Bio Data Science^3

Biological Data Science Summer School. 2-14 July 2023, Uzhhorod, Ukraine.

Матеріали до практичного курсу з аналізу даних зображень "Реконструкція біофізичних властивостей кальцій-зв'язуючих білків за результами конфокальної мікроскопії".

Необхідні бібліотеки

Python >= 3.9
Jupyter
Numpy
Scipy
Scikit-image
Matplotlib
SymPy (optional, for section 1 only)

Наполегливо рекомендую використовувати менеджер середовищ для встановлення бібліотек щоб запобігти конфлікту версій та залежностей (Miniconda, venv і т.д.), інструкція для роботи з Conda наведена нижче.

Встановлення Conda та створення середовища

Встановіть Miniconda (Anaconda одразу містить купу непотрібних для даного проекту пакетів і займай 3GB) для Вашої операційної системи. Настуані команди вводити в Unix-термінал (у випадку Linux або MacOS) або у конда Conda PowerShell (у випадку Windows).

Створення середовища із YAML файла:

conda env create -f bds3_env.yml

Запуск середовища:

conda activate bds3_env

Вихід з середовища:

conda deactivate bds3_env

Встановлення IDE

Інтегроване середовище розробки (Integrated Development Environment - IDE) значно спростить роботу з середовищем Conda та Jupyter-ноутбуками з яких складається даний курс.

Встановлення та налаштування:

Встановіть Visual Studio Code відповідно Вашій оперційній системі
Для роботи з кодом на Python та Jupyter-ноутбуками користуючись вкладкою Розширення (Extensions) на лівій панелі IDE встановіть розширення Python та Jupyter
Для запуску Jupyter-ноутбука в середовищі Conda натисніть на меню Select Kernel у верхньому правому кутку вікна відкритого Jupyter-ноутбука та оберіть bds3_env серед запропонованих варіантів інтерпретаторів чи середовищ (у випадку такого підключення середовища запуск через термінал/Powershell не потрібен)

Корисні посилання

Література