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Database for collecting and curating scientific papers related to single-cell and spatial transcriptomics sequencing.

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

单细胞与空转测序相关文章

一个持续更新的专有领域知识库，聚焦单细胞与空转测序，通过收集和整理最新科研文献提供信息。

网址：https://single-cell-papers.bioinfo-assist.com/

动机

本仓库从 what-deep-learning-does-in-biomedicine 拷贝和修改而来。

如何使用

  1. 克隆本仓库：

    git clone https://github.com/yanlinlin82/single-cell-papers.git

  2. 准备环境

    python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -U -r requirements.txt

  3. 配置环境参数

    vi .env
    OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com  # 若使用 openai API，则留空，或使用 https://api.openai.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-XXXX                    # 填写自己账号的 API Key
OPENAI_MODEL=deepseek-chat                # 若使用 openai API，可设置为 gpt-4o-mini
OPENAI_PROXY_URL=socks5://x.x.x.x:xxxx    # 用于（从国内翻墙）调用 openai API，使用 DeepSeek 则可不配置此项

  4. 初始化并运行Django

    python manage.py migrate
python manage.py collectstatic

  5. PubMed数据获取

    lftp -c "mirror -c https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/" # 注意全套下载有超过50G

    PubMed数据每日更新，在相同目录中运行上述命令，即可自动增量下载

  6. 扫描PubMed文件，提取文献信息，导入数据库

    python scripts/scan-pubmed.py /path/to/pubmed/updatefiles/pubmed24nXXXX.xml.gz

    上述命令每次只导入一个pubmed24nXXXX.xml.gz文件（通常含有上万篇文献）中的匹配关键词的文献信息。如果希望扫描并导入全部PubMed数据，则可以使用如下bash循环：

    find /path/to/pubmed/{baseline,updatefiles}/ -type f -name 'pubmed*.xml.gz' \
    | sort -r \
    | while read f; do
    python scripts/scan-pubmed.py "$f"
    sleep 1
done

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许可证

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