EC2 Default User commited on
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a024f41
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oas-paired-sequence-data.py CHANGED
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129
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137
  }
138
 
 
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  continue
127
  else:
128
  yield key - 2, {
129
+ "sequence_alignment_aa_heavy": row[14],
130
+ "cdr1_aa_heavy": row[37],
131
+ "cdr2_aa_heavy": row[41],
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+ "cdr3_aa_heavy": row[47],
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+ "cdr2_aa_light": row[140],
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+ "cdr3_aa_light": row[146],
137
  }
138
 
src/human_oas_data_units.txt DELETED
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- 1_S1__1_Paired_All.csv.gz
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- 3b_S5__1_Paired_All.csv.gz
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- 3c_S5__1_Paired_All.csv.gz
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157
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- 3d_S7__1_Paired_All.csv.gz
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- 3e_S8__1_Paired_All.csv.gz
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src/mouse_BALB_c_oas_data_units.txt DELETED
@@ -1,8 +0,0 @@
1
- SRR9179273_paired.csv.gz
2
- SRR9179274_paired.csv.gz
3
- SRR9179279_paired.csv.gz
4
- SRR9179280_paired.csv.gz
5
- SRR9179283_paired.csv.gz
6
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7
- SRR9179285_paired.csv.gz
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- SRR9179286_paired.csv.gz
 
 
 
 
 
 
 
 
 
src/mouse_C57BL_6_oas_data_units.txt DELETED
@@ -1,2 +0,0 @@
1
- SRR11528761_paired.csv.gz
2
- SRR11528762_paired.csv.gz
 
 
 
src/oas-data-cleaning.py DELETED
@@ -1,70 +0,0 @@
1
- import boto3
2
- import io
3
- import os
4
- import pandas as pd
5
- import re
6
- import shutil
7
- import tarfile
8
-
9
- data_dir = os.getcwd()
10
- output_path = os.getcwd()
11
-
12
- species_list = ["rat_SD", "mouse_BALB_c", "mouse_C57BL_6", "human"]
13
-
14
- S3_BUCKET = "aws-hcls-ml"
15
- S3_SRC_PREFIX = "oas-paired-sequence-data/raw"
16
- S3_DEST_PREFIX = "oas-paired-sequence-data/parquet"
17
- s3 = boto3.client("s3")
18
-
19
- for species in species_list:
20
- print(f"Downloading {species} files")
21
- list_of_df = []
22
- species_url_file = os.path.join(data_dir, species + "_oas_data_units.txt")
23
- with open(species_url_file, "r") as f:
24
- for csv_file in f.readlines():
25
- print(csv_file)
26
- filename = os.path.basename(csv_file)
27
- run_id = str(re.search(r"^(.*)_[Pp]aired", filename)[1])
28
- s3_key = os.path.join(S3_SRC_PREFIX, species, csv_file.strip())
29
- obj = s3.get_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=s3_key)
30
- run_data = pd.read_csv(
31
- io.BytesIO(obj["Body"].read()),
32
- header=1,
33
- compression="gzip",
34
- on_bad_lines="warn",
35
- low_memory=False,
36
- )
37
- run_data = run_data[
38
- [
39
- "sequence_alignment_aa_heavy",
40
- "cdr1_aa_heavy",
41
- "cdr2_aa_heavy",
42
- "cdr3_aa_heavy",
43
- "sequence_alignment_aa_light",
44
- "cdr1_aa_light",
45
- "cdr2_aa_light",
46
- "cdr3_aa_light",
47
- ]
48
- ]
49
- run_data = run_data.dropna()
50
- run_data.insert(0, "data_unit", run_id)
51
- list_of_df.append(run_data)
52
- species_df = pd.concat(list_of_df, ignore_index=True)
53
- print(f"{species} output summary:")
54
- print(species_df.head())
55
- print(species_df.shape)
56
- os.makedirs(species, exist_ok=True)
57
- species_df.to_parquet(species, partition_cols=["data_unit"])
58
- zip_name = species + ".tar.gz"
59
- print(f"Creating {zip_name}")
60
- with tarfile.open(zip_name, "w:gz") as tf:
61
- tf.add(species, arcname="")
62
- print(
63
- f"Uploading {zip_name} to {os.path.join('s3://', S3_BUCKET, S3_DEST_PREFIX)}"
64
- )
65
- s3.upload_file(zip_name, S3_BUCKET, os.path.join(S3_DEST_PREFIX, zip_name))
66
- print(f"Removing {species}")
67
- shutil.rmtree(species)
68
- print(f"Removing {zip_name}")
69
- os.remove(zip_name)
70
-
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
src/rat_SD_oas_data_units.txt DELETED
@@ -1,20 +0,0 @@
1
- SRR9179275_paired.csv.gz
2
- SRR9179276_paired.csv.gz
3
- SRR9179277_paired.csv.gz
4
- SRR9179278_paired.csv.gz
5
- SRR9179281_paired.csv.gz
6
- SRR9179282_paired.csv.gz
7
- SRR9179287_paired.csv.gz
8
- SRR9179288_paired.csv.gz
9
- SRR9179289_paired.csv.gz
10
- SRR9179290_paired.csv.gz
11
- SRR9179291_paired.csv.gz
12
- SRR9179292_paired.csv.gz
13
- SRR9179293_paired.csv.gz
14
- SRR9179294_paired.csv.gz
15
- SRR9179295_paired.csv.gz
16
- SRR9179296_paired.csv.gz
17
- SRR9179297_paired.csv.gz
18
- SRR9179298_paired.csv.gz
19
- SRR9179299_paired.csv.gz
20
- SRR9179300_paired.csv.gz