In this tutorial I will first introduce the workflow management system snakemake and show how this can be used for analysis of electrophysiology data using the electrophysiology analysis toolkit Elephant. For snakemake as well as Elephant tutorials exist already as part of the documentation and were partially reused in the tutorial presented here.
NOTE: When running this tutorial locally, please first install the requirements to ensure the examples are working.
There are a number of reasons for managing your workflows besides the classical 'I always run first script a and then script b':
Snakemake helps you to structure your workflow by providing a framework to specify the dependencies between individual steps in your analysis workflow. By doing so it enforces a modular structure in the project and allows to specify the (Python) software versions used in each step of the process.
The workflow definition according to snakemake is file based, i.e. each step in the workflow is specified via the required input files and the generated output files, as you might know from common Makefiles). Each step is defined in a rule, specifying input and output files as well as instructions on how to get from the input to the output files. Here the instructions to convert fileA.txt into fileB.txt are a simple copy performed in a shell:
In [1]:
%%writefile Snakefile
rule:
input: 'fileA.txt'
output: 'fileB.txt'
shell: 'cp fileA.txt fileB.txt'
Writing Snakefile
For snakemake the workflow definition needs to be specified in a Snakefile and can be executed by calling snakemake in a terminal in the same location as the Snakefile. Here the example rule above has been exported into a Snakefile using the %%writefile jupyter magic command.
Now we can ask snakemake to generate fileB.txt for us:
In [2]:
%%sh
snakemake fileB.txt
Building DAG of jobs...
MissingInputException in line 1 of snakemake_elephant_demo/Snakefile:
Missing input files for rule 1:
fileA.txt
---------------------------------------------------------------------------
CalledProcessError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-48e59f7e46c4> in <module>
----> 1 get_ipython().run_cell_magic('sh', '', 'snakemake fileB.txt\n')
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py in run_cell_magic(self, magic_name, line, cell)
2350 with self.builtin_trap:
2351 args = (magic_arg_s, cell)
-> 2352 result = fn(*args, **kwargs)
2353 return result
2354
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/magics/script.py in named_script_magic(line, cell)
140 else:
141 line = script
--> 142 return self.shebang(line, cell)
143
144 # write a basic docstring:
</var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/decorator.py:decorator-gen-110> in shebang(self, line, cell)
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/magic.py in <lambda>(f, *a, **k)
185 # but it's overkill for just that one bit of state.
186 def magic_deco(arg):
--> 187 call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)
188
189 if callable(arg):
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/magics/script.py in shebang(self, line, cell)
243 sys.stderr.flush()
244 if args.raise_error and p.returncode!=0:
--> 245 raise CalledProcessError(p.returncode, cell, output=out, stderr=err)
246
247 def _run_script(self, p, cell, to_close):
CalledProcessError: Command 'b'snakemake fileB.txt\n'' returned non-zero exit status 1.
This fails with snakemake complaining about
Missing input files for rule 1:
fileA.txtWhich is correct, since there is no fileA.txt present to generate fileB.txt from. So let's add second rule which is capable of generating fileA.txt without required inputfiles.
In [3]:
%%writefile -a Snakefile
rule:
output: 'fileA.txt'
shell: 'touch fileA.txt'
Appending to Snakefile
And ask snakemake again to generate the fileB.txt for us
In [4]:
%%sh
snakemake
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 1
1 2
2
[Thu Jun 20 16:19:48 2019]
rule 2:
output: fileA.txt
jobid: 1
[Thu Jun 20 16:19:48 2019]
Finished job 1.
1 of 2 steps (50%) done
[Thu Jun 20 16:19:48 2019]
rule 1:
input: fileA.txt
output: fileB.txt
jobid: 0
[Thu Jun 20 16:19:48 2019]
Finished job 0.
2 of 2 steps (100%) done
Complete log: snakemake_elephant_demo/.snakemake/log/2019-06-20T161948.544955.snakemake.log
Internally snakemake is first resolving the set of rules into a directed acyclic graph (dag) to determine in which order the rules need to be executed. We can generate a visualization of the workflow using the --dag flag in combination with dot and display (for local notebook instances) or save the graph as svg (e.g. for remote instances).
In [5]:
%%sh
snakemake --dag | dot | display
snakemake --dag | dot -Tsvg > dag0.svg
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
The resulting graph shows the dependencies between the two rules, which were automatically enumerated. The line style (continuous/dashed) indicated whether the rules were already executed or not.
We can also provide explicit names for rules to make the graph more human readable:
In [6]:
%%writefile Snakefile
rule copy_A_to_B:
input: 'fileA.txt'
output: 'fileB.txt'
shell: 'cp {input} {output}'
rule create_A:
output: 'fileA.txt'
shell: 'touch fileA.txt'
Overwriting Snakefile
In [7]:
%%sh
snakemake --dag | dot | display
snakemake --dag | dot -Tsvg > dag1.svg
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
Here we already used a different notation to specify in the shell command cp {input} {output} instead of explicitly repeating the input and output filenames. These placeholders will be substituted by snakemake during execution by the filenames defined as input / output. We can use the same notation to generalize the required input of the rule depending on the output, e.g., we permit the copy rule to work for arbitrary files having a certain naming scheme. Here a new folder new_folder is automatically generated for the copied files.
In [8]:
%%writefile Snakefile
rule copy_to_new_folder:
input: 'original_data/file{id}.txt'
output: 'new_data/file{id}.txt'
shell: 'cp {input} {output}'
rule create_file:
output: 'original_data/file{id}.txt'
shell: 'touch {output}'
Overwriting Snakefile
For running the workflow now, we need to specify which file we actually need as a final result and snakemake takes care of the individual steps to generate that file. We specify the desired output file as a snakemake argument:
In [9]:
%%sh
snakemake new_data/fileZ.txt --dag | dot | display
snakemake new_data/fileZ.txt --dag | dot -Tsvg > dag2.svg
snakemake new_data/fileZ.txt
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 copy_to_new_folder
1 create_file
2
[Thu Jun 20 16:22:24 2019]
rule create_file:
output: original_data/fileZ.txt
jobid: 1
wildcards: id=Z
[Thu Jun 20 16:22:24 2019]
Finished job 1.
1 of 2 steps (50%) done
[Thu Jun 20 16:22:24 2019]
rule copy_to_new_folder:
input: original_data/fileZ.txt
output: new_data/fileZ.txt
jobid: 0
wildcards: id=Z
[Thu Jun 20 16:22:24 2019]
Finished job 0.
2 of 2 steps (100%) done
Complete log: snakemake_elephant_demo/.snakemake/log/2019-06-20T162224.836068.snakemake.log
To generate a set of output files, we can either request these individually when running snakemake, e.g. using snakemake -np new_folder/file{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}.txt. In case the workflow output is not being changed frequently, it is also possible to add a final rule (conventionally named 'all'), which requests all desired output files of the workflow:
In [10]:
%%writefile Snakefile
rule all:
input: expand('new_data/file{id}.txt', id=range(10))
rule copy_to_new_folder:
input: 'original_data/file{id}.txt'
output: 'new_data/file{id}.txt'
shell: 'cp {input} {output}'
rule create_file:
output: 'original_data/file{id}.txt'
shell: 'touch {output}'
Overwriting Snakefile
In [11]:
%%sh
snakemake --dag | dot | display
snakemake --dag | dot -Tsvg > dag3.svg
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
Here I used the snakemake function expand, which extends a given statement (here new_folder_file{id}.txt) for all combinations of parameters provided (here id values from 0 to 10). This permits to easily applied a set of rules to a number of different files.
Typically, analysis is a bit more complicated than creating empty files and copying them from A to B using shell commands. Snakemake also support a number of different execution methods
In [12]:
%%writefile generate_data.py
import sys
import numpy as np
def generate_random_data(output_filename):
# write a random number in an output file
with open(output_filename, "w") as f:
f.write(np.random.random())
# extracting the output filename from the command line parameters provided
output_filename = sys.argv[1]
generate_random_data(output_filename)
Writing generate_data.py
The corresponding snakemake rule now needs to provide the argument to the generate_data.py script:
In [13]:
%%writefile Snakefile
rule all:
input: expand('new_data/file{id}.txt', id=range(10))
rule copy_to_new_folder:
input: 'original_data/file{id}.txt'
output: 'new_data/file{id}.txt'
shell: 'cp {input} {output}'
rule generate_data:
output: 'original_data/file{id}.txt'
run: 'generate_data.py {output}'
Overwriting Snakefile
In [14]:
%%sh
snakemake --dag | dot | display
snakemake --dag | dot -Tsvg > dag4.svg
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
Additional features worth having a look at
We will present a simple data analysis workflow based on a published dataset of complex electrophysiology data using the electrophysiology analysis toolkit Elephant. Elephant provides a number of methods for spiketrain and LFP analysis. Elephant contains a number of methods focussing on analysis of higher order correlation in spiking activity and the statistical evaluation of these. Elephant is based on the Neo data framework, which we will first introduce based on artificially generated spiking data with a known correlation.
SpikeTrain, AnalogSignalArray, etc.), for representing the hierarchical arrangement of data in an experiment (Segment, Block) and for representing the relationship between spike trains and recording channels (ChannelIndex, Unit). Neo is used by a number of data visualization tools (OpenElectrophy, SpykeViewer) and by the PyNN metasimulator. Neo offers reading capabilities for a large number of proprietary electrophysiology data formats and conversion capability to generic open source data formats/models.
The Neo data model consists of container (Block, Segment, ChannelIndex, Unit) and data objects (AnalogSignals, SpikeTrain, Epoch, Events). Container objects provide the relation between the data stored in the Neo structure. Here, we consider only Block and Segment objects as containers. Blocks are designed to contain everything related to a whole recording session and link to Segments, which hold data belonging to a common time frame. For data objects we will use SpikeTrains, designed to capture the time series describing the occurrence of spikes together with the corresponding waveforms. All Neo data objects are derivatives of NumPy arrays enhanced with the handling of physical quantities, minimal metadata as well as a generic mechanism to add custom metadata.
Performing the analysis requires minimum 3 steps:
Before running the analysis on experimental data, let's generate some data with known ground truth. Here Elephant provides a number of methods to generate spiketrain activity with defined statistical properties. The simplest would be to have independent spike time (Poisson process). Since we later want to detect higher order correlations, we will use a Poisson process as background activity and add correlated spikes to it.
In [15]:
# imports for data handling and visualization
from quantities import Hz, ms
from elephant.spike_train_generation import homogeneous_poisson_process, compound_poisson_process
import neo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Neo and Elephant are handling physical units consistently during the analysis by using the Python module quantities. This also requires parameters to be supplied in the correct dimension, such that the physical units can be matched during analysis. In general Neo objects capture all minimal information relevant for the interpretation of the data. In case of the spiketrain, this encompasses the start and stop times of recording/spike extraction as well the sampling rate and potential custom annotations in form of a dictionary.
In [16]:
spiketrain = homogeneous_poisson_process(20*Hz, 0*ms, 1000*ms)
print('The spiketrain', spiketrain)
print('Spiketrain attributes and physical units')
print(['{}: {}'.format(att, getattr(spiketrain, att))
for att in ['t_start', 't_stop', 'sampling_rate', 'annotations']])
print(['{}: {}'.format(att, getattr(spiketrain, att).units.dimensionality)
for att in ['t_start', 't_stop', 'sampling_rate']])
The spiketrain [ 78.66631048 128.95310733 232.22989392 279.17234478 282.41831547
283.06639741 421.20410277 439.47305479 487.09765106 514.43881461
541.28850204 652.37100276 695.09105462 726.38803919 842.85698826
876.63682793 880.60917324 884.43428556 916.81849043 938.03769936] ms
Spiketrain attributes and physical units
['t_start: 0.0', 't_stop: 1000.0', 'sampling_rate: 1.0', 'annotations: {}']
['t_start: ms', 't_stop: ms', 'sampling_rate: Hz']
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
An a first rule in our new workflow, let's generate multiple datasets with spiking activity and save them for future analysis steps. From the variety of file formats supported by Neo NIX has an hdf5 backend. Let's implement a virtual expiment, generating 100 Poisson spiketrains stored in the NIX framework:
In [17]:
import neo
import quantities as pq
from elephant.spike_train_generation import homogeneous_poisson_process, compound_poisson_process
def generate_data(output_file, n=10):
with neo.io.NixIO(output_file, 'ow') as io:
# generate neo structure
block = neo.Block(experiment='poisson')
block.segments.append(neo.Segment(name='trial 1'))
# generate correlated spike trains
sts = compound_poisson_process(rate=5*pq.Hz, A=[0]+[0.90]+[0]*9+[0.1], t_stop=10*pq.s)
# add background poisson spike trains
for i in range(89):
sts.append(homogeneous_poisson_process(rate=5*pq.Hz, t_stop=10*pq.s))
block.segments[0].spiketrains.extend(sts)
block.create_relationship()
io.write_block(block)
generate_data('original_data/example_dataset.nix')
We export this piece of code into a standalone script so we can use it in the snakemake workflow:
In [18]:
%%writefile generate_poisson.py
import sys
import neo
import quantities as pq
from quantities import Hz, ms
from elephant.spike_train_generation import homogeneous_poisson_process, compound_poisson_process
def generate_data(output_file, n=10):
with neo.io.NixIO(output_file, 'ow') as io:
# generate neo structure
block = neo.Block(experiment='poisson')
block.segments.append(neo.Segment(name='trial 1'))
# generate correlated spike trains
sts = compound_poisson_process(rate=5*pq.Hz, A=[0]+[0.90]+[0]*9+[0.1], t_stop=10*pq.s)
# add background poisson spike trains
for i in range(89):
sts.append(homogeneous_poisson_process(rate=5*pq.Hz, t_stop=10*pq.s))
block.segments[0].spiketrains.extend(sts)
block.create_relationship()
io.write_block(block)
if __name__=='__main__':
generate_data(*sys.argv[1:])
Writing generate_poisson.py
In [19]:
%%sh
python generate_poisson.py original_data/example_dataset.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
The first rule in the workflow knows how to utilize the script to generate 10 new datasets. We limit the ids of the generated datasets from 0 to 9 to be able to use higher ids for different datasets.
In [20]:
%%writefile Snakefile
rule all:
input: expand('original_data/dataset{id}.nix', id=range(10))
rule generate_data:
output: 'original_data/dataset{id,[0-9]}.nix'
shell: 'python generate_poisson.py {output}'
Overwriting Snakefile
And running the workflow. The output files should appear here. Have a look at the shell output of snakemake. It should list the number and type of jobs which are going to be run and the wildcards and status of each job.
In [21]:
%%sh
snakemake -pr
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 all
10 generate_data
11
[Thu Jun 20 16:32:27 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset6.nix
jobid: 7
reason: Missing output files: original_data/dataset6.nix
wildcards: id=6
python generate_poisson.py original_data/dataset6.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:29 2019]
Finished job 7.
1 of 11 steps (9%) done
[Thu Jun 20 16:32:29 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset5.nix
jobid: 6
reason: Missing output files: original_data/dataset5.nix
wildcards: id=5
python generate_poisson.py original_data/dataset5.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:31 2019]
Finished job 6.
2 of 11 steps (18%) done
[Thu Jun 20 16:32:31 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset4.nix
jobid: 5
reason: Missing output files: original_data/dataset4.nix
wildcards: id=4
python generate_poisson.py original_data/dataset4.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:33 2019]
Finished job 5.
3 of 11 steps (27%) done
[Thu Jun 20 16:32:33 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset3.nix
jobid: 4
reason: Missing output files: original_data/dataset3.nix
wildcards: id=3
python generate_poisson.py original_data/dataset3.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:36 2019]
Finished job 4.
4 of 11 steps (36%) done
[Thu Jun 20 16:32:36 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset7.nix
jobid: 8
reason: Missing output files: original_data/dataset7.nix
wildcards: id=7
python generate_poisson.py original_data/dataset7.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:38 2019]
Finished job 8.
5 of 11 steps (45%) done
[Thu Jun 20 16:32:38 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset8.nix
jobid: 9
reason: Missing output files: original_data/dataset8.nix
wildcards: id=8
python generate_poisson.py original_data/dataset8.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:40 2019]
Finished job 9.
6 of 11 steps (55%) done
[Thu Jun 20 16:32:40 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset0.nix
jobid: 1
reason: Missing output files: original_data/dataset0.nix
wildcards: id=0
python generate_poisson.py original_data/dataset0.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:42 2019]
Finished job 1.
7 of 11 steps (64%) done
[Thu Jun 20 16:32:42 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset1.nix
jobid: 2
reason: Missing output files: original_data/dataset1.nix
wildcards: id=1
python generate_poisson.py original_data/dataset1.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:44 2019]
Finished job 2.
8 of 11 steps (73%) done
[Thu Jun 20 16:32:44 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset9.nix
jobid: 10
reason: Missing output files: original_data/dataset9.nix
wildcards: id=9
python generate_poisson.py original_data/dataset9.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:46 2019]
Finished job 10.
9 of 11 steps (82%) done
[Thu Jun 20 16:32:46 2019]
rule generate_data:
output: original_data/dataset2.nix
jobid: 3
reason: Missing output files: original_data/dataset2.nix
wildcards: id=2
python generate_poisson.py original_data/dataset2.nix
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/quantities/quantity.py:321: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
return np.true_divide(other, self)
[Thu Jun 20 16:32:48 2019]
Finished job 3.
10 of 11 steps (91%) done
[Thu Jun 20 16:32:48 2019]
localrule all:
input: original_data/dataset0.nix, original_data/dataset1.nix, original_data/dataset2.nix, original_data/dataset3.nix, original_data/dataset4.nix, original_data/dataset5.nix, original_data/dataset6.nix, original_data/dataset7.nix, original_data/dataset8.nix, original_data/dataset9.nix
jobid: 0
reason: Input files updated by another job: original_data/dataset5.nix, original_data/dataset1.nix, original_data/dataset0.nix, original_data/dataset8.nix, original_data/dataset2.nix, original_data/dataset9.nix, original_data/dataset7.nix, original_data/dataset6.nix, original_data/dataset4.nix, original_data/dataset3.nix
[Thu Jun 20 16:32:48 2019]
Finished job 0.
11 of 11 steps (100%) done
Complete log: snakemake_elephant_demo/.snakemake/log/2019-06-20T163227.522982.snakemake.log
In [22]:
%%sh
snakemake --dag | dot | display
snakemake --dag | dot -Tsvg > dag5.svg
Building DAG of jobs...
Building DAG of jobs...
To visualize the generated data, we implement a utility script to load the data and a second script plot the data using Matplotlib.
In [24]:
%%writefile plot_data.py
import sys
import numpy as np
import neo
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_data(data_filename, plot_filename):
# opening the data file
with neo.io.NixIO(data_filename, 'ro') as io:
block = io.read_block()
# plot spiketrains
for i, spiketrain in enumerate(block.segments[0].spiketrains):
plt.plot(spiketrain, [i]*len(spiketrain), 'C0.')
# this is for later steps in the analysis: plot patterns if already detected
if 'pattern' in spiketrain.annotations:
pattern_spikes = spiketrain[np.where(spiketrain.annotations['pattern'])]
plt.plot(pattern_spikes, [i]*len(pattern_spikes), 'r.')
plt.xlabel('Time [{}]'.format(spiketrain[0].units.dimensionality.latex))
plt.ylabel('Spiketrains')
plt.savefig(plot_filename)
if __name__=='__main__':
plot_data(*sys.argv[1:])
Overwriting plot_data.py
Now we can visualize the previously generated data. The introduced correlation should be visible already by eye in this arrangement of the spiketrains. In case of random reordering however this looks different.
In [25]:
from plot_data import plot_data
plot_data('original_data/dataset2.nix', 'original_data/dataset2.png')
For the context of this analysis we teach snakemake how to go from arbitraty datasets in the nix format to a plot of the data. Now the exact data location of the nix file is not relevant any more since we introduced an additional folder wildcard.
In [26]:
%%writefile -a Snakefile
rule plot_data:
input: '{folder}/dataset{id}.nix'
output: '{folder}/dataset{id}.png'
shell: 'python plot_data.py {input} {output}'
Appending to Snakefile
In [27]:
%%sh
snakemake original_data/dataset0.png
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 plot_data
1
[Thu Jun 20 16:33:55 2019]
rule plot_data:
input: original_data/dataset0.nix
output: original_data/dataset0.png
jobid: 0
wildcards: folder=original_data, id=0
[Thu Jun 20 16:33:58 2019]
Finished job 0.
1 of 1 steps (100%) done
Complete log: snakemake_elephant_demo/.snakemake/log/2019-06-20T163355.928946.snakemake.log
In the next step we want to run an analysis on the data, which is detecting the injected higher order correlation in the data. One of the methods suited for the detection of spatio-temporal patterns is SPADE (Quaglio et al, 2017)
.
In [28]:
%%writefile run_spade.py
import sys
import numpy as np
import neo
import quantities as pq
import elephant.spade
def clean_nix_annotations(block):
'''helper function needed for neo 0.7.1'''
# removing unnessesary annotations to permit block to be saved again via nix
objs = [block] + block.filter(data=True, container=True)
for obj in objs:
if 'nix_name' in obj.annotations:
obj.annotations.pop('nix_name')
if 'neo_name' in obj.annotations:
obj.annotations.pop('neo_name')
def run_spade(data_filename, output_filename):
# loading dataset
with neo.io.get_io(data_filename, 'rw') as io:
block = io.read_block()
spiketrains = block.segments[0].spiketrains
# run spade analysis
patterns = elephant.spade.spade(
data=spiketrains, binsize=1*pq.ms, winlen=1, dither=5*pq.ms,
min_spikes=3, n_surr=10, psr_param=[0,0,3],
output_format='patterns')['patterns']
# convert first pattern into annotations of spiketrains
# default: no spike belongs to any pattern
for spiketrain in spiketrains:
spiketrain.annotate(pattern=np.array([False]*len(spiketrain)))
# convert first detected pattern to annotations of spiketrains
for pattern_id, pattern in enumerate(patterns):
neurons = pattern['neurons']
times = pattern['times']
lags = pattern['lags']
for n, neuron in enumerate(neurons):
if n == 0:
pattern_times = times
else:
pattern_times = times + lags[n-1]
for pattern_time in pattern_times:
spike_idx = np.abs(spiketrains[neuron]-pattern_time).argmin()
spiketrains[neuron].annotations['pattern'][spike_idx] = True
# overwrite original neo file
clean_nix_annotations(block)
with neo.io.NixIO(output_filename, 'ow') as io2:
io2.write_block(block)
if __name__=='__main__':
run_spade(*sys.argv[1:])
Writing run_spade.py
We add a rule to the snakemake workflow for runnig spade:
In [29]:
%%writefile -a Snakefile
rule run_spade:
input: 'original_data/dataset{id}.nix'
output: 'results/dataset{id}.nix'
shell: 'python run_spade.py {input} {output}'
Appending to Snakefile
Now we can run spade by simply requesting the analysis result from snakemake
In [30]:
%%sh
snakemake results/dataset0.nix
Time for pvalue spectrum computation: 3.103538751602173
Time for data mining: 0.19341516494750977
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 run_spade
1
[Thu Jun 20 16:35:23 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset0.nix
output: results/dataset0.nix
jobid: 0
wildcards: id=0
[Thu Jun 20 16:35:29 2019]
Finished job 0.
1 of 1 steps (100%) done
Complete log: snakemake_elephant_demo/.snakemake/log/2019-06-20T163523.313306.snakemake.log
In the next step we want to apply the same workflow to a set of experimental data. The data are publicly available at the data hosting platform GIN and are described in detail in Brochier (2018). We are going to download two specific files of the dataset, which are saved in BlackRock nev/ns2 format. Since Neo also supports BlackRock formats, we use it to extract the relevant data and save them in the nix format to be consistent with the simulated data.
In [31]:
%%writefile convert_to_nix.py
import sys
import neo
import quantities as pq
def convert_data_to_nix(input_filename, nix_filename):
print(input_filename)
'''extracting first seconds of first spiketrains into separate nix file'''
io = neo.io.BlackrockIO(input_filename)
original_block = io.read_block()
# Extracting spiketrain and append to new block
block = neo.Block(experiment='monkey')
block.segments.append(neo.Segment(name='first seconds of recording'))
new_spiketrains = [st.time_slice(0*pq.s,10*pq.s) for st in original_block.segments[-1].spiketrains[:100]]
block.segments[0].spiketrains = new_spiketrains
# save new block
with neo.io.NixIO(nix_filename, 'ow') as io2:
io2.write_block(block)
if __name__=='__main__':
convert_data_to_nix(*sys.argv[1:])
Writing convert_to_nix.py
For fetching the data we directly download the data using wget. A more elegant version would involve installation of git annex or the gin client to be consistent with the version management handled by gin. We also add a generic rule which permits the conversion of BlackRock files to nix files while cropping only a selection of the data. The final rule run_complete requests visualizations of all analysis runs and therefore triggers the whole workflow.
In [32]:
%%writefile -a Snakefile
rule download_data:
output:
nev = 'original_data/dataset10.nev',
ns2 = 'original_data/dataset10.ns2'
shell: '''
wget -O {output.nev} https://web.gin.g-node.org/INT/multielectrode_grasp/raw/24cd5caee3ae79066ca37844cab931d04dcad977/datasets/i140703-001-03.nev
wget -O {output.ns2} https://web.gin.g-node.org/INT/multielectrode_grasp/raw/24cd5caee3ae79066ca37844cab931d04dcad977/datasets/i140703-001.ns2
'''
rule convert_to_nix:
input: '{filename}.nev',
'{filename}.ns2'
output: '{filename}.nix'
shell: 'python convert_to_nix.py {wildcards.filename} {output}'
rule run_complete:
input: expand('results/dataset{id}.png', id=range(11))
Appending to Snakefile
In [33]:
%%sh
snakemake run_complete
Time for pvalue spectrum computation: 3.1645641326904297
Time for data mining: 0.1927504539489746
Time for pvalue spectrum computation: 3.0785861015319824
Time for data mining: 0.19078874588012695
Time for pvalue spectrum computation: 3.1839020252227783
Time for data mining: 0.1887214183807373
Time for pvalue spectrum computation: 3.316995143890381
Time for data mining: 0.20294404029846191
Time for pvalue spectrum computation: 3.085864305496216
Time for data mining: 0.18788671493530273
Time for pvalue spectrum computation: 3.155500650405884
Time for data mining: 0.1973717212677002
Time for pvalue spectrum computation: 3.171705961227417
Time for data mining: 0.19454050064086914
Time for pvalue spectrum computation: 3.122002124786377
Time for data mining: 0.19073867797851562
Time for pvalue spectrum computation: 3.098390579223633
Time for data mining: 0.1885700225830078
original_data/dataset10
Time for pvalue spectrum computation: 3.2113535404205322
Time for data mining: 0.20441222190856934
Building DAG of jobs...
Using shell: /usr/bin/bash
Provided cores: 1
Rules claiming more threads will be scaled down.
Job counts:
count jobs
1 convert_to_nix
1 download_data
11 plot_data
1 run_complete
10 run_spade
24
[Thu Jun 20 16:35:50 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset0.nix
output: results/dataset0.png
jobid: 1
wildcards: folder=results, id=0
[Thu Jun 20 16:35:53 2019]
Finished job 1.
1 of 24 steps (4%) done
[Thu Jun 20 16:35:53 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset6.nix
output: results/dataset6.nix
jobid: 18
wildcards: id=6
[Thu Jun 20 16:35:59 2019]
Finished job 18.
2 of 24 steps (8%) done
[Thu Jun 20 16:35:59 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset6.nix
output: results/dataset6.png
jobid: 7
wildcards: folder=results, id=6
[Thu Jun 20 16:36:02 2019]
Finished job 7.
3 of 24 steps (12%) done
[Thu Jun 20 16:36:02 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset8.nix
output: results/dataset8.nix
jobid: 20
wildcards: id=8
[Thu Jun 20 16:36:08 2019]
Finished job 20.
4 of 24 steps (17%) done
[Thu Jun 20 16:36:08 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset8.nix
output: results/dataset8.png
jobid: 9
wildcards: folder=results, id=8
[Thu Jun 20 16:36:11 2019]
Finished job 9.
5 of 24 steps (21%) done
[Thu Jun 20 16:36:11 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset5.nix
output: results/dataset5.nix
jobid: 17
wildcards: id=5
[Thu Jun 20 16:36:17 2019]
Finished job 17.
6 of 24 steps (25%) done
[Thu Jun 20 16:36:17 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset5.nix
output: results/dataset5.png
jobid: 6
wildcards: folder=results, id=5
[Thu Jun 20 16:36:20 2019]
Finished job 6.
7 of 24 steps (29%) done
[Thu Jun 20 16:36:20 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset4.nix
output: results/dataset4.nix
jobid: 16
wildcards: id=4
[Thu Jun 20 16:36:27 2019]
Finished job 16.
8 of 24 steps (33%) done
[Thu Jun 20 16:36:27 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset4.nix
output: results/dataset4.png
jobid: 5
wildcards: folder=results, id=4
[Thu Jun 20 16:36:29 2019]
Finished job 5.
9 of 24 steps (38%) done
[Thu Jun 20 16:36:29 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset1.nix
output: results/dataset1.nix
jobid: 13
wildcards: id=1
[Thu Jun 20 16:36:36 2019]
Finished job 13.
10 of 24 steps (42%) done
[Thu Jun 20 16:36:36 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset1.nix
output: results/dataset1.png
jobid: 2
wildcards: folder=results, id=1
[Thu Jun 20 16:36:38 2019]
Finished job 2.
11 of 24 steps (46%) done
[Thu Jun 20 16:36:38 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset3.nix
output: results/dataset3.nix
jobid: 15
wildcards: id=3
[Thu Jun 20 16:36:45 2019]
Finished job 15.
12 of 24 steps (50%) done
[Thu Jun 20 16:36:45 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset3.nix
output: results/dataset3.png
jobid: 4
wildcards: folder=results, id=3
[Thu Jun 20 16:36:47 2019]
Finished job 4.
13 of 24 steps (54%) done
[Thu Jun 20 16:36:47 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset9.nix
output: results/dataset9.nix
jobid: 21
wildcards: id=9
[Thu Jun 20 16:36:54 2019]
Finished job 21.
14 of 24 steps (58%) done
[Thu Jun 20 16:36:54 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset9.nix
output: results/dataset9.png
jobid: 10
wildcards: folder=results, id=9
[Thu Jun 20 16:36:56 2019]
Finished job 10.
15 of 24 steps (62%) done
[Thu Jun 20 16:36:56 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset7.nix
output: results/dataset7.nix
jobid: 19
wildcards: id=7
[Thu Jun 20 16:37:03 2019]
Finished job 19.
16 of 24 steps (67%) done
[Thu Jun 20 16:37:03 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset7.nix
output: results/dataset7.png
jobid: 8
wildcards: folder=results, id=7
[Thu Jun 20 16:37:05 2019]
Finished job 8.
17 of 24 steps (71%) done
[Thu Jun 20 16:37:05 2019]
rule run_spade:
input: original_data/dataset2.nix
output: results/dataset2.nix
jobid: 14
wildcards: id=2
[Thu Jun 20 16:37:12 2019]
Finished job 14.
18 of 24 steps (75%) done
[Thu Jun 20 16:37:12 2019]
rule plot_data:
input: results/dataset2.nix
output: results/dataset2.png
jobid: 3
wildcards: folder=results, id=2
[Thu Jun 20 16:37:14 2019]
Finished job 3.
19 of 24 steps (79%) done
[Thu Jun 20 16:37:14 2019]
rule download_data:
output: original_data/dataset10.nev, original_data/dataset10.ns2
jobid: 34
--2019-06-20 16:37:14-- https://web.gin.g-node.org/INT/multielectrode_grasp/raw/24cd5caee3ae79066ca37844cab931d04dcad977/datasets/i140703-001-03.nev
Resolving web.gin.g-node.org (web.gin.g-node.org)... 141.84.41.216
Connecting to web.gin.g-node.org (web.gin.g-node.org)|141.84.41.216|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: unspecified [application/octet-stream]
Saving to: ‘original_data/dataset10.nev’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 198K
50K .......... .......... .......... .......... .......... 412K
100K .......... .......... .......... .......... .......... 2.68M
150K .......... .......... .......... .......... .......... 2.71M
200K .......... .......... .......... .......... .......... 487K
250K .......... .......... .......... .......... .......... 2.79M
300K .......... .......... .......... .......... .......... 160K
350K .......... .......... .......... .......... .......... 39.4M
400K .......... .......... .......... .......... .......... 35.0M
450K .......... .......... .......... .......... .......... 40.0M
500K .......... .......... .......... .......... .......... 37.5M
550K .......... .......... .......... .......... .......... 40.4M
600K .......... .......... .......... .......... .......... 37.3M
650K .......... .......... .......... .......... .......... 41.3M
700K .......... .......... .......... .......... .......... 38.0M
750K .......... .......... .......... .......... .......... 39.4M
800K .......... .......... .......... .......... .......... 1.61M
850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.97M
900K .......... .......... .......... .......... .......... 1.72M
950K .......... .......... .......... .......... .......... 2.73M
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 2.60M
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 1.70M
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 1.79M
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 1.76M
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 2.60M
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 2.68M
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 1.68M
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 2.08M
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 1.63M
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 2.56M
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 2.62M
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 1.76M
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 2.14M
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 2.14M
1700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.81M
1750K .......... .......... .......... .......... .......... 2.82M
1800K .......... .......... .......... .......... .......... 2.68M
1850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.74M
1900K .......... .......... .......... .......... .......... 1.92M
1950K .......... .......... .......... .......... .......... 1.79M
2000K .......... .......... .......... .......... .......... 2.61M
2050K .......... .......... .......... .......... .......... 2.79M
2100K .......... .......... .......... .......... .......... 1.74M
2150K .......... .......... .......... .......... .......... 2.41M
2200K .......... .......... .......... .......... .......... 1.72M
2250K .......... .......... .......... .......... .......... 2.44M
2300K .......... .......... .......... .......... .......... 2.60M
2350K .......... .......... .......... .......... .......... 2.84M
2400K .......... .......... .......... .......... .......... 1.79M
2450K .......... .......... .......... .......... .......... 2.25M
2500K .......... .......... .......... .......... .......... 1.71M
2550K .......... .......... .......... .......... .......... 2.71M
2600K .......... .......... .......... .......... .......... 2.10M
2650K .......... .......... .......... .......... .......... 2.50M
2700K .......... .......... .......... .......... .......... 2.10M
2750K .......... .......... .......... .......... .......... 2.22M
2800K .......... .......... .......... .......... .......... 1.24M
2850K .......... .......... .......... .......... .......... 272K
2900K .......... .......... .......... .......... .......... 62.6M
2950K .......... .......... .......... .......... .......... 2.95M
3000K .......... .......... .......... .......... .......... 4.12M
3050K .......... .......... .......... .......... .......... 1.17M
3100K .......... .......... .......... .......... .......... 4.17M
3150K .......... .......... .......... .......... .......... 130M
3200K .......... .......... .......... .......... .......... 3.58M
3250K .......... .......... .......... .......... .......... 379K
3300K .......... .......... .......... .......... .......... 41.5M
3350K .......... .......... .......... .......... .......... 45.7M
3400K .......... .......... .......... .......... .......... 41.8M
3450K .......... .......... .......... .......... .......... 2.90M
3500K .......... .......... .......... .......... .......... 897K
3550K .......... .......... .......... .......... .......... 1.17M
3600K .......... .......... .......... .......... .......... 1.63M
3650K .......... .......... .......... .......... .......... 939K
3700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.17M
3750K .......... .......... .......... .......... .......... 1.71M
3800K .......... .......... .......... .......... .......... 927K
3850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.19M
3900K .......... .......... .......... .......... .......... 1.67M
3950K .......... .......... .......... .......... .......... 957K
4000K .......... .......... .......... .......... .......... 1.16M
4050K .......... .......... .......... .......... .......... 2.06M
4100K .......... .......... .......... .......... .......... 921K
4150K .......... .......... .......... .......... .......... 1.09M
4200K .......... .......... .......... .......... .......... 2.08M
4250K .......... .......... .......... .......... .......... 972K
4300K .......... .......... .......... .......... .......... 1.10M
4350K .......... .......... .......... .......... .......... 2.10M
4400K .......... .......... .......... .......... .......... 938K
4450K .......... .......... .......... .......... .......... 1.14M
4500K .......... .......... .......... .......... .......... 2.08M
4550K .......... .......... .......... .......... .......... 1.02M
4600K .......... .......... .......... .......... .......... 1.03M
4650K .......... .......... .......... .......... .......... 1.96M
4700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.20M
4750K .......... .......... .......... .......... .......... 1016K
4800K .......... .......... .......... .......... .......... 1.63M
4850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.57M
4900K .......... .......... .......... .......... .......... 1.02M
4950K .......... .......... .......... .......... .......... 1.25M
5000K .......... .......... .......... .......... .......... 2.20M
5050K .......... .......... .......... .......... .......... 985K
5100K .......... .......... .......... .......... .......... 1.15M
5150K .......... .......... .......... .......... .......... 2.14M
5200K .......... .......... .......... .......... .......... 1.11M
5250K .......... .......... .......... .......... .......... 1012K
5300K .......... .......... .......... .......... .......... 2.01M
5350K .......... .......... .......... .......... .......... 1.26M
5400K .......... .......... .......... .......... .......... 1.20M
5450K .......... .......... .......... .......... .......... 1.35M
5500K .......... .......... .......... .......... .......... 1.77M
5550K .......... .......... .......... .......... .......... 1.08M
5600K .......... .......... .......... .......... .......... 1.14M
5650K .......... .......... .......... .......... .......... 1.49M
5700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.18M
5750K .......... .......... .......... .......... .......... 1.08M
5800K .......... .......... .......... .......... .......... 1.44M
5850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.35M
5900K .......... .......... .......... .......... .......... 1.40M
5950K .......... .......... .......... .......... .......... 1.27M
6000K .......... .......... .......... .......... .......... 1.16M
6050K .......... .......... .......... .......... .......... 2.04M
6100K .......... .......... .......... .......... .......... 1.04M
6150K .......... .......... .......... .......... .......... 1.28M
6200K .......... .......... .......... .......... .......... 1.73M
6250K .......... .......... .......... .......... .......... 1.42M
6300K .......... .......... .......... .......... .......... 1.21M
6350K .......... .......... .......... .......... .......... 1.25M
6400K .......... .......... .......... .......... .......... 1.81M
6450K .......... .......... .......... .......... .......... 1.14M
6500K .......... .......... .......... .......... .......... 1.07M
6550K .......... .......... .......... .......... .......... 2.35M
6600K .......... .......... .......... .......... .......... 1.15M
6650K .......... .......... .......... .......... .......... 1.59M
6700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.18M
6750K .......... .......... .......... .......... .......... 1.64M
6800K .......... .......... .......... .......... .......... 1.12M
6850K .......... .......... .......... .......... .......... 1.22M
6900K .......... .......... .......... .......... .......... 2.10M
6950K .......... .......... .......... .......... .......... 1.26M
7000K .......... .......... .......... .......... .......... 1.46M
7050K .......... .......... .......... .......... .......... 1.13M
7100K .......... .......... .......... .......... .......... 1.66M
7150K .......... .......... .......... .......... .......... 1.20M
7200K .......... .......... .......... .......... .......... 1.19M
7250K .......... .......... .......... .......... .......... 2.01M
7300K .......... .......... .......... .......... .......... 1.17M
7350K .......... .......... .......... .......... .......... 1.45M
7400K .......... .......... .......... .......... .......... 1.25M
7450K .......... .......... .......... .......... .......... 1.75M
7500K .......... .......... .......... .......... .......... 1.16M
7550K .......... .......... .......... .......... .......... 1.24M
7600K .......... .......... .......... .......... .......... 1.90M
7650K .......... .......... .......... .......... .......... 1.10M
7700K .......... .......... .......... .......... .......... 1.08M
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if len(data[mask_outside]) > 0:
/var/container/conda/envs/snakemake/lib/python3.6/site-packages/neo/rawio/blackrockrawio.py:1222: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
if len(data[mask_after_seg]) > 0:
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24 of 24 steps (100%) done
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Building DAG of jobs...
In [ ]:
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