SBmapの使い方その1 基本編

0.準備
・Multi-omics Analysis Gadget Packをインストール

・下記の2ファイルをhttps://github.com/fumiomatsuda/blankmapsから入手する。

1. LabSolution出力のダミーファイル ./sample_files/DummyData_LabSolwithID.csv
2. 白地図 ./SBmap07_cancer metabolism/SBmap07_190904_withIDs.gml（190904は最新の日付のものを選ぶ）

1． Garuda Dashboardを起動する
これがGARUDAの基本画面。並んでいるのがガジェット（スマホのアプリに相当）

2． Shimadzu MSdata Importを左クリック　（左下の矢印が交差しているやつ）
こういうのが起動する。

3． データを読み込む
LabSolution, Insight由来のデータなら
File=>Metabolome=> Insight, LabSolution
で読み込むファイルを選択。

練習用のダミーファイルを
DummyData_LabSolwithID.csv
を読み込むと下記のようになるはず。
ここで(Sample Name)(time course)行を編集すると実験の構造を記述できるが今回は無視（同じサンプルのSample Nameを同じにする。time courseに数字を入れると時系列データとして認識される）

4． 右上のDiscoverボタンを押す
データを送り込めるガジェットのリストが出るので、Multiomics Data Mapperをダブルクリック

5． Multiomics Data Mapperが起動し、しばらくすると、Shimadzu Multi-omics Data にデータが読み込まれるのでそれまで待つ

6． 白地図を選択
左上近傍のPathway GML Fileをダブルクリック。「開く」ダイアログで白地図ファイルを選択
今回はSBmap07_190904_withIDs.gmlを使った。

7． 実行
右下のLaunch
を押すと、なにやら表示が出て左上のタブがOutput Filesに切り替わり
output.gml が生成している。

8． マップの表示

output.gml が表示されている状態で右上のDiscoveryを押す。データを送り込めるガジェット一覧が表示されるのでVANTEDをダブルクリック。
VANTEDが起動し、しばらく待つとファイルが表示される。最初はウィンドウが小さいので、ウィンドウを適宜広げるとデータ投影済みマップが表示される。