大量のデータを扱うことは、プロセス開発からメタボロミクスまで、幅広いNMRアプリケーションで直面します。これらのスペクトルから必要な情報をいかに効率的に抽出するかは非常に重要です。このブログでは、BeautifulJASON pythonパッケージを使用して、データのディレクトリ全体を迅速に統合し、それらの積分結果をテキストファイルに抽出してさらに下流で処理する方法を説明します。

 

Beautiful JASONのインストール

この記事のステップを実行するには、JASONのコピーとBeautifulJASON pythonパッケージが必要です。後者はpipを使って以下のコマンドでインストールできます：

pip install beautifuljason

pipは必要な依存関係をすべてインストールします

 

ルールによる処理の設定

処理を行うために、JASONのルール機能を使います。これは電子メールクライアントのルールと同じように機能し、受信データがルール（この場合は処理ルール）にマッチすると、そのルールがデータに適用されます。最初のステップは、ルールライブラリとその中の処理ルールを作成することです：

1. 例えば「バッチ処理と積分 」など、新しいルールライブラリを作成します。

2. データセットを開き、必要な処理を設定します。次に、このデータセットから処理ルールを作成します。

この例では、データから一連の積分を抽出します。ここでも、JASON のルールの力を活用し、今度は解析ルールを作成します。：

3. 必要な範囲内で手動積分を実行し、「カスタム範囲」オプションを選択して解析ルールを作成します

すべてが正しく実行されたことを確認するために、データセットを再度開き、必要な処理と解析が期待どおりに実行されることを確認します。これで、ルールに一致するすべてのデータセットに処理と解析が適用されます。

 

Beautiful JASONによる分析の自動化

ここで、特定のディレクトリに保存されているデータの分析を自動化したいと思います。これを行うには、このダウンロードに含まれるスクリプトを使用します。 in this download: jason_batch_convert_ext.py.

 

4. コマンドを実行します。：

jason_batch_convert_ext <input_folder> <output_folder> --formats jjh5 --extensions jdf --rules "Batch process and integrate" --execute

 

<input_folder> and <output_folder> は、データの場所と出力したい場所に置き換える必要があります。その他のオプションは以下の通りです。：

    •  --formats は、データを書き出すために使用する形式を指定します。この場合は、JASON の .jjh5 ファイル形式です。
    • --extensions は、入力ファイルに使用する拡張子を指定します。データが個別のファイルではなくフォルダに保存されている場合は、–patterns オプションを使用してデータへのパスを記述できます。
    •  --execute は、スクリプトを実行します。このオプションが指定されていない場合は、ドライ ランが実行され、実行される内容に関する情報が返されますが、ファイルは変更されません。

スクリプトの使用方法については、–help オプションを使用してください。

これで、必要な処理と分析が適用された一連の JASON .jjh5 ファイルを含む出力フォルダが作成されます。最後の手順は、これらのファイルから必要な情報を抽出することです。

 

5. 最後にスクリプトを実行します。:

batch_extract_integrals <output_folder> output.csv

T最初の引数は手順 4 の出力フォルダで、2 番目の引数は作成する .csv ファイルの名前です  --parameters フラグを使用して、.jjh5 ファイルから追加のパラメーターを抽出するオプションがあります。詳細については、 --help オプションを参照してください。

このプロセスの最終結果は、処理された .jjh5 ファイルと、これらのデータのすべての積分を含む .csv ファイルを含むフォルダになります。

 

これは、大量のNMRデータの処理と解析を自動化するために、BeautifulJASONをどのように使用できるかの簡単な例です。このブログで参照したスクリプトは、すぐに使えるツールとしてBeautifulJASON pythonパッケージに含まれており、独自の解析の基礎として使用することができます！適切なpythonの’Scripts'(Windowsの場合)または’bin'(macOSの場合)ディレクトリがパスに入っていることを確認してください。

自動化をお楽しみください！