ピタゴラ装置でデータ解析このサイトでは動作検証したツールとワークフローの一覧を記載しており、これらは全て Galaxy プロジェクトの Tool Shed からダウンロードすることができます。まだGalaxy をお持ちでない場合には、設定済みの仮想環境をダウンロードまたはテストサイトで試してみましょう。 何ができますか？配布している Galaxy では以下のツールとワークフローが動作するように設定済みです。もちろん、他の Galaxy の標準的なツールを使ったり、自分でツールを追加することもできます。  あなたも参加するPitagora Network のメーリングリストに登録すると、Galaxy バージョンアップ等の各種更新情報を共有したり、Galaxy 利用者のQ＆Aを閲覧したりできるようになります。(現在、メンテナンス中です。) |  このサイトでは Oracle VirtualBox を使ってあなたのパソコンで今すぐ無料で Galaxy を使う方法を紹介しています。  方法 3. クラウドで使うまた、このサイトでは Amazon Web Services (AWS) を使ってデータ解析システム Galaxy を構築・運用する方法を紹介しています。AWS は従量課金されるので、サンプルのワークフローを実行した際の処理時間と費用の目安を、システム導入の際の参考にしてください。  |
About Pitagora-Galaxy
Pitagora-Galaxy project proposes an efficient method to share data analysis workflows for biomedical researchers and improve reproducibility of data analyses using Galaxy, virtualization technologies and a community website.
To make effective use of wide-spreading NGS data, we aim to promote inter-laboratory knowledge sharing based on this platform.
About Galaxy
Galaxy is an open source, web-based platform for data intensive biomedical researches. We can easily building the analysis pipeline with a combination of tools that have been published, and those workflows can be shared and ran again in any time. Therefore, Galaxy has been widely used as an analysis system of NGS data.
Effective Use of Galaxy
We think there are still some challenges to fully achieve the goals of Galaxy, reusability and reproducibility of workflows.
- Galaxy workflows and tools are not shared among research institutes well.
- It is not easy to maintain or to reconstruct the Galaxy environments where we run our workflows before.
Benefits of Using Pitagora-Galaxy
To solve the problems described above, we are running a website for sharing users’ know-how, and distributing a virtual environment where we configured Galaxy with selected workflows and tools. Now, you can immediately use our analysis workflows on the following three environments.
- Access to our public sever just for testing.
- Download the virtual machine to your own PC or server.
- Launch AMI (Amazon machine image) on AWS cloud.
Since Pitagora-Galaxy enables us to run the same workflows on any infrastructure and rebuild the environments in any time, we can quickly use Galaxy, and at the same time, ensure the reproducibility of the analyses. In addition, we plan to add a connector for Garuda Desktop, a desktop application platform, for data analyses that cannot be covered only with Galaxy tools.
Member
For inquiries or information, feel free to email: yamanaka[at]genome.rcast.u-tokyo.ac.jp
- Ryota Yamanaka (Genome Science Division, RCAST, The University of Tokyo)
- Tazro Ohta (Database Center for Life Science, ROIS)
