Rurociąg LONI

Rurociąg LONI
Deweloperzy Samuel Hobel
Wersja stabilna
7.0.3 / 3 marca 2020 ( 03.03.2020 )
Napisane w Jawa
System operacyjny Linux , Mac OS X , Microsoft Windows
Typ Naukowy system przepływu pracy , środowiska przetwarzania przepływu pracy
Licencja Licencja LONI
Strona internetowa rurociąg .loni .usc .edu

LONI Pipeline to bezpłatny rozproszony system do projektowania, wykonywania, monitorowania i udostępniania przepływów pracy naukowej w architekturze przetwarzania gridowego . Pipeline pozwala użytkownikom łączyć się i uruchamiać dowolną liczbę różnych narzędzi programowych oraz wygodnie wizualizować i pobierać wyniki.

W przeciwieństwie do innych środowisk przetwarzania przepływu pracy , Pipeline nie wymaga, aby nowe narzędzia i usługi zawierały lub były tworzone w oparciu o podstawowe biblioteki Pipeline. Środowisko Pipeline odwołuje się do wszystkich danych, usług i narzędzi jako obiektów zewnętrznych. Dzięki temu Pipeline może działać jako lekkie oprogramowanie pośrednie, ale jednocześnie ogranicza zakres jego zastosowań. Na przykład Pipeline nie zapewnia zestawu wewnętrznych bibliotek podstawowych, filtrów i procesów do podstawowego przetwarzania obrazu (np. dodawania obrazu). Wszystkie narzędzia niezbędne do wykonania protokołu analizy muszą najpierw zostać zbudowane jako zewnętrzne, autonomiczne aplikacje lub usługi, których metody interfejsu są następnie opisane w języku Pipeline XML. Użytkownicy mogą połączyć się z serwerem LONI Cranium, aby uzyskać szybki dostęp do szerokiej gamy gotowych aplikacji, takich jak FSL , AFNI i FreeSurfer zostały już opisane w XML jako moduły i przepływy pracy. Pipeline pozwala użytkownikom tworzyć nowe opisy przepływów pracy, edytować istniejące i udostępniać swoją pracę innym.

Typowe instalacje serwera potokowego obejmują zestaw podstawowych zasobów, które są dostępne dla wszystkich użytkowników mających dostęp do określonego serwera, jednak różne serwery będą miały różne zestawy domyślnych definicji modułów i grup modułów (potoków). Poprzednia wersja (wersja 5) LONI Pipeline zapewniała mechanizm integracji heterogenicznych i niespójnych danych, w tym obrazów, wykresów klinicznych i metadanych demograficznych.

LONI Pipeline ma setki użytkowników z różnych dziedzin (np. genomiki, neuroobrazowania i informatyki biomedycznej ) z instytucji akademickich na całym świecie.

Cechy

Pipeline ma kompatybilność między platformami i możliwość łączenia się z lokalnego klienta ze zdalnym serwerem w celu wykonywania przetwarzania i analizy w innych systemach operacyjnych.

Pipeline daje programistom możliwość tworzenia własnych wtyczek do komunikacji z różnymi menedżerami sieci. Domyślny pakiet Pipeline zawiera wtyczki JGDIPlugin i DRMAAPlugin stworzone dla Sun Grid Engine, ale mogą one współpracować z Oracle Grid Engine, Univa Grid Engine lub Son of Grid Engine. Obie wtyczki znajdują się w katalogu gridplugins, który jest nadrzędny w katalogu dist w zainstalowanym pakiecie Pipeline. Wszystkie dodatkowe wtyczki, których chcesz użyć, można pobrać osobno.

Pipeline Library zapewnia użytkownikom dostęp do setek predefiniowanych rozwiązań neuroobrazowania, w tym danych, modułów i przepływów pracy, które są regularnie aktualizowane.

Inne integralne cechy rurociągu LONI to:

  • Rozproszona infrastruktura obliczeniowa typu klient-serwer i niezależna od platformy
  • Niezawodne, asynchroniczne i bezpieczne przetwarzanie danych
  • Zautomatyzowana i inteligentna konwersja formatu danych
  • Lokalna i zdalna przeglądarka plików
  • Moduły obrazowania i przetwarzania metadanych
  • Moduły warunkowe i iteracyjne
  • Szczegółowy system transformacji parametrów
  • Uruchom klienta z przeglądarki internetowej za pośrednictwem Pipeline Web Start

Deweloperzy

Obecny:

  • Samuel Hobel

Przeszłość:

  • Denis Trockii
  • Dawid Reks
  • Michał Pan
  • Celia Cheung
  • Kamen Łozew
  • Jia-Wei Tam
  • Zhizhong Liu
  • Wei Yan
  • Petros Petrosjan
  • Arash Payan
  • Iwo Dinow

Zobacz też

  1. ^ Rex, DE, Ma, JQ i Toga, AW (2003). „Środowisko przetwarzania rurociągów LONI”. Neuroimage, 19(3), 1033-48.
  2. ^ Rex, DE, Shattuck, DW, Woods, RP, Narr, KL, Luders, E., Rehm, K., Stolzner, SE, Rottenberg, DE i Toga, AW (2004). „Meta-algorytm ekstrakcji mózgu w MRI”. NeuroImage, 23(2), 625-637
  3. ^ Dinov ID, Lozev K, Petrosyan P, Liu Z, Eggert P, Pierce, J, Zamanyan, A, Chakrapani, S, Van Horn, JD, Parker, DS, Magsipoc, R, Leung, K, Gutman, B, Woods , RP, Toga, AW. (2010). „Projekty badań neuroobrazowania, analizy obliczeniowe i sprawdzanie danych przy użyciu rurociągu LONI”. PLoS JEDEN 5(9): e13070. doi : 10.1371/journal.pone.0013070 .
  4. ^ Torri, F. Dinov, ID, Zamanyan, A, Hobel, S, Genco, A, Petrosyan, P, Clark, AP, Liu, Z, Eggert, P, Pierce, J, Knowles, JA, Ames, J, Kesselman, C, Toga, AW, Potkin, SG, Vawter, MP, Macciardi, F. (2012) Next Generation Sequence Analysis and Computational Genomics using Graphical Pipeline Workflows, Genes, 3(3):545-575; doi:10.3390/genes3030545.
  5. ^ Woo MS, Dinov, ID, Hobel, S, Zamanyan, A, Choi, YC, Thompson, PM, Toga, AW i Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (2015) Zmiany strukturalne mózgu u pacjentów z chorobą Alzheimera o wczesnym początku za pomocą Środowisko rurociągów LONI. Journal of Neuroimaging., w druku. DOI: 10.1111/jon.12252
  6. ^ Toga, WA, Dinov, ID. (2015) Udostępnianie dużych danych biomedycznych. Journal of Big Data., 2(7):1-12. DOI: 10.1186/s40537-015-0016-1.

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=LONI_Pipeline&oldid=1017749854 ”