Openbiox 开源社区为非营利性社区组织,不归属于任何商业公司,项目产出原则上由项目参与人或其指定机构共同所有。项目产出相关知识产权申请(软件著作权等)均需主要项目参与人知情同意。

 

Openbiox 商标此前由项目合作方代为申请和托管,可随时捐赠开源基金会或其他非营利性开源项目运营机构,欢迎大家与我们进行联系:committee@openbiox.org

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Openbiox 开源社区已在开源之夏官方网站正式发布项目一(进阶难度):

Hiplot (ORG) 在线绘图网站工具开发及其 ChatGPT 人工智能辅助接口实现

报名地址(原文链接直达;4月29日开放):

https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/2351d0209

项目主要需求

Hiplot (ORG) 网站目前在生物/临床统计分析、一些前沿领域的绘图功能(单细胞、空间转录组等)方面功能仍相对欠缺,亟需在相关方向组织攻关和协作;

ChatGPT 提供了极佳的机会来让在线工具变得更加自动化和个性化:可以辅助我们完成数据的自动预处理和格式化、绘图样式的修改和调整等。因此我们希望可以打通自然语言处理的部分接口,允许用户输入自然语言或编程代码来自定义我们之前发布的数百个标准化绘图工具。

 

项目产出要求

基于 Hiplot (ORG) 的插件开发框架构建至少20个生物/临床统计在线分析工具或单细胞等前沿组学数据可视化任务插件;

优化 Hiplot (ORG) 网站的 R 基础框架提升网站任务响应速度;

实现输入自然语言以自动化处理Hiplot (ORG) 网站插件的数据读取/预处理/输出样式修改;

对TOP 10高频应用插件的文档进行更新(按照引用数和任务提交数统计)。

 

项目技术要求

需要有较为扎实的数学/统计学背景知识;

可以熟练使用 R 语言/统计/绘图工具包;

熟悉 ChatGPT 接口和常用 Prompt;

了解 Hiplot(ORG)绘图插件开发框架(见已发表论文:https://doi.org/10.1093/bib/bbac261);

有单细胞数据分析、自然语言处理和 Web 工具开发经验优先。

 

项目成果仓库

https://github.com/hiplot/plugins-open

https://github.com/hiplot/hiplotlib

https://github.com/hiplot/docs

 

项目备注

项目申请人与其他实际参与项目开发人员共同拥有相关知识产权;

项目申请人将可以作为共同第一作者参与该网站的 Update 论文发表工作;

项目申请人新贡献的绘图工具将约束商业使用;

绘图插件本地执行框架(自然语言处理功能)遵循完全自由使用的 MIT 协议。

 

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成功参加本项目并且完成项目产出要求的同学可以获得什么呢?
 

由开源之夏活动主办方提供的 8000元(基础难度)或12000 元(进阶难度)现金奖励;

开源之夏活动主办方颁发的项目证书;

Openbiox 社区额外提供的资助奖励,包括但不限于现金、服务器资源、书籍等;

预计明后年可发表在 IF>10 以上 SCI 论文的共同第一作者文章署名;

技能点+N;

 

如果希望参与 Hiplot (ORG) 开源项目的同学建议提前联系本项目导师 Jianfeng:lee_jianfeng@openbiox.org;Wechat: life2cloud

请大家认准由 Openbiox 开源社区维护和更新的 https://hiplot.orghttps://hiplot.cn 网站:永久免费、无广告、无推广和无会员,而且能够直接下载到很多工具的源代码!近期,UI 渲染需要的插件  JSON 文件我们也已在开源仓库开放,点击所有原生工具页下方的 GitHub 图标可以直达。

开源之夏项目二预告

预计和 Openbiox 社区几乎同岁的 R Shiny 网页工具项目有关。

UCSCXenaShiny(github.com/openbiox/UCSCXenaShiny) 是诗翔在 19 年通过 Openbiox 发起的项目,用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。该项目也是 Hiplot (ORG) 网站进阶模块的一个热门工具。

space.bilibili.com/11553374/channel/series

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数据集筛选与下载
 

 

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通用分析

该功能支持 UCSC Xena 任意符合分析要求的数据集!目前有 4 个模块,分别用于 2 变量相关、多变量相关、分组比较和生存分析。支持用户上传同样格式的数据进行分析!

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诸多泛癌分析功能模块

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下面是一些截图:

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大部分下载和分析数据的功能都可以在 R 里面通过函数调用

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