada se indica con el flag -i. La fila por la que se empieza con el flag -s o --start_line (indice basado en 1) y la cantidad de filas que se extraen desde ese punto con el flag -l o --lines_to_subset. Además, si la tabla original tiene un header y se quiere mantener en la tabla subseteada, se puede utilizar el flag -H o --header

En este caso, vamos a coger 4 filas de la tabla de métricas, empezando por la fila 3 y manteniendo el header.

Input

sample initial_total_sequences initial_read_max_length initial_read_min_length initial_%gc
CTL_1_cell 11437331.0 76.0 35.0 45.0
CTL_1_exo 10668412.0 76.0 35.0 48.0
CTL_2_cell 20503996.0 76.0 35.0 44.0
CTL_2_exo 9322480.0 76.0 35.0 47.0
CTL_3_cell 20342853.0 76.0 35.0 46.0
CTL_3_exo 18394272.0 76.0 35.0 48.0
CTL_4_cell 15729473.0 76.0 35.0 45.0
CTL_4_exo 12505200.0 76.0 35.0 49.0
CTL_5_cell 12829784.0 76.0 35.0 45.0
CTL_5_exo 9072750.0 76.0 35.0 49.0
DOX_1_cell 37629252.0 76.0 35.0 45.0
DOX_1_exo 21945299.0 76.0 35.0 46.0
DOX_2_cell 17915632.0 76.0 35.0 44.0
DOX_2_exo 5919977.0 76.0 35.0 50.0

subset_table -i tables/metrics_table -s 3 -l 4 -H

Output

sample initial_total_sequences initial_read_max_length initial_read_min_length initial_%gc
CTL_2_cell 20503996.0 76.0 35.0 44.0
CTL_2_exo 9322480.0 76.0 35.0 47.0
CTL_3_cell 20342853.0 76.0 35.0 46.0
CTL_3_exo 18394272.0 76.0 35.0 48.0

Partiendo toda la tabla en distintos archivos con K líneas cada uno

Si se quiere partir la tabla en distintos archivos, cada uno con K líneas, se puede utilizar el flag -k o --chunk_size en vez de los flags -s y -l. En este caso el flag de output -o indica la carpeta donde se guardarán los archivos.

En este caso, vamos a partir la tabla de clusters de enfermedades en distintos archivos, cada uno con 4 líneas (veremos que el ultimo se queda con 2, ya que la tabla inicial tiene 10 registros)

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

subset_table -i tables/disease_cluster_ref_rnd -k 4 -o outputs/subset_table

Output

outputs/subset_table/disease_cluster_ref_rnd_chunk0

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_rand

outputs/subset_table/disease_cluster_ref_rnd_chunk1

MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand

outputs/subset_table/disease_cluster_ref_rnd_chunk2

MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

Partiendo toda la tabla en N archivos diferentes con la misma cantidad de registros cada uno

Si se quiere partir la tabla en una cantidad fija de N archivos , cada uno de ellos con la misma cantidad de registros, se puede utilizar el flag -n o --number_of_files en vez de los flags -s y -l o --chunk_size. En este caso el flag de output -o también indica la carpeta donde se guardarán los archivos.

En este caso, vamos a partir la tabla de clusters de enfermedades en 2 archivos

Input

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0009833 53_ref
MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

subset_table -i tables/disease_cluster_ref_rnd -n 2 -o outputs/subset_table2

Output

outputs/subset_table2/disease_cluster_ref_rnd_chunk0

MONDO:0008995 19_ref
MONDO:0007172 22_rand
MONDO:0014823 25_ref
MONDO:0017999 53_rand
MONDO:0009833 53_ref

outputs/subset_table2/disease_cluster_ref_rnd_chunk1

MONDO:0009594 54_rand
MONDO:0010193 54_ref
MONDO:0012176 62_rand
MONDO:0011142 66_ref
MONDO:0013969 1189_rand

table_linker

table_linker (Click me)

tag_table

tag_table (Click me)

Añade una o varias etiquetas (ej: factores adicionales de una variable y su valor) a todas las filas de una tabla

Ejemplo básico utilizando un string con tags separador por comas

Se pasa la tabla a la que se quiere añadir los tags con el flag -i y un string con los tags separados por comas al flag -t

Input

cl_num 1988
cl_size_min 1
cl_size_max 296
cl_size_median 3.0
cl_size_mean 4.667505030181086
cl_nodes_mean 1.0
cl_nodes 9279
cl_pairs 147578

tag_table -i tables/cluster_stats -t red1,colapsada,traducida

Output

red1 colapsada traducida cl_num 1988
red1 colapsada traducida cl_size_min 1
red1 colapsada traducida cl_size_max 296
red1 colapsada traducida cl_size_median 3.0
red1 colapsada traducida cl_size_mean 4.667505030181086
red1 colapsada traducida cl_nodes_mean 1.0
red1 colapsada traducida cl_nodes 9279
red1 colapsada traducida cl_pairs 147578

Ejemplo pasando el nombre de un archivo como tag al flag -t

Si en vez de pasarle un string separado por comas con los tags, se le pasa el nombre de un archivo, cmdtabs puede reconocerlo y en ese caso cargar el contenido del archivo para utilizarlo como tags. Se especifica en este caso con el flag -s cual es el separador en ese archvio

Input

cl_num 1988
cl_size_min 1
cl_size_max 296
cl_size_median 3.0
cl_size_mean 4.667505030181086
cl_nodes_mean 1.0
cl_nodes 9279
cl_pairs 147578

Tabla usada en el flag -t con los tags a añadir a la tabla de entrada (1 fila con los valores separados por tabulación)

MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm

tag_table -i tables/cluster_stats -t tables/tracker -s

Output

MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_num 1988
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_min 1
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_max 296
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_median 3.0
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_mean 4.667505030181086
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_nodes_mean 1.0
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_nodes 9279
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_pairs 147578

Pasar más de un archivo separado por comas al flag -t

Si le pasamos varios archivos separados por comas, leerá y utilizará cada uno de ellos para añadir los tags

Input

cl_num 1988
cl_size_min 1
cl_size_max 296
cl_size_median 3.0
cl_size_mean 4.667505030181086
cl_nodes_mean 1.0
cl_nodes 9279
cl_pairs 147578

Tablas usadas en el flag -t con los tags a añadir a la tabla de entrada (1 fila con los valores separados por tabulación)

MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm

tag_table -i tables/cluster_stats -t tables/tracker,tables/tracker -s

Output

MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_num 1988
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_min 1
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_max 296
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_median 3.0
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_size_mean 4.667505030181086
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_nodes_mean 1.0
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_nodes 9279
MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm MERGED_net_no_raw_cpm MERGED no no cpm cl_pairs 147578

transform_to_latex

transform_to_latex (Click me)

Se utiliza para convertir una tabla en formato TSV,CSV, etc en una tabla con la sintaxis necesaria para ser añadida a LaTeX

Ejemplo básico

Se da la tabla con el flag -i

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

transform_to_latex -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols

Output

\hline
as & 1 & 20 \\ \hline
as & 2 & 30 \\ \hline
zz & 3 & 100 \\ \hline
zz & 4 & 110 \\ \hline

Añadiendo el backbone

Si se quiere obtener un backbone algo más detallado con el que luego rellenar los campos restantes, se puede utilizar el parámetro --whole o -w

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

transform_to_latex -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols --whole

Output

\begin{table}[!htbp]
\centering
\caption{}
\begin{tabular}{|l|l|l|}
\hline
as & 1 & 20 \\ \hline
as & 2 & 30 \\ \hline
zz & 3 & 100 \\ \hline
zz & 4 & 110 \\ \hline
\end{tabular}
\label{table:cluster_genes_dis_desagg_3cols}
\end{table}

transpose_table

transpose_table (Click me)

Se utiliza para transponer una tabla

Ejemplo básico

Se transpone la tabla que se da con el flag -i

Input

as 1 20
as 2 30
zz 3 100
zz 4 110

transpose_table -i tables/cluster_genes_dis_desagg_3cols

Output

as as zz zz
1 2 3 4
20 30 100 110