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Jupyter 与交互式分析环境

组学分析的第一个问题是：在哪里写下可以重复运行的分析过程？

Jupyter Notebook 把代码、说明、图表和运行结果放在一起，适合探索性分析和教学演示。本章介绍如何使用本地 Jupyter、JupyterLab、Google Colab 和服务器 Notebook，并说明 Notebook 与普通脚本的分工。

学习目标​

完成本章后，你应该能够：

  • 理解 Notebook 在可重复分析中的作用
  • 区分本地 Jupyter、JupyterLab、Google Colab 和服务器环境
  • 掌握 Notebook 的基本结构
  • 知道什么时候该把 Notebook 稳定下来改为脚本

Notebook 适合做什么​

Jupyter Notebook 是一种把代码、说明文字、图表和运行结果放在一起的交互式文档。它适合探索性分析和教学演示。

适合：

  • 记录分析思路
  • 逐步运行代码
  • 快速查看表格和图
  • 写下参数解释
  • 分享小型分析示例

不适合：

  • 长时间无人值守的大流程
  • 大规模批处理任务
  • 保存敏感数据输出
  • 没有版本控制的正式生产流程

推荐做法：Notebook 用来探索和记录，稳定后把关键步骤整理成 .R、.py 或工作流脚本。

常见交互式环境​

Jupyter Notebook​

经典 Notebook 界面，适合初学者。文件通常是 .ipynb，内部保存代码单元、Markdown 文本、输出结果和元数据。

启动方式：

jupyter notebook

JupyterLab​

JupyterLab 是更完整的工作界面，支持 Notebook、终端、文本编辑器和文件浏览器。做真实项目时更推荐 JupyterLab。

启动方式：

jupyter lab

Google Colab​

Google Colab 是云端 Notebook 环境，打开浏览器即可运行 Python。它适合教学和轻量实验，不适合长期保存重要环境或处理隐私数据。

适合：

  • 快速试代码
  • 课堂演示
  • 共享小型 Notebook
  • 临时使用 GPU

注意：

  • 运行环境可能变化
  • 会话可能断开
  • 文件需要显式保存
  • 不要上传未脱敏的人类样本数据

服务器 Notebook​

在真实组学项目中，数据常放在服务器上。可以在服务器启动 JupyterLab，再通过浏览器访问。

一般流程：

ssh aliyun
cd /path/to/project
jupyter lab --no-browser --port 8888

如果需要从本地浏览器访问远程 Notebook，通常会用 SSH 端口转发：

ssh -L 8888:localhost:8888 aliyun

服务器环境要特别注意权限、数据位置和端口安全。

Notebook 的基本结构​

Markdown 单元​

用来写说明、记录参数和解释结果。

## 质量控制

本步骤过滤低质量细胞：

- `nFeature_RNA < 200`
- `percent.mt > 20`

Code 单元​

用来运行代码。

import pandas as pd

metadata = pd.read_csv("data/metadata.csv")
metadata.head()

输出结果​

输出可以是表格、图像、日志或错误信息。正式分析时，不建议只依赖 Notebook 里的输出；重要结果应该保存到 results/。

metadata.to_csv("results/metadata_checked.csv", index=False)

记录运行环境​

一个能重跑的 Notebook 至少要把运行环境记下来。

Python 中可以记录版本：

import sys
import pandas as pd

print(sys.version)
print(pd.__version__)

R 中可以记录环境：

sessionInfo()

这些信息对后续复现结果、排查问题都有用。

从 Notebook 走向脚本​

Notebook 的价值不是"把所有分析塞在一个文件里"，而是帮你逐步检查数据结构、记录思路。稳定下来的步骤应该整理到 .R 或 .py 脚本，便于批量运行、版本控制和团队协作。

结构建议：

  • notebooks/ 放探索性分析和教学 Notebook
  • scripts/ 放稳定的可复现脚本
  • results/ 放最终图表、表格和报告

下一步​

继续学习：

参考资源​

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