ExperimentHubData提供在Biocomadon的中添加或修改资源的工具实验室。这个“中心”收集了来自课程、出版物或实验的数据。资源通常不是原始数据的文件(在AnnotationHub）但代替R./生物体诸如经调格，摘要，数据等的对象等。每个资源都有相关的元数据，可以通过实验室客户端界面。
资源是贡献实验室以包裹的形式。该包包含资源元数据、手册页、小插图和任何支持R.作者想要提供的功能。这是现有的类似设计生物体除数据外的其他实验数据包都存储在AWS S3桶中或可公开访问的站点中，而不是包的数据/目录。
以下是添加新资源所需的步骤。
生物体队员数据实验包中的手册页和Vignette示例将无法工作，直到数据提供实验室。将数据添加到AWS S3和生产数据库的元数据涉及来自a的帮助生物体队员。必须在数据正式添加到集线器之前创建元数据.CSV文件（请参阅下面的Inst / ExtData部分）。请阅读“数据文件存储”部分。
从下载资源时实验室在工作空间中加载相关的数据实验包，使手册页和小插图易于使用。因为文档在理解这些策划的资源方面起着重要的作用，所以请花点时间开发清楚的手册页和详细的小插图。这些文件为用户提供了基本的背景，并指导资源的适当使用。
以下是包组织的概要。除非另有说明，否则需要列出的文件。
本月/ extdata /Metadata.csv.:该文件包含元数据，格式为每一行要添加到实验室数据库。该文件应该从inst/scripts/make-metadata中的代码生成。R，其中最终数据用write.csv(…row.names = FALSE)。中指定所需的列名和数据类型实验室:: MakeExperimenthubmetadata.看 ？实验室:: MakeExperimenthubmetadata.获取详细信息。
可以找到示例数据实验包元数据.CSV文件在这里
inst / scripts /make-data.r.：一个描述制作数据对象所涉及的步骤的脚本。这包括从预处理下载原始数据以及最终R对象的原始数据。包括对外部执行的任何步骤的描述R.与第三方软件。鼓励序列化数据对象save ()使用.rda在文件名上扩展，但不严格必要。如果数据以另一种格式提供，则可能需要实现适当的加载方法。请在达到“上传数据到S3”时建议。
make-metadata.r.:生成位于包的inst/extdata中的metadata.csv文件的脚本。看 ？实验室:: MakeExperimenthubmetadata.获取预期字段和数据类型的描述。实验Hubdata :: MakeExperimentHubmetAta（）可以用于在提交包之前验证metadata.csv文件。
鸽子/r /zzz.r.:可选的。您可以包含。负载（）在zzz.r文件中将每个资源名称（i.，title）导出到函数中。这允许按名称加载数据，例如，Resouce123（）。
.oonload < - 函数（libname，pkgname）{fl < - system.file（“extdata”，“metadata.csv”，package = pkgname）标题< - read.csv（fl，stringsasfactors = false）$ title createhubaccessors（pkgname，标题）}实验室:: Createhubaccessors（）和实验室:::。hubaccessorfactory（）提供内部细节。资源命名函数有一个“元数据”参数。当metadata=TRUE时，元数据被加载(相当于一个ExperimentHub对象上的单括号方法)，当FALSE时，完整的资源被加载(相当于双括号方法)。
R / *。R.:可选的。增强数据探索的功能。
男子/包手册页：包装页面用作着陆点，并应简要描述与包相关联的所有资源。应在包手册页或单个男人页面上有一个条目。
资源手册页:可以在同一页上记录资源，按常见类型分组，或者有它们自己的手册页。
数据可以通过标准的ExperimentHub接口通过单括号和双括号方法访问，例如:
myfiles[[1]] ##加载列表中的第一个资源myfiles[["EH123"]] ##加载eh id如果一个。负载（）函数用于将每个资源导出为一个函数，还记录了加载的方法，例如，
显示resourceA(metadata = TRUE) ## metadata描述/命名空间包装应该依靠和完全导入实验。如果使用建议。负载（）函数，导入DESCRIPTION文件中的utils包，并有选择地在NAMESPACE中导入importFrom(utils, read.csv)。
鼓励包裹作者使用实验室:: listresources（）和实验室:: loadResource（）在他们的男人页和小插图中的函数。这些帮助者旨在促进在所有实验室内的特定包装VS中的数据发现。
biocViews应该包含来自ExperimentData并应该包含这个术语实验室。
数据并不是软件包的正式组成部分，而是单独存储在一个可公开访问的托管网站中，或者由Bioconductor存储在AWS S3存储桶中。作者应该阅读下面关于“数据文件的存储”的章节。
当您对make-metadata中的资源表示感到满意时。R(生成metadata.csv)生物体团队成员将使元数据添加到生产数据库。通过在包上运行实验HubData ::: makeExperimentHubmetAta（），确认Inst / Exdata / Metadata.csv中的数据有效。请解决和警告或错误。
一旦数据在AWS S3或公共站点中，并且元数据已经添加到生产数据库中，手册页和小插图就可以定稿了。当包通过R CMD构建和检查时，可以将其提交给包追踪进行审核。该包应提交没有任何数据，现在位于远程;这保持了包的重量轻和最小的大小，同时仍然提供访问关键的大数据文件，现在存储在远程删除大数据文件和干净的git树删除大文件并减少包大小。
许多次这些数据包被创建为对软件包的注释。有一个提交的过程在同一问题下的mulitple套餐。
新版本数据的元数据可以在可用时添加到相同的包中。
新版本的标题必须是唯一的，不匹配任何资源当前在实验ub的标题。好的做法是在标题中包含版本和/或基因组构建。
让数据可用:可以在公共网站上，也可以参看“向S3上传数据”章节。
使用新的元数据信息更新make-metadata.r
生成一个新的元数据.csv文件。该包应该包含实验室中所有版本的数据的元数据，因此应保留旧文件。添加新版本时，它可能有助于编写名为Version的新CSV文件，例如MetAdata_v84.csv，Metadata_85.csv等。
凹凸包版本并提交git
通知hubs@bioconductor.org更新已经就绪，团队成员将向生产数据库添加新的元数据;在将元数据添加到数据库之前，新的资源在ExperimentHub中是不可见的。
错误修复可能涉及更改元数据，数据资源或两者。
替换资源必须与原始资源具有相同的名称，并且位于相同的位置(路径)
通知hubs@bioconductor.org您希望替换数据并使文件可用：请参阅“上传数据到S3”部分。
可以为新资源添加新的元数据记录，但不鼓励修改现有记录。记录修改只会在错误修复的情况下完成。
通知hubs@bioconductor.org您要更改元数据
使用修改的信息更新Make-Metadata.r并在必要时重新生成元数据.CSV文件
修改包版本并提交到git
移除资源应谨慎进行。其目的是通过提供数据的稳定快照，使ExperimentHub成为一个“可复制的”资源。Bioconductor版本x.y.z提供的数据应该适用于所有大于x.y.z的版本。不幸的是，这并不总是可能的。如果您发现有必要从实验网站删除数据，请联系hubs@bioconductor.org或maintainer@bioconductor.org寻求帮助。
当从实验室删除资源时，修改了元数据中的“状态”字段以解释为什么它们不再可用。改变此状态后实验室（）构造函数不会在可用id中列出资源。尝试使用'[['和EH id提取资源将返回一个错误和状态消息。这个函数GetInfoonids.将显示包含仍在数据库中的资源的任何资源的元数据信息，但不再可用。
数据不应包含在包中。这使包装重量轻，快速安装用户。这允许用户在不下载大数据文件的情况下调查函数和文档，并且仅在必要时进行下载。有两个选项用于存储数据：Biocumon AWS S3桶或在可公开可访问的站点上托管其他地方的数据。请参阅下面的信息，然后选择最适合您情况的选项。
数据可以通过集线器从任何可公开访问的站点访问。创建的metadata.csv文件[s]将需要该列Location_Prefix指示托管站点。参见下面对元数据列/字段的描述，但如果数据文件的链接是ftp：//mylocalserver/singlecellexperiments/dataset1.rds.的详细说明Location_Prefix和RDataPath在Metadata.csv文件中为此条目将是ftp：// mylocalserver /为Location_Prefix和singlecellexperiments / dataset1.rds.为RDataPath。
与通过dropbox、ftp等方式提供数据文件不同，我们将授予对S3桶的临时访问权限，在那里你可以上传你的数据。请电子邮件hubs@bioconductor.org访问。
您将获得访问“Annotation Contributor”用户。确保这一点AWS CLI安装在您的机器上。请参阅安装说明AWS CLI在这里。一旦您请求访问，您将通过电子邮件发送一组密钥。有两个选项可为注释复印机设置配置文件
.aws /配置文件包含以下相应的更新密钥:[profile AnnotationContributor] output = text region = us-east-1 aws_access_key_id = **** aws_secret_access_key = ****.aws /配置文件，运行以下命令从上面输入适当的信息aws配置——配置文件AnnotationContributor配置设置完成后，您应该能够使用
＃要上传完整目录使用递归：AWS --Profile Annotation Contributor S3 CP Test_Dir S3：//注释 - 贡献者/ test_dir - recursive --acl公共read＃以上载一个文件aws --profile annotation contributor s3 cp test_file。txt s3：//annotation-contributor/test_file.txt --acl公共阅读请使用相应的目录结构上传数据，包括必要子目录（即顶部目录必须是软件包名称，如果适用，则为版本的子目录，......）。另外不要忘记使用国旗- 公开阅读;这允许读访问数据文件。
一旦上传完成，电子邮件hubs@bioconductor.org继续这个过程。要正式添加数据，需要上传数据，需要在github存储库中创建metadata.csv文件。
验证记录元数据的最佳方法是读取INST / EXTDATA / METADATA.CSV实验Hubdata :: MakeExperimentHubmetAta（）。如果这是成功的，元数据已准备就绪。
如上所述，在数据可以添加到数据库之前，需要创建元数据.CSV文件（或多个元数据.CSV文件）。要确保正确的格式化应该运行AnnotationHubData :: makeannotationhubmetadata.在包含任何/所有元数据文件的包上，并解决任何发生的任何错误。上传到S3的每个对象都应该在元数据文件中有一个条目。简而言之，所需的元数据列的描述：
Metadata.csv文件中的任何附加列都将被忽略，但可以包含用于内部引用。
更多关于Location_Prefix和RDataPath的信息。这两个字段构成了下载数据文件的完整文件路径url。如果使用Bioconductor AWS S3桶，Location_Prefix不应该包含在元数据文件中[s]，因为该字段将自动填充。RDataPath将是您上传到S3的目录结构。如果你上传了一个目录MyAnnotation /，该目录有一个子目录v1 /包含两个文件counts.rds.和coldata.rds.，您的元数据文件将包含两行，rdatapaths将是MyAnnotation / v1 / counts.rds和MyAnnotation / v1 / coldata.rds。如果您在公开访问的网站上托管数据，则必须包含基本URLLocation_Prefix。如果你的数据文件在ftp：//myinstiuteUteererver/biostats/project2/counts.rds.，您的元数据文件将有一行和Location_Prefix将会ftp://myinstiututeserver/和RDataPath将会生物抑制剂/ project2 / counts.rds。
这是一个虚设的榜样，但希望它会给你一个格式的想法。假设我有一个包myexperimentpackage，我上传了两个文件一个表达数据的一个摘要，它保存为.rda，另一个被认为是模拟数据的sqlite数据库。您希望下面保存为CSV（逗号分隔输出），但更容易查看我们在表中显示：
| 标题 | 描述 | BiocVersion | 基因组 | sourcetype. | SourceUrl | 源头 | 物种 | TaxonomyId | Coordinate_1_based | DataProvider | 维护者 | rdataclass. | DispatchClass | RDataPath |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 模拟表达数据 | 12个样本和12000个问题的模拟表达式值 | 3.9 | NA. | 模拟 | http：// mylabshomepage | v1. | NA. | NA. | NA. | //www.andersvercelli.com/packages/myExperimentPackage | Bioconductor维护者maintainer@bioconductor.org | SummarizedExperiment | RDA. | myexperimentpackage / seobject.rda. |
| 模拟数据库 | 包含基因映射的模拟数据库 | 3.9 | HG19. | 模拟 | //www.andersvercelli.com/packages/myExperimentPackage | v2. | 家斯帕森 | 9606 | NA. | //www.andersvercelli.com/packages/myExperimentPackage | Bioconductor维护者maintainer@bioconductor.org | SqliteConnection. | sqlitefile. | myExperimentPackage / mydatabase.sqlite |