1．1打开GitHub问题

打开一个GitHub问题(或拉请求，如果你已经有所有可用的文件)HDCytoDataGitHub页面联系维护者并讨论新数据集的适用性。

使用GitHub(而不是电子邮件)可以确保有一个公开的贡献记录。如果您不熟悉GitHub，请通过电子邮件联系维护人员寻求帮助。

1．2准备目标文件

如果贡献被批准，则每个数据集都需要以下内容:

1. 格式化SummarizedExperiment而且flowSet对象，包含表达值的表以及用户完全理解数据集所需的所有行、列和其他元数据(例如，样本id、组id、患者id、集群标签、插入标签、通道名称、蛋白质标记名称、蛋白质标记类等)。注意，表达值应该是原始值(未转换)。

   对象应保存为.rda带有文件名的文件dataset_name_SE.rda而且dataset_name_flowSet.rda(dataset_name是新数据集的名称;如。Levine_32dim_SE.rda而且Levine_32dim_flowSet.rda）.

   对象结构的一个示例是，加载一个现有数据集并检查SummarizedExperiment而且flowSet对象:

library(HDCytoData) #示例:SummarizedExperiment d_SE <- Levine_32dim_SE() d_SE length(assays(d_SE)) dim(d_SE) head(assay(d_SE)) rowData(d_SE) colData(d_SE) metadata(d_SE) #示例:flowSet d_flowSet <- Levine_32dim_flowSet() d_flowSet length(d_flowSet) fsApply(d_flowSet, dim) head(exprs(d_flowSet[[1]]) parameters(d_flowSet[[1]])@data colnames(d_flowSet) description(d_flowSet[[1]])

2. 一个可复制的R脚本，显示如何格式化SummarizedExperiment而且flowSet对象是从原始数据文件(.fcs文件)。脚本应该被命名make-data-dataset-name。R(如。make-data-Levine-32dim。R)，并保存在本月/脚本目录的源代码HDCytoData包装的可复制性的目的。

   例如，请参阅现有数据集之一的脚本。本月/脚本/ make-data-Levine-32dim。R(见GitHub更多例子)。

3. 全面的文档描述了数据集，它可以用于什么，以及对象结构。这应该格式化为.Rd文件，保存在男人。目录的源代码HDCytoData包中。(注意,Roxygen不能用于ExperimentHub包装，所以.Rd文件需要手动写入。)

   例如，请参阅现有数据集之一的帮助文件。Levine_32dim ?，或源代码人/ Levine_32dim_SE。理查德·道金斯(见GitHub更多例子)。

4. 中描述数据集的元数据ExperimentHub数据库，将保存在文件中本月/脚本/ make-metadata。R．例如，请参阅此文件中现有数据集的元数据。

有关如何为存储在上的数据集构造文件的详细信息ExperimentHub，见标题为“创建一个实验程序包”的小插图Bioconductor页面。

1.3创建拉请求

生成了上面描述的所有部分之后，创建的分支HDCytoDataGitHub存储库，添加文件(除了.rda文件)，并发送一个拉请求。请确保文件在正确的目录中，并且包通过了所有通常的Bioconductor和CRAN检查。

1．4请联系Bioconductor维护人员上传.rda文件

经谘询HDCytoData维护人员，您将需要联系BioconductorExperimentHub维护人员上传.rda文件。的ExperimentHub维护人员将手动将它们添加到ExperimentHub的“创建一个ExperimentHub包”小插图中所描述的Bioconductor页面。的任何未来更新(例如错误修复).rda文件将需要以同样的方式手动添加，因此请仔细检查对象。