El LONI Pipeline es un sistema distribuido libre para el diseño, ejecución, seguimiento y compartir científicos flujos de trabajo [1] [2] en la computación Grid arquitecturas. Pipeline permite a los usuarios conectarse y ejecutar cualquier cantidad de herramientas de software diferentes, y visualizar y descargar los resultados de manera conveniente.
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![]() Entorno de canalización | |
Desarrollador (es) | Samuel Hobel |
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Lanzamiento estable | 7.0.3 / 3 de marzo de 2020 |
Escrito en | Java |
Sistema operativo | Linux , Mac OS X , Microsoft Windows |
Tipo | Sistema de flujo de trabajo científico , entornos de procesamiento de flujo de trabajo |
Licencia | Licencia LONI |
Sitio web | oleoducto |
A diferencia de otros entornos de procesamiento de flujo de trabajo , Pipeline no requiere que se incluyan nuevas herramientas y servicios ni se compilen en las bibliotecas centrales de Pipeline. El entorno Pipeline hace referencia a todos los datos, servicios y herramientas como objetos externos. Esto permite que Pipeline se ejecute como un middleware liviano, pero al mismo tiempo, restringe el alcance de sus aplicaciones. Por ejemplo, Pipeline no proporciona un conjunto de bibliotecas centrales internas, filtros y procesos para el procesamiento rudimentario de imágenes (por ejemplo, adición de imágenes). Todas las herramientas necesarias para completar un protocolo de análisis deben construirse primero como aplicaciones o servicios independientes externos, cuyos métodos de interfaz se describen luego en el lenguaje Pipeline XML. Los usuarios pueden conectarse al servidor LONI Cranium para obtener acceso rápido a una amplia gama de aplicaciones de software preconstruidas , como FSL , AFNI y FreeSurfer ya descritas en XML como módulos y flujos de trabajo. Pipeline permite a los usuarios crear nuevas descripciones de flujo de trabajo, editar las existentes y compartir su trabajo con otros.
Las instalaciones típicas de servidores de canalización incluyen un conjunto de recursos básicos que están disponibles para todos los usuarios con acceso al servidor específico; sin embargo, los diferentes servidores tendrán diferentes conjuntos de definiciones de módulo y grupo de módulo (canalización) predeterminadas. La versión anterior (versión 5) de LONI Pipeline [3] proporcionó un mecanismo para integrar datos heterogéneos e incongruentes, incluidas imágenes, cuadros clínicos y metadatos demográficos.
LONI Pipeline tiene cientos de usuarios en una variedad de campos (por ejemplo, genómica, [4] neuroimagen [5] e informática biomédica [6] ) de instituciones académicas de todo el mundo.
Características
Pipeline tiene compatibilidad multiplataforma y la capacidad de conectarse desde su cliente local a un servidor remoto para ejecutar el procesamiento y análisis en otros sistemas operativos.
Pipeline otorga a los desarrolladores la oportunidad de crear sus propios complementos para comunicarse con varios administradores de redes. El paquete Pipeline predeterminado incluye los complementos JGDIPlugin y DRMAAPlugin creados para Sun Grid Engine, pero pueden funcionar con Oracle Grid Engine, Univa Grid Engine o Son of Grid Engine. Ambos complementos están alojados en el directorio gridplugins que está vinculado al directorio dist en el paquete instalado de Pipeline. Todos los complementos adicionales que desee utilizar se pueden descargar por separado.
Pipeline Library otorga a los usuarios acceso a cientos de soluciones de neuroimagen predefinidas, incluidos datos, módulos y flujos de trabajo que se actualizan periódicamente.
Otras características integrales del Oleoducto LONI son:
- Infraestructura computacional distribuida cliente-servidor e independiente de la plataforma
- Procesamiento de datos confiable, asincrónico y seguro
- Conversión de formato de datos automatizada e inteligente
- Explorador de archivos local y remoto
- Módulos de procesamiento de imágenes y metadatos
- Módulos condicionales e iterativos
- Un sistema de transformación de parámetros detallado
- Inicie el cliente desde el navegador web a través de Pipeline Web Start
Desarrolladores
Regalo:
- Samuel Hobel
Pasado:
- Denis Trotckii
- David Rex
- Michael Pan
- Celia Cheung
- Kamen Lozev
- Jia-Wei Tam
- Zhizhong Liu
- Wei Yan
- Petros Petrosyan
- Arash Payan
- Ivo Dinov
Ver también
Referencias
- ^ Rex, DE, Ma, JQ y Toga, AW (2003). "El entorno de procesamiento de tuberías de LONI". Neuroimage, 19 (3), 1033-48.
- ^ Rex, DE, Shattuck, DW, Woods, RP, Narr, KL, Luders, E., Rehm, K., Stolzner, SE, Rottenberg, DE y Toga, AW (2004). "Un meta-algoritmo para la extracción de cerebro en resonancia magnética". NeuroImage, 23 (2), 625–637
- ^ Identificación de Dinov, 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). "Diseños de estudios de neuroimagen, análisis computacionales y procedencia de datos utilizando el pipeline LONI". PLoS ONE 5 (9): e13070. doi : 10.1371 / journal.pone.0013070 .
- ^ 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) Análisis de secuencia de próxima generación y genómica computacional mediante flujos de trabajo de canalización gráfica, Genes, 3 (3): 545-575; doi: 10.3390 / genes3030545.
- ^ Woo MS, Dinov, ID, Hobel, S, Zamanyan, A, Choi, YC, Thompson, PM, Toga, AW y la iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer (ADNI) (2015) Cambios cerebrales estructurales en sujetos con enfermedad de Alzheimer de inicio temprano utilizando Entorno del oleoducto LONI. Journal of Neuroimaging., En prensa. DOI: 10.1111 / jon.12252
- ^ Toga, WA, Dinov, ID. (2015) Compartiendo grandes datos biomédicos. Revista de Big Data., 2 (7): 1-12. DOI: 10.1186 / s40537-015-0016-1.